二氧化碳排放越多，极端复合事件越严重

本文研究了极端复合气候事件（例如同时发生的高温与强降水、干旱与高温）对累积二氧化碳（CO₂）排放的响应规律。过去研究已较清楚地量化了全球平均气温对累积CO₂排放的线性响应（即‘瞬态气候响应-累积碳排放’，TCRE），但对复合事件的类似响应（作者定义为TCoRE，即单位累积CO₂排放所导致的复合事件频次变化）仍不明确。研究发现，TCoRE的大小高度依赖于该类事件在当前气候下的发生背景频率：历史上频繁发生的复合事件（如中等强度的高温多雨），其发生频次随累积CO₂排放近似线性增长；而原本罕见但更严重的事件（如极端干旱高温），其增幅则远超线性，呈现“非线性加速”特征。更重要的是，研究利用历史观测数据对模型结果进行约束（emergent constraint），发现观测校准后的TCoRE比多模型集合平均值高出37%–75%，说明当前气候模型系统性低估了未来复合极端事件的实际风险。这种观测约束还使模型间的不确定性降低了37%–56%。进一步应用这一校准后的TCoRE估算表明：若将复合事件变化纳入考量，为将全球升温控制在1.5℃和2℃以内所允许的剩余CO₂排放总量，将比现有基于平均温度的评估结果大幅减少。因此，作者提出TCoRE作为一个简单、稳健且有观测依据的新指标，可直接服务于气候风险评估和气候政策制定。