（JY編譯）一項最新研究發現，溫室氣體排放和土地利用變化等人類活動，是導致全球洪水、山體滑坡、遠超正常水平的降雨或降雪量等極端降水事件的關鍵因素。
氣候的自然變化，例如厄爾尼諾-南方濤動（Enso），會影響降水。但是周二（6日）發表在科學期刊《自然-通訊》 Nature Communications 上的最新模型研究，該研究致力於更好地了解人類行為是否會影響氣候，從而導致極端事件的可能性和嚴重性，發現人類活動也會導致降水增多。
在這項研究中，加州大學洛杉磯分校的研究人員查看了全球氣候記錄，以及檢查觀測到的降水的多個數據，研究人員能夠構建一個全球圖景，並發現人類活動影響所有這些極端降水的證據。「與自然氣候變異引起的變化相比，確定人類行為引起的（降水模式）變化至關重要，」首席研究員加文·馬達庫姆布拉（Gavin Madakumbura）解釋說。「研究使我們能夠管理水資源並計劃適應氣候變化的相應措施。」
到目前為止，該領域的工作僅限於國家，而不是在全球範圍內應用。但研究團隊利用機器學習創建了一個全球數據集。
人類引起的氣候變化正在導致地球溫度升高。不同的機制將溫度升高與極端降水聯繫起來。馬達庫姆布拉說︰「世界上大多數地區（推動極端降水）的主要機制是溫暖的空氣可以容納更多的水蒸氣，這助長了風暴。」
雖然存在地區差異，有些地方變得越來越乾燥，但氣象局的數據顯示，總體而言，全球範圍內的強降雨正在增加，這意味著一年中最多雨天的季節變得越來越潮濕。這些短暫而強烈的降雨可能導致山洪暴發，對基礎設施和環境造成破壞性影響。
「我們已經觀察到了全球平均溫度與工業化前水平相比高出 1.2 攝氏度」牛津大學高級研究員李思涵博士（譯音，Sihan Li）指出，她沒有參與這項研究。她說：「如果變暖繼續加劇，我們將出現更強烈的極端降水事件，也會出現極端乾旱事件。」李說，雖然該研究中使用的機器學習是最尖端的方法，但目前還沒有得出影響極端降水的單個因素的歸因，例如人為排放氣溶膠、土地利用變化或火山爆發。
馬達庫姆布指出不久將來︰「我們可以通過在算法中強加氣候物理學來幫助這種學習，因此它不僅可以了解極端降水是否發生了變化，而且還可以了解發生變化的機制和原因。」