This study provides an overview of projected changes in climate extremes indices defined by the Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). The temperature‐ and precipitation‐based indices are computed with a consistent methodology for climate change simulations using different emission scenarios in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) and Phase 5 (CMIP5) multimodel ensembles. We analyze changes in the indices on global and regional scales over the 21st century relative to the reference period 1981–2000. In general, changes in indices based on daily minimum temperatures are found to be more pronounced than in indices based on daily maximum temperatures. Extreme precipitation generally increases faster than total wet‐day precipitation. In regions, such as Australia, Central America, South Africa, and the Mediterranean, increases in consecutive dry days coincide with decreases in heavy precipitation days and maximum consecutive 5 day precipitation, which indicates future intensification of dry conditions. Particularly for the precipitation‐based indices, there can be a wide disagreement about the sign of change between the models in some regions. Changes in temperature and precipitation indices are most pronounced under RCP8.5, with projected changes exceeding those discussed in previous studies based on SRES scenarios. The complete set of indices is made available via the ETCCDI indices archive to encourage further studies on the various aspects of changes in extremes.

Abstract Temperature and precipitation extremes and their potential future changes are evaluated in an ensemble of global coupled climate models participating in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) diagnostic exercise for the Fourth Assessment Report (AR4). Climate extremes are expressed in terms of 20-yr return values of annual extremes of near-surface temperature and 24-h precipitation amounts. The simulated changes in extremes are documented for years 2046–65 and 2081–2100 relative to 1981–2000 in experiments with the Special Report on Emissions Scenarios (SRES) B1, A1B, and A2 emission scenarios. Overall, the climate models simulate present-day warm extremes reasonably well on the global scale, as compared to estimates from reanalyses. The model discrepancies in simulating cold extremes are generally larger than those for warm extremes, especially in sea ice–covered areas. Simulated present-day precipitation extremes are plausible in the extratropics, but uncertainties in extreme precipitation in the Tropics are very large, both in the models and the available observationally based datasets. Changes in warm extremes generally follow changes in the mean summertime temperature. Cold extremes warm faster than warm extremes by about 30%–40%, globally averaged. The excessive warming of cold extremes is generally confined to regions where snow and sea ice retreat with global warming. With the exception of northern polar latitudes, relative changes in the intensity of precipitation extremes generally exceed relative changes in annual mean precipitation, particularly in tropical and subtropical regions. Consistent with the increased intensity of precipitation extremes, waiting times for late-twentieth-century extreme precipitation events are reduced almost everywhere, with the exception of a few subtropical regions. The multimodel multiscenario consensus on the projected change in the globally averaged 20-yr return values of annual extremes of 24-h precipitation amounts is that there will be an increase of about 6% with each kelvin of global warming, with the bulk of models simulating values in the range of 4%–10% K−1. The very large intermodel disagreements in the Tropics suggest that some physical processes associated with extreme precipitation are not well represented in models. This reduces confidence in the projected changes in extreme precipitation.

Abstract This study investigates the presence of trends in annual maximum daily precipitation time series obtained from a global dataset of 8326 high-quality land-based observing stations with more than 30 years of record over the period from 1900 to 2009. Two complementary statistical techniques were adopted to evaluate the possible nonstationary behavior of these precipitation data. The first was a Mann–Kendall nonparametric trend test, and it was used to evaluate the existence of monotonic trends. The second was a nonstationary generalized extreme value analysis, and it was used to determine the strength of association between the precipitation extremes and globally averaged near-surface temperature. The outcomes are that statistically significant increasing trends can be detected at the global scale, with close to two-thirds of stations showing increases. Furthermore, there is a statistically significant association with globally averaged near-surface temperature, with the median intensity of extreme precipitation changing in proportion with changes in global mean temperature at a rate of between 5.9% and 7.7% K−1, depending on the method of analysis. This ratio was robust irrespective of record length or time period considered and was not strongly biased by the uneven global coverage of precipitation data. Finally, there is a distinct meridional variation, with the greatest sensitivity occurring in the tropics and higher latitudes and the minima around 13°S and 11°N. The greatest uncertainty was near the equator because of the limited number of sufficiently long precipitation records, and there remains an urgent need to improve data collection in this region to better constrain future changes in tropical precipitation.

The area burned by forest fires in Canada has increased over the past four decades, at the same time as summer season temperatures have warmed. Here we use output from a coupled climate model to demonstrate that human emissions of greenhouse gases and sulfate aerosol have made a detectable contribution to this warming. We further show that human‐induced climate change has had a detectable influence on the area burned by forest fire in Canada over recent decades. This increase in area burned is likely to have important implications for terrestrial emissions of carbon dioxide and for forest ecosystems.

Projections of statistical aspects of weather and climate extremes can be derived from climate models representing possible future climate states. Some of the recent models have reproduced results previously reported in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Second Assessment Report, such as a greater frequency of extreme warm days and lower frequency of extreme cold days associated with a warmer mean climate, a decrease in diurnal temperature range associated with higher nighttime temperatures, increased precipitation intensity, midcontinent summer drying, decreasing daily variability of surface temperature in winter, and increasing variability of northern midlatitude summer surface temperatures. This reconfirmation of previous results gives an increased confidence in the credibility of the models, though agreement among models does not guarantee those changes will occur. New results since the IPCC Second Assessment Report indicate a possible increase of extreme heat stress events in a warmer climate, an increase of cooling degree days and decrease in heating degree days, an increase of precipitation extremes such that there is a decrease in return periods for 20-yr extreme precipitation events, and more detailed analyses of possible changes in 20-yr return values for extreme maximum and minimum temperatures. Additionally, recent studies are now addressing interannual and synoptic time and space scale processes that affect weather and climate extremes, such as tropical cyclones, El Niño effects, and extratropical storms. However, current climate models are not yet in agreement with respect to possible future changes in such features.