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全球气候变暖加剧了极端降水事件的发生,对生态系统、社会经济安全和人员健康造成巨大威胁。目前,有关区域尺度昼夜极端降水的系统性研究较为缺乏,第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）全球气候模式比CMIP5提供了更丰富的气候信息,但对区域尺度极端降水的历史模拟和未来预估能力有待进一步评估和探究,此外长时间序列极端降水事件人口暴露度的动态变化还不清楚。长江三角洲地区（下称长三角地区）是我国人口高度密集且经济高度发达的地区之一,极易受极端降水的不利影响。有鉴于此,本文以长三角地区为例,基于地面观测、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据（ERA5）和美国宇航局全球逐日降尺度模式预估资料（NEX-GDDP-CMIP6）,利用数理统计方法揭示了过去五十多年全天和昼夜极端降水时空特征,评估了新一代NEX-GDDP-CMIP6对极端降水的历史模拟能力,预估了未来增温1.5、2.0和3.0℃背景下,以及未来近-中-远期极端降水事件时空特征和概率变化,并定量分析了历史和未来不同阶段极端降水人口暴露度的动态变化特征。主要结论如下:（1）ERA5极端降水量（总降水）在逐日和逐月尺度上对长三角地区观测值具有较好的再现能力,能有效反映区域极端降水空间特征。ERA5能够较为准确地模拟全天和昼夜极端降水的年和季节变化,但其刻画长期趋势的能力还有待提高。1961-2018年长三角地区全天、白天和夜间极端降水事件多年平均气候态呈明显的南高北低梯度差异特征;大多数台站的极端降水呈增加趋势,尤其中部和东部。长三角地区极端降水以大尺度降水为主,其与对流降水的比值约为2:1。典型极端降水异常偏多年的大气环流分析显示,2016年4-10月（除8月）西太平洋副高西北侧异常强盛的西南暖湿水汽向长三角地区输送,与南下冷空气汇合,使得长三角地区处于水汽辐合区,是该年极端降水异常偏多的直接原因。（2）24个NEX-GDDP-CMIP6高分辨率降尺度模式能较好地模拟1981-2014年长三角地区极端降水事件的空间气候态特征。模式在模拟极端降水的年际变化方面效果较差,但能较好反映极端降水事件年际变率及历史时期气候态的总量和频次特征。根据总评价结果,极端降水总量表现最佳的模式有INM-CM4-8、INMCM5-0、EC-Earth3-Veg-LR和Nor ESM2-LM;极端降水天数表现最佳的模式有IPSL-CM6A-LR、Nor ESM2-MM、EC-Earth3、GFDL-CM4（gr1）和CMCC-CM2-SR5。最优模式的选择需根据具体研究的极端降水指数来选取。（3）SSP2-4.5（SSP5-8.5）情景下长三角地区将在2033（2029）、2046（2039）和2084（2056）年达到1.5、2.0和3.0℃温升控制目标。多模式集合平均的年和季节极端降水事件在1.5、2.0和3.0℃升温背景下均具有南多北少的空间梯度差异,夏季一般东南部和东北部偏多。相比于历史参考期（1981-2014年）,各升温目标下冬春季在西部和南部、夏季在北部和南部以及秋季在东南部为极端降水增幅大值区。极端降水事件随升温目标升高而增多,冬季增幅大于夏季。2015-2100年极端降水总量和天数在SSP2-4.5（SSP5-8.5）情景下分别以11.02（18.28）mm/10a和0.42（0.59）天/10a的速率显著增加。相比于参考期,未来远期极端降水总量和天数比近和中期增幅更高。概率特征方面,2081-2100年极端降水相比于当前水平存在“放大”效应,未来变率（年际波动）增大。参考期50年和100年一遇极端降水量在2067-2100年所对应的重现期将分别缩短至9-21和15-45年。研究区东南部极端降水集中程度高,具有较高的洪水诱发风险。未来2081-2100年极端降水累积密度函数曲线明显右移,极端降水将会进入一个“新常态”。（4）长三角地区自1984-2018年经历了快速城市化和人口增加过程。历史时期极端降水人口暴露度在研究区东部沿海城市、省会城市、北部和西部较高,而在西南部较低,中-东部以及东南部增加最快。相比于1984-1993年,2009-2018年全天、白天和夜间极端降水天数（总量）的人口暴露度分别增加了37%（40%）、34%（39%）和41%（41%）。1984-2018年,常住人口的增加主导了极端降水人口暴露度的增加（贡献60%-79%）。未来长三角地区总人口和城市人口随时间表现出先增后减趋势,峰值出现在2030（2040）年,而农村人口随时间一直减少。SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,极端降水人口暴露度空间分布均为北部和东部沿海城市高,随时间表现出先增后减趋势。在两种情景下,2000-2050年,长三角地区（除上海市）极端降水总人口暴露度的增加受气候效应（极端降水变化）主导,而城市人口暴露度的增加和农村人口暴露度的减少均受人口效应主导。2050-2100年人口的减少主导了极端降水人口暴露度的减少（负贡献）。本文研究结果能为长三角地区提升适应和缓解气候变化下极端降水不利影响的能力提供重要科学信息,也能为世界上其它与长三角地区具有类似特征的地区提供借鉴,具有较重要的实践意义。