当前,全球变暖加速推进,极端天气气候事件频发重发,气候系统的复杂性与不确定性日益凸显,给人类社会可持续发展带来严峻挑战。精准把握气候系统变化规律、提升预测预警能力、探索科学应对路径,已成为全球气候领域的核心命题,更是保障国家生态安全、粮食安全、能源安全的迫切需求。 气候系统预测与变化应对全国重点实验室作为我国气候研究的重要阵地,始终聚焦这一重大科学与现实课题,汇聚产学研用多方力量,深耕气候系统演
摘要 厄尔尼诺-南方涛动(ElNino-SouthermOscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一类是基于物理驱动的海洋-大气动力模式,它们能够显式描述与ENSO相关的海气耦合过程,但受参数化方案和分辨率等限制,在模拟和预测精度、计算效率及实时预报方面仍存在较大误差与不确定性,且在构建过程中未充分利用历史观测数据。另一类为基于人工智能(artificial intellgence,AI)的数据驱动模型,如卷积神经网络(convo-lutional neural network,CNN)、U-Net及物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)等,该类模型善于从历史数据中挖掘海气变量间复杂的非线性时空关系,在提升预测技巧方面优势显著,但也存在物理约束缺失、泛化能力弱等问题。近年来,物理驱动与数据驱动相结合的融合建模方法逐渐成为研究热点。其融合方式主要包括两种:一是在物理模式中引入AI技术以优化物理过程的表征等;二是在AI架构中嵌入物理约束以增强过程和机制的一致性,从而在保持物理合理性的同时,提升对ENSO非线性特征的刻画能力,有效整合了两类方法的优势。本文重点回顾作者团队在利用AI技术开展海洋-大气相互作用融合建模方面的近期研究,结合具体案例阐述融合方法实现路径与应用成效,包括:基于观测数据与PINN构建了改进的上层海洋垂向扩散参数化方案;利用U-Net构建了热带太平洋海表风应力模型及与不同复杂程度的海洋动力模式的耦合,率先实现了AI大气模型与动力海洋模式的融合建模。文中进一步分析了当前融合建模面临的关键问题与挑战,展望了其在海气相互作用过程表征与模拟方面的发展前景。本研究展示了海气相互作用融合建模的新范式与创新路径,旨在为海气耦合融合建模领域未来发展提供科学依据,推动其在实际ENSO和气候模拟及预测中的更深入应用。
摘要 介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的变化特征及北美-东亚冬季极端低温的空间复合特征,并开展了极端温度变化的归因研究。2)阐明了东亚冬季气温反相事件、2022年夏季长江流域极端高温等典型极端事件的环流特征及动力学机理。3)提出了MJO(Madden-JulianOscillation)遥相关的动力学新机制,发现夏季MJO在印度洋停留时间3倍增长并加剧了极端气候事件风险;揭示了印度洋快速增暖、春季重新发展增强的LaNina对中国极端气候的影响,探讨了不同海盆海温异常对夏季高温干旱复合事件的影响,发现华北秋季群发性极端降水增强与关键区北极海冰减少存在密切联系。4)探讨了陆面蒸散发与干旱变化机理、高温干旱复合极端事件的形成机理、积雪与土壤湿度的气候反馈效应以及陆气耦合对极端气候和大尺度环流的影响。5)建立了干旱、极端高温、暴雨-热浪复合极端事件、极端低温次季节-年际预测的物理统计预测模型,发展了极端温度次季节反转的预测方法,在一定程度上改善了中国极端天气气候事件的预测水平。
摘要 基于观测资料和CMIP6统计降尺度模拟数据,识别了长江流域群发性高温事件。在此基础上,分析了其当前和未来的变化。结果表明:1961—2021年长江流域群发性高温事件频次、持续时间、累计强度和最大影响面积均呈上升趋势。SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,长江流域群发性高温事件持续时间、累计强度和最大影响面积在21世纪期间将进一步上升,而且SSP5-8.5情景下的上升速率要比SSP2-4.5情景下的高。到21世纪末期,群发性高温事件持续时间和累计强度增幅最大的区域位于长江下游,重庆和四川盆地次之。长江流域群发性高温事件发生频次在21世纪50年代前上升明显,随后在SSP2-4.5情景下放缓,而在SSP5-8.5情景下则转为下降态势。到21世纪末期,群发性高温事件频次增幅最大的区域在SSP2-4.5情景下位于河南和湖北一带,而在SSP5-8.5情景下则位于四川盆地。另外,与现在相比,到21世纪末期,长江流域群发性高温事件出现时间在两种情景下均提前,且结束时间延后,故时间跨度增大。在这样背景下,未来长江流域受群发性高温事件影响的人口数将增加,并于21世纪50年代达到峰值。人口对群发性高温事件强度的暴露度在21世纪期间呈增大趋势,城市地区显著高于农村地区,SSP5-8.5情景下人口暴露度的增加尤为显著。
摘要 利用历史观测资料分析了1950—2023年西北、东北太平洋区域热带气旋出现频率及生成纬度位置的长时间趋势,揭示了两大海盆热带气旋活动对全球变暖的响应差异。研究发现,1950—2023年西北太平洋热带气旋生成频次呈现弱减少趋势,而东北太平洋热带气旋频次则显著上升。同时,热带气旋生成的纬度位置呈现显著的不同变化趋势:西北太平洋热带气旋平均生成纬度向北迁移,而东北太平洋则向南偏移。通过综合分析气象要素,研究了两个区域独特的热带气旋频率和位置趋势的环境控制因子。结果表明,西北太平洋和东北太平洋热带气旋不同频次变化趋势主要受纬向风切变的影响,而两海盆间生成位置的不同变化特征则归因于大气静力稳定度和垂直风切变。通过构建线性回归模型,验证了这些环境气象要素对两个海盆台风频次和生成纬度的调控作用。
摘要 利用1979—2023年的观测资料、再分析资料以及大气环流模式,探讨了冬季格陵兰海海冰年际变率的年代际转变,并进一步揭示了其对次年春季欧亚大陆西部极端暖事件的可能影响和物理机制。结果表明,2003年后冬季格陵兰海海冰年际变率减弱,但其与欧亚大陆春季极端暖事件的关系由不显著相关转变为显著相关。具体表现为当冬季海冰偏少时,春季欧亚大陆西部偶极子型暖事件(springextreme heat events,SEHE)呈现出欧洲暖-西西伯利亚冷的空间分布模态。进一步研究发现,冬季格陵兰海海冰密集度负异常可以通过加热大气、影响经向环流,激发出类似正位相北大西洋涛动的环流异常。上述环流异常减弱了中纬度北大西洋的表面风,引起暖海温异常并持续至春季;同时,次年春季格陵兰海海冰偏少,海表面吸收更多热量使得局地海温增暖。上述春季海温异常激发出东传的Rossby波列,在欧亚中高纬形成有利于SEHE发生的经向偶极型环流。此外,21世纪以来,欧亚大陆春季背景态增暖以及海温异常持续性增强,共同促使极端暖事件在2003年后对海冰异常的响应显著增强。
摘要 海洋热浪作为一种极端的海水异常增暖事件,在全球变暖背景下呈现出高频化和增强化趋势,对海洋生态和海洋环境构成显著威胁。作为全球海洋热浪最为活跃的区域之一,西北太平洋近年来受到学界的广泛关注。基于现有成果,本文系统综述了国内外关于该区域海洋热浪的研究进展,重点归纳其时空分布特征、局地驱动机制以及来自其他海域的远程影响;并总结海洋热浪对海洋生物、生态系统的潜在冲击和对区域气候的影响,同时探讨在不同增暖情景下西北太平洋海洋热浪的未来演变。最后提出了西北太平洋海洋热浪未来研究的主要方向与潜在突破口。
摘要 近年来,中国东部频繁遭遇持续时间长、影响范围广的极端温度事件,对社会经济、公众健康及能源安全构成严重威胁。然而,与频次、强度等指标相比,针对此类持续性极端温度事件的归因研究相对不足;尤其受限于长序列、高质量逐日观测数据的缺乏,对其百年尺度变化开展检测归因的工作尚属空白。为此,本研究基于中国百年尺度均一化逐日气温数据集(CUG-CMA)、耦合模式比较计划第6阶段(CoupledModel In-tercomparisonProjectPhase6,CMIP6)多模式集合和最优指纹法,首次对1901—2020年中国东部以持续性寒流日数(cold spell duration index,CSDI)与持续性热浪日数(warmspell duration index,WSDI)表征的持续性冷暖事件开展了涵盖完整20世纪的检测归因分析,并采用归因约束方法降低了未来预估的不确定性。研究发现,1901—2020年中国东部持续性冷暖事件呈显著不对称变化:CSDI以-13.50d/(100a)的趋势减少, 的趋势增加,且二者变化具有“早期波动、中期平稳、近期加剧”的阶段性特征。1951—2020年,CSDI与WSDI的趋势分别为 -4.80d(100a) 和17.10d((100a) ,其不对称性进一步增强。归因分析表明,人类活动是上述变化的主要驱动因素,其中温室气体强迫占据主导地位,对CSDI和WSDI百年尺度变化的可归因贡献分别达 91.1% 与 119.2% ,对1951—2020年CSDI下降的可归因贡献为127.1% 。与之相比,人为气溶胶强迫信号未能被检测到,自然强迫的作用微弱。基于大样本模式的不同时间尺度的归因分析表明,百年序列信号检测最稳健。综合考虑数据质量、信号强度与模拟性能等因子的影响,基于1951—2020年时段的归因约束预估表明,人类活动对中国东部持续性冷暖事件变化的影响在未来仍将持续。
摘要 2024/2025年前冬,即2024年12月1日—2025年1月15日,北半球季风区发生了1979年以来极为严重的干旱事件,其中中国东部地区尤为显著。此次事件对中国东部地区的经济发展和生态系统都造成了严重的影响。本文基于ERA5再分析资料,深入探究了此次中国东部极端干旱事件的成因及潜在物理机制。研究结果表明,造成此次极端干旱事件的直接原因是中国东部水汽异常辐散。从环流角度来看,北太平洋的异常气旋以及青藏高原南侧的异常反气旋导致中国东部主要受干冷的偏北风影响,进而引起中国东部和南方地区水汽辐散异常和降水偏少,诱发并维持了此次极端干旱事件。进一步研究表明,大气内部模态环北半球遥相关型可能是北太平洋气旋异常形成的主要原因,青藏高原前期秋季积雪异常偏少是青藏高原上空的深厚暖高压形成的原因,二者导致中国东部地区持续受异常偏北气流控制,进而引发局地降水减少。而2024/2025年前冬弱LaNina型海温异常则通过调控Walker环流,引起南海上空异常气旋的形成,进一步抑制了中国东部地区的降水。在全球变暖背景下,更剧烈的水汽辐合、辐散可能会引发更严重的季风区极端降水或干旱事件,这为复杂气候背景下区域性干旱事件的预测提供了一定的理论依据。
摘要 全球变暖叠加极端天气气候事件多发导致气候风险加剧,严重影响经济社会可持续发展。发展适用于不同国家或区域的气候风险评估方法,构建相应的气候风险早期预警系统,既是气候变化领域前沿科学问题,也是防灾减灾和应对气候变化的重大现实需求。借鉴政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告(AR6)更新的“危害-暴露度-脆弱性-应对措施”四维度气候风险评估框架,本文分析了1961—2024年中国暴雨洪涝、干旱、台风、高温和低温等5种极端气候事件的危险性及其综合危害变化,并研究了暴雨洪涝、干旱、台风、低温冷冻、风雹及全灾种的气象灾害敏感性空间分布。在此基础上,提出了中国气候风险早期预警系统的构建方法和框架,并以2022年夏季高温健康风险早期预警为例,论证了构建的气候风险早期预警系统在国家气候中心业务化应用的可信度。气候系统预测与变化应对全国重点实验室(CPRM)将继续发展中国区域的气候变化影响和风险评估方法,构建可用、可靠、可信的中国气候风险早期预警系统,服务防灾减灾、应对气候变化等国家重大战略。
摘要 降雨诱发的滑坡灾害具有分布广泛、成因复杂、突发性强等特点,对其未来风险进行精准预测仍面临严峻挑战。利用全球气候模式输出的降雨量数据,通过降尺度处理实现时空精细化,并融合滑坡敏感性分析与阈值模型,进而开展暴露性评估,是滑坡风险预测的重要途径。然而,该过程涉及气候模式模拟、气候要素降尺度、地理环境表征及社会经济要素集成等多个环节,导致滑坡灾害暴露性预测存在显著的不确定性。为此,本文基于CMIP6(CoupledModel Intercomparison Project Phase6)多模式集合构建了降雨型滑坡暴露性的时空预测与不确定性分析框架,集成地形、地质和土地覆盖等静态环境因子,评估区域滑坡易发性;以3d累积降雨量为触发指标,建立降雨阈值模型,模拟未来不同情景下的滑坡危险性时空格局;耦合共享社会经济路径下的人口与经济要素集,系统评估滑坡暴露性的时空演变趋势与区域分异特征。结果表明,在不同气候与社会经济情景下(SSP1-2.6、SSP2-4.5与SSP5-8.5),中国未来滑坡人口暴露性将分别上升至 22.1%.22.5% 和 23.3% ,经济暴露性将分别增加至 16.6%.18.6% 和18.9% ;不同偏差校正方法和GCM(globalclimatemodels,全球气候模式)对滑坡危险性和暴露性变化幅度及局地热点范围的预测存在显著差异,体现了方法不确定性和模式不确定性对风险评估的重要影响。在空间格局上,高危险区呈现向西南山地与华南丘陵扩展的趋势,暴露人口与经济均呈现“东南高-西北低”的空间差异格局,且热点区域明显沿主要城市带集聚。
摘要 降水是地球气候系统中关键的组成部分,其变化对区域水资源安全、农业生产和生态系统具有深远影响。本文利用地球系统模式1.2.1版(CommunityEarth SystemModel,CESM1)和全球降水气候学计划(GlobalPrecipitationClimatologyProject,GPCP)观测资料,定量分析了过去40a(1980—2019年)全球人为气溶胶排放的量级与空间分布变化对中国降水的影响。通过对比不同敏感性试验发现,1980—2019年全球气溶胶变化导致中国南部年均降水量减少,其主要受人为排放空间再分布主导,而排放总量变化的贡献相对较小。1980—2019年,全球人为气溶胶排放热点从高纬度欧美地区向低纬度南亚和东亚转移。中国南方地区 PM2.5 柱浓度显著增加,导致云滴数浓度上升、云滴半径减小,降水效率降低。结果表明,全球人为气溶胶排放的空间分布变化在过去40a中主导了中国南部降水的持续减少,凸显了在评估气溶胶气候效应时需同时考虑排放的地理格局及其区域气候反馈。
摘要 基于 2O02—2O25 年 IRI(International Research Institute for Climate and Society)实时多模式预测资料,构建了一个面向事件的ENSO(ElNino-SouthernOscillation)峰值诊断框架,定量评估预测系统对峰值强度与峰值时间两项关键特征的可预报性。尽管IRI系统在ENSO时间序列上可维持 8~9mon 的较高技巧,但传统统计指标难以反映具体事件在峰值阶段的系统性偏差。结果表明,随着预报时效延长,预测的峰值强度普遍减弱,并呈现出显著的强度依赖特征。中等和强事件往往被低估,但弱事件更容易被高估。在模式差异方面,动力模式在再现中、强事件的峰值振幅上更有优势,但在弱事件中,统计模式的预测反而更接近观测。在峰值时间方面,模式预测普遍存在偏晚现象,并且滞后误差会随着预报时效持续累积。峰值时间偏差还呈现明显的冷暖不对称结构,拉尼娜事件的滞后程度显著强于厄尔尼诺事件。在不同模式类型的比较中,统计模式在拉尼娜事件中的峰值时间偏差远大于动力模式,而在厄尔尼诺事件中两类模式的差异相对较小。总体而言,本研究揭示了现有ENSO预测系统在峰值特征上的偏差结构,并指出动力与统计模式的互补性,为改进多模式集合策略和提升ENSO预测性能提供了科学依据。
摘要 全球加速变暖背景下极端野火频繁发生,对人类健康、生态系统等多方面造成了巨大破坏,并产生大量碳排放,进一步加剧了气候变暖。如何提前预测野火成为一个关键问题。已有研究表明,冬季“暖北极-冷欧亚”模态及其对积雪的影响,对西西伯利亚春季野火燃烧面积的预测有显著贡献。然而,热带海温、平流层大气对西西伯利亚野火的影响尚未被揭示,其预测信号也尚未得以利用。本文发现前期冬季1月欧亚中高纬上空的平流层变异、春季3月的热带海洋性大陆海温偏暖可以通过影响对流层大气环流,使得西西伯利亚春季地表干燥、植被暴露,由此显著增强了野火活动。在原有预测因子的基础上引入上述两个因子,所构建的野火预测模型表现出更优异的预测性能(R ),预测误差降低约 30% ,对极端野火的强度及空间分布的预测更加接近观测。北极-中高纬气候变异、热带海温以及平流层大气信号均有效贡献于西西伯利亚春季野火预测,为防灾减灾提供了科学依据,也有助于更好地应对与适应气候变化。
摘要 沙尘是中国北方典型的灾害天气。构建长时间尺度东亚地区高分辨率沙尘气溶胶质量浓度再分析数据集,是深化理解中国沙尘天气发生机理和提升多尺度预报水平的数据基础。受到风蚀起沙过程参数化方案、长距离输送误差等限制,当前沙尘模拟结果存在较大不确定性。鉴于此,本研究在前期开发的沙尘同化系统基础上,集成地面PM10 质量浓度、卫星气溶胶光学厚度(aerosolopticaldepth,AOD)观测非沙尘组分偏差校正技术,以及适用于沙尘气溶胶强度、位置误差协同校正的有效时刻偏移卡尔曼滤波同化算法(valid time shift ensemble Kalman filter,VTS-EnKF),建立了10a(2014—2023年)东亚地区春季(3—5月)逐 3h 的沙尘气溶胶三维质量浓度再分析数据集,分辨率为 0.25°×0.25° 。在此基础上,分析了所建立的再分析数据集相较于MERRA-2(modern-era retrospective analysis for research and applications version 2)沙尘再分析产品的优势,同时讨论了过去10a东亚地区春季沙尘天气的月、年际变化趋势。
摘要 以 Global-Regional Integrated Forecast System with Modular Ocean Model(GRISTMOM)一体化模式为范例,构建了覆盖天气-次季节-季节尺度的0~90d无缝隙预报流程,提出了一种兼具计算效率与预报性能需求的变分辨率无缝隙预报方案,并针对该无缝隙预报流程在分辨率切换过程中的连续性与平稳性,设计了一套系统化的定量评估框架。本研究在GRISTMOM一体化模式无缝隙预报系统的基础上,以GRISTMOM变分辨率预报试验为应用范例,通过对关键大尺度背景场、典型天气系统及热带季节内振荡(Madden-JulianOscillation,MJO)等多尺度特征的综合分析,对该无缝隙预报系统变分辨率衔接流程的连续平稳性进行了定量评估。结果表明:1) 10km× 10km 切换为 100km×100km 的变分辨率预报过程中,大尺度环流场的预报误差在变分辨率衔接过渡阶段平滑无突变,表明该无缝隙流程在大尺度环流场上保持良好的连续性和稳定性;2)在对不同时空尺度预报对象的检验中,台风(典型天气系统)的路径、强度、降水落区及其环流结构在分辨率转换前后具有良好的时空一致性,MJO(典型次季节变率)的位相轨迹及其相关的对流-风场传播特征也能够在不同分辨率衔接中保持平滑延续,表明该流程在多尺度天气-气候信号传递方面具有良好的物理完整性。
摘要 Madden-JulianOscillation(MJO)是热带大气最重要的季节内变率模态,其年代际变化不仅反映了热带气候系统的非平稳性特征,也直接影响其作为延伸期预报因子的有效性。本文系统综述了近年来关于MJO强度和传播特征年代际变化的研究进展,并总结了主要科学认识。结果表明,MJO在强度、传播速度和传播范围方面均存在显著的年代际变化,同时具有明显的区域性与季节性差异。强度变化最显著的区域集中在西太平洋暖池,与局地海温升高密切相关;传播速度表现为印度洋MJO东传加快而西太平洋和海洋性大陆区域减慢,其区域性差异主要归因于热带海温增暖的不对称性;传播范围受跨洋盆模态调制,尤其是大西洋多年代际振荡(AtlanticMultidecadalOscil-lation,AMO),不同位相下MJO的空间范围及对流-环流耦合持续时间显著不同。MJO年代际变化受多尺度过程协同调制,包括局地海气耦合、背景环流变化及对流-环流正反馈放大等非线性过程。尽管观测与模式研究取得了进展,但在资料一致性、指标敏感性、机理归因及对气候可预报性的影响等方面仍存在不确定性。