編者按：看寒來暑往雲卷雲舒，思古往今來氣候變遷，中科院之聲與中國科學院大氣物理研究所聯合開設“大氣悟理”，為大家介紹大氣裡發生的有趣故事，介紹一些與天氣、氣候和環境相關的知識。

引言：今年夏季，我國東部特别是長江流域和川渝地區遭遇了前所未有的高溫熱浪侵襲，讓我們再一次感受到了極端天氣氣候事件的巨大威力。但是，僅因為溫室氣體的濃度仍然在持續升高，全球變暖在加劇，我們就能斷言明年、後年，甚至未來10年這些地區一定會發生與今年類似的、或更強的高溫事件嗎？更有專業領域外的網友推測給出“今年是我國有完整氣象記錄以來最熱的一年，但有可能是未來十年最涼快的一年”的欠科學的言論。這種思路極大低估了這個問題的複雜性。由于農業、漁業、基建、金融、保險等諸多行業都渴求未來10年氣候變化的信息，我們嘗試回答如下幾個問題：未來10年的氣候變化是否可以預測，怎樣預測，目前科學上取得了哪些進展？

“氣候預測”和“氣候預估”

在讨論預測未來10年氣候之前，我們首先需要厘清“氣候預測”（climate prediction）和“氣候預估”（climate projection）兩個概念間的差異。

工業化以來，化石燃料的開發使用，使得大氣中的溫室氣體的濃度逐年上升，全球氣溫逐漸升高。但是大到全球平均，小到某一個區域，例如中國東部，氣溫的變化并非簡單的逐年線性升高，而是在長期增溫的趨勢之上疊加了或長或短、多種多樣的“波動”，在某些特定的時間段甚至還會出現“增暖停滞”或者短時變冷現象。舉個例子，赤道中東太平洋的海洋溫度總是交替的變暖、變冷，這就是我們熟知的厄爾尼諾和它的孿生姐妹拉尼娜。它們分别能夠導緻全球平均溫度升高、降低，其年與年間高低振蕩的幅度遠強于過去百年全球變暖的增溫速率。此類波動的産生是氣候系統内部大氣、海洋等多圈層相互作用的結果，因此稱其為氣候系統的“内部變率”，以與人類活動等氣候系統的“外強迫”區分開來。

“氣候預測”和“氣候預估”僅一字之差，但内涵完全不同。甚至有專業人士也會在不自覺間混淆它們的差異。氣候預估關注的是未來不同排放情景下，氣候系統對“外強迫”（主要是人為溫室氣體和氣溶膠排放）的響應，特别是溫度、降水等的長期變化。但它不關注氣候系統内部變率當前的狀态，及其對未來的影響。在做氣候預估的時候，這種初始狀态的影響都通過多模式、多成員模拟試驗集合平均的方式作為“噪音”濾除了。我們平時談論的未來全球變暖是否加劇等話題，基本屬于氣候預估的範疇，氣候預估關注的時間尺度是中長期變化，例如本世紀中後期的變化。而傳統的短期氣候預測關注的是未來1個月到1年的氣候異常，其關鍵是要抓住“内部變率”的演變規律。内部變率的作用，在氣候預估裡面是“噪音”，但是在短期氣候預測裡面就是“信号”。

預測未來10年氣候變化的科學基礎

氣候學家不滿足于預測月、季、年尺度的氣候，把目光放到更遠的、更具挑戰性的未來10年氣候變化，并将其稱為“年代際預測”。需要指出，典型的年際變率信号，例如厄爾尼諾，基本不具備超出2年以上的可預測性。年代際預測并不是預測未來10年中具體到某一年的氣候異常，而是關注多年平均狀态（例如未來2-5年的平均，6-9年的平均等）。預測未來10年的氣候變化介于傳統的短期氣候預測和氣候預估之間，我們需要綜合考慮兩方面的影響：其一，氣候系統對人類活動等外強迫的響應；其二，年代際尺度的内部變率的演變（圖1，Meehl et al. 2009; Kushnir et al. 2019）。什麼是年代際尺度的氣候變率？舉個例子，太平洋的海溫存在一種類似于厄爾尼諾/拉尼娜，但典型周期達到大約20年的振蕩現象，稱為“太平洋年代際振蕩”（Interdecadal Pacific Oscillation, IPO）。這種太平洋海溫的緩慢振蕩能夠直接調制整個地球的平均氣溫。發生在本世紀初的全球變暖停滞事件，就與此有關，具體說來1998–2012年的全球變暖趨勢隻有1951–2012年的 1/3到1/2，這種減緩态勢受到IPO位相由正轉負的影響。年代際預測的關鍵是在考慮全球變暖的同時，必須抓住此類年代際變率現象的演變規律。

圖1 年代際預測理論基礎的示意圖。

橫軸代表時間尺度。天氣預報依賴大氣的初始狀态，季節到年際氣候預測依賴海洋的初始狀态，長期氣候預估依賴溫室氣體等的輻射外強迫，而年代際預測介于氣候預估和季節預測之間，需要同時考慮外強迫和内部變率的作用。引自Meehl et al.（2009），并翻譯成中文。

預測未來10年氣候變化的技術手段

要預測氣候，我們需要一個強大的工具——氣候系統模式。它能夠在超級計算機上模拟氣候的演變。但是，單純的模式是不夠的，因為，虛拟的氣候和真實世界的氣候沒有直接的對應關系。簡單來說，模式中的氣候波動現象與真實世界中波動的峰值、谷值在時間上沒有對齊。我們要開展預測，必須通過所謂的“同化系統”将真實世界的信息，特别是海洋的溫度、鹽度等狀态引入到模式中，建立起虛拟氣候和真實世界之間的聯系。同時，我們需要在模式中考慮人類活動的強迫效應（主要是溫室氣體和氣溶膠排放）。

預測未來10年氣候變化的科學實踐

近十餘年來，世界上的主要氣候模式中心均在積極開展年代際氣候預試驗研究（Smith et al. 2007; Keenlyside et al. 2008）。最新的耦合模式比較計劃第六階段（CMIP6）專門組織了“年代際氣候預測計劃”（Decadal Climate Prediction Project, DCPP）。世界氣候研究計劃（WCRP）為了應對社會可持續發展，提出了急需解決的七大科學挑戰（Grand Challenges），其中将“年代際氣候預測”列為核心子計劃之一。中國科學院大氣物理研究所從2012年開始研發基于氣候系統模式的年代際預測系統——IAP-DecPreS（Wu and Zhou 2012），每年在世界氣象組織（WMO）基本系統委員會（CBS）推動建立的“年代際預測結果交流”平台上發布預測結果（https://hadleyserver.metoffice.gov.uk/wmolc/）（WCRP 2019）。

年代際預測的現狀與未來

相較于較為成熟的、針對未來幾個月氣候異常的預測，要預測未來10年氣候變化仍然是一個非常具有挑戰性的問題，根據政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告（IPCC AR5）和CMIP6 DCPP計劃的最新結果，年代際預測對未來2-5年平均和6-9年平均的溫度變化已經取得了較高的預測技巧（圖2），但對降水的預測技巧仍然較低。其原因是多方面的，主要包括：我們對氣候系統的年代際變率的物理機制理解非常有限；我們當前對海洋狀态的觀測誤差較大；目前氣候系統模式的模拟性能和同化系統需要改進。總的來說，我們仍然需要投入巨大的努力去提升我們對年代際氣候變化的預測能力。在國際上，世界氣候研究計劃（WCRP）在其最新的《WCRP戰略規劃（2019 - 2028）》中，把提升年代際氣候預測水平作為其四大科學目标之一。最近，WCRP通過實施“燈塔行動”，把面向未來“多年-年代際”時間尺度的氣候預測問題列入優先研究計劃。因此，年代際氣候預測問題将是國際氣候學界優先解決的挑戰性科學難題之一。

圖2 多模式集合的年代際預測試驗對起報時間點之後2-5年平均a）和6-9年平均b）地表氣溫的預測技巧評分。數值越大，技巧越高。引自Doblas-Reyes et al.（2013）。

參考文獻：

1. Doblas-Reyes, F. J., I. Andreu-Burillo, Y. Chikamoto, J. García-Serrano, et al., 2013: Initialized near-term regional climate change prediction. Nature communications, 4, 1715.

2. Keenlyside, N. S., Latif, M., Jungclaus, J., Kornblueh, L. & Roeckner, E, 2008: Advancing decadal-scale climate prediction in the North Atlantic sector. Nature, 453, 84–88.

3. Kushnir, Y., A. A. Scaife, R. Arritt, G. Balsamo, G. Boer, F. Doblas-Reyes, E. Hawkins, M. Kimoto, R. K. Kolli, A. Kumar, D. Matei, K. Matthes, W. A. Müller, T. O’Kane, J. Perlwitz, S. Power, M. Raphael, A. Shimpo, D. Smith, M. Tuma, Bo Wu, 2019: Towards operational predictions of the near-term climate, Nature Climate Change, 9, 94-101.

4. Meehl, G. A. et al. 2009: Decadal prediction: can it be skillful?. Bull. Am. Meteorol. Soc., 90, 1467–1485.

5. Smith, D. M., Cusack, S., Colman, A. W., Folland, C. K., Harris, G. R. & Murphy, J. M., 2007: Improved surface temperature prediction for the coming decade from a global climate model. Science 317, 796–799.

6. WCRP Joint Scientific Committee (JSC), 2019: World Climate Research Programme Strategic Plan 2019-2028. WCRP Publication 1/2019.

7. Wu, B.,and T. Zhou. 2012: Prediction of decadal variability of sea surface temperature by a coupled global climate model FGOALS_gl developed in LASG/IAP. Chin. Sci. Bull., 57, doi:10.1007/s11434-012-5134-y.

來源：中國科學院大氣物理研究所

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