不久前，國家氣候中心預計，2023年5月開始的厄爾尼諾事件，將于今年4月到5月結束。一直以來，厄爾尼諾對氣候變化的影響、發(fā)展趨勢以及圍繞厄爾尼諾開展的相關研究進展，備受關注。本期論壇邀請氣象專家學者，聚焦科學認識厄爾尼諾、厄爾尼諾轉拉尼娜趨勢分析、厄爾尼諾的影響和分型，以及新質生產力對厄爾尼諾預測的支撐作用等話題展開交流。

專家顧問：中國工程院院士 丁一匯

本期嘉賓：

中國氣象局氣候服務首席專家、國家氣候中心二級研究員 周兵

中國氣象局首席氣象專家、國家氣候中心正高級工程師 鄭志海

中國科學院大氣物理研究所國際氣候與環(huán)境科學中心研究員 鄭飛

一 了解厄爾尼諾發(fā)展過程

關鍵點：四個鏈條環(huán)環(huán)相扣，成為判斷厄爾尼諾發(fā)展的重要依據

周兵：幾百年前，秘魯沿海的漁民發(fā)現，有一些年份赤道東太平洋沿岸的海表溫度異常升高，鸕鶿、鵜鶘等突然消失，鳀魚捕撈量急劇下滑，世界最大的漁場呈現出一派蕭條的景象。由于這一現象通常發(fā)生在圣誕節(jié)前后，漁民將海表溫度異常升高現象稱之為厄爾尼諾。相反，海表溫度異常偏低現象為拉尼娜。

厄爾尼諾是赤道中東太平洋海溫持續(xù)偏高并造成大氣環(huán)流異常的一種氣候現象。隨著科學發(fā)展，科學家逐漸了解了厄爾尼諾的發(fā)展過程，并總結出有利于厄爾尼諾發(fā)展的四個環(huán)節(jié)，主要包括：赤道中東太平洋信風減弱、赤道西太平洋西風增強，西太平洋暖池表層暖水向東傳輸；中東太平洋次表層海水上涌減弱，對流活動加強；赤道中東太平洋海表水變暖，赤道西太平洋次表層冷水上涌，表層海水變冷；沃克環(huán)流減弱，大氣和海洋之間的相互作用使熱帶緯圈環(huán)流減弱，菲律賓以西副熱帶高壓增強。這四個環(huán)節(jié)像鏈條一般環(huán)環(huán)相扣，成為判斷厄爾尼諾發(fā)展的重要依據。

我國在2017年正式推出《厄爾尼諾/拉尼娜事件判別方法》國家標準，規(guī)定Ni?o3.4區(qū)海溫指數（海面溫度距平的平均值）3個月滑動平均達到或超過0.5℃，且至少持續(xù)5個月，定義為一次厄爾尼諾事件；小于或等于-0.5℃，且至少持續(xù)5個月，定義為一次拉尼娜事件。

厄爾尼諾與拉尼娜常常交替出現，循環(huán)周期一般為2年到7年，平均周期為4年。1951年以來，累計發(fā)生22次厄爾尼諾事件，其中超強厄爾尼諾事件分別發(fā)生在1982/1983年、1997/1998年和2015/2016年。

二 厄爾尼諾的影響

關鍵點：厄爾尼諾影響全球氣候發(fā)生異常變化

　　厄爾尼諾年氣候影響

周兵：厄爾尼諾的發(fā)生，有利于全球平均溫度創(chuàng)新高。2023年，全球平均溫度比工業(yè)化前水平高出1.45℃，其中，厄爾尼諾的貢獻達0.1℃左右。

一般情況下，在厄爾尼諾年，南美沿海岸國家易遭受暴雨洪澇災害，而印度尼西亞、澳大利亞東部、非洲東南部等地易出現干旱，巴西東北部也會出現干旱，北美出現暖冬，大西洋颶風數量減少，北半球東太平洋颶風數量增加。如1982/1983年和1997/1998年的兩次超強厄爾尼諾事件，導致厄瓜多爾、秘魯、智利、巴拉圭、美國東西部地區(qū)和巴西等國出現暴雨洪澇，南非、澳大利亞等國出現大范圍干旱。與此同時，東亞夏季風偏強，西太平洋副熱帶高壓強度增強、位置偏南，西北太平洋臺風活動中心偏東偏南，活躍范圍包含日本海及其以東洋面，而冬季風偏弱，冬季東亞大槽偏弱，北方地區(qū)容易出現暖冬。

對我國來說，厄爾尼諾事件發(fā)生當年，南方秋季多雨，北方地區(qū)冬季易出現暖冬。在典型厄爾尼諾年的夏季，我國華北地區(qū)降水也會偏多，而自20世紀80年代以來，在厄爾尼諾年的冬季，我國暖冬概率超過70％。值得注意的是，我國氣候在很大程度上受到海溫、極冰和陸面積雪等因素的共同影響，厄爾尼諾并非唯一影響因素。

　　厄爾尼諾次年延伸影響

鄭飛：厄爾尼諾通過赤道中東太平洋的?！獨庀嗷プ饔茫@著影響熱帶地區(qū)的環(huán)流異常，這種異常進一步通過熱帶與熱帶外大氣相互作用，導致全球范圍內的氣候異常。一般情況下，厄爾尼諾事件在其衰減年（厄爾尼諾次年），通常會導致全球平均氣溫上升，可能導致極端氣候事件的頻率和強度增加，如出現熱浪、干旱和洪災等。

厄爾尼諾次年對我國的氣候變化會產生顯著影響，這種影響主要通過西太平洋和熱帶印度洋海溫的“接力”作用產生，并集中在春夏季節(jié)。在厄爾尼諾次年的春季，我國華南地區(qū)降水普遍偏多，可能出現連陰雨及倒春寒，東北地區(qū)則可能出現低溫和春澇。在厄爾尼諾次年的夏季，西太平洋副熱帶高壓往往偏強、偏西，導致我國來自西南的水汽輸送偏強，而東亞夏季風偏弱，從而使得我國東部長江—黃淮流域夏季降水易偏多。

在厄爾尼諾次年，西北太平洋反氣旋的存在，導致西北太平洋臺風活動不活躍，登陸我國的熱帶氣旋次數一般偏少。但從臺風強度看，在厄爾尼諾次年，我國南海及菲律賓海的海洋上層熱含量明顯增加，海洋產生充足的熱量供給，增加夏季我國近海區(qū)域短時間內生成強臺風的概率。

三 梳理此次厄爾尼諾事件，轉拉尼娜趨勢分析

關鍵點：略超歷史平均持續(xù)時間，但并非超長事件

鄭志海：2023年5月開始的厄爾尼諾事件在2023年12月達到峰值，是一次中等強度的厄爾尼諾事件，類型為東部型。今年1月以來，厄爾尼諾不斷衰減，國家氣候中心預計此次厄爾尼諾事件將于4月到5月結束。

根據歷史統計，1981年以來發(fā)生的厄爾尼諾事件的平均持續(xù)時間為11.4個月，其中有5次持續(xù)時間超過一年，最長持續(xù)時間為19個月（1986年8月至1988年2月、2014年10月至2016年4月）。從本次厄爾尼諾事件的預測結束時間來看，持續(xù)時間略超過歷史平均的持續(xù)時間，是一次略偏長的厄爾尼諾事件，但達不到一個超長事件的時長。

2023/2024年冬季以來，全球多地氣候受到發(fā)展成熟的厄爾尼諾事件影響。例如，南亞、澳大利亞大部、非洲南部、北美北部氣溫較常年明顯偏高，北美南部、南美南部降水偏多，南美北部、澳大利亞降水偏少，均與此次厄爾尼諾事件有關。厄爾尼諾對我國冬季氣候也產生了明顯影響，主要體現在冬季西太平洋副熱帶高壓較常年同期明顯偏強，有利于引導水汽向我國中東部地區(qū)輸送，在階段性強冷空氣的配合下，導致我國中東部地區(qū)降水明顯偏多，出現了多次大范圍雨雪天氣過程。

國家氣候中心最新監(jiān)測顯示，今年3月Ni?o3.4區(qū)海溫指數為1.25℃，較2月（1.55℃）下降0.3℃；3月Ni?o1＋2區(qū)海溫指數為0.24℃，較2月（0.97℃）下降0.73℃。這表明厄爾尼諾事件處于持續(xù)衰減狀態(tài)，國家氣候中心預計4月到5月厄爾尼諾事件結束，夏季可能進入拉尼娜狀態(tài)。

根據歷史統計，1981年以來，歷次厄爾尼諾事件從峰值到結束的平均時間為4.4個月，在春季結束的6次厄爾尼諾事件中有5次在夏季進入拉尼娜狀態(tài)。因此，從目前的監(jiān)測情況看，本次厄爾尼諾事件的演變趨勢特征在歷史上并不鮮見。

四 厄爾尼諾分型

關鍵點：東部型和中部型厄爾尼諾對全球氣候影響差異大

鄭志海：厄爾尼諾分為東部型和中部型兩種，盡管都叫厄爾尼諾，但兩類厄爾尼諾事件對全球氣候的影響存在很大差異，甚至可能出現完全相反的影響。東部型厄爾尼諾是指海溫異常暖中心出現在赤道東太平洋區(qū)域的厄爾尼諾事件，而當海溫異常暖中心出現在赤道中太平洋區(qū)域時，則被稱為中部型厄爾尼諾。

國家氣候中心監(jiān)測顯示，自1951年以來赤道中東太平洋發(fā)生的22次厄爾尼諾事件中，東部型厄爾尼諾事件有14次，中部型厄爾尼諾事件有8次。從厄爾尼諾事件的強度看，共發(fā)生3次超強厄爾尼諾事件和1次強厄爾尼諾事件，這4次事件均為東部型厄爾尼諾事件，而8次中部型厄爾尼諾事件均為中等及以下強度。

在東部型厄爾尼諾事件中，赤道東太平洋海溫異常升高，其上空的對流活動變得活躍，導致這一地區(qū)降水增多，南美沿岸國家也因此異常多雨。同時，對流區(qū)的東移又使得西太平洋地區(qū)降水大大減少，從而導致印度尼西亞、澳大利亞東部及周邊國家出現干旱。通過大氣環(huán)流作用，厄爾尼諾將熱帶地區(qū)大氣和海洋的異常信號傳給了其他地區(qū)，從而對全球氣候帶來了不同程度的影響。

中部型厄爾尼諾事件不僅在發(fā)展演變機制上與東部型厄爾尼諾不同，其對全球大氣環(huán)流、西北太平洋臺風和大西洋颶風活動以及北美、澳大利亞和東亞的氣溫和降水影響也都表現出與東部型厄爾尼諾顯著的差異。當中部型厄爾尼諾發(fā)生時，由于最大海溫異常暖中心位于赤道中太平洋日界線附近，對流活躍區(qū)較東部型厄爾尼諾偏西，對南美、北美西海岸，甚至日本和新西蘭氣候的影響與東部型厄爾尼諾的影響可能完全相反。

對比兩類厄爾尼諾事件對我國的影響，可以發(fā)現，在東部型厄爾尼諾事件發(fā)生時，有利于大氣在赤道東太平洋產生上升運動，在赤道西太平洋產生下沉運動，使次年夏季西太平洋副熱帶高壓強度偏強、位置偏南，受其影響，我國長江流域及以南地區(qū)降水偏多，東北地區(qū)容易出現低溫；而中部型厄爾尼諾事件發(fā)生時，有利于赤道中太平洋上空產生上升運動，西北太平洋產生下沉運動，導致副熱帶高壓位置偏北，我國夏季主雨帶位置常常位于淮河流域。

五 氣象科技支撐厄爾尼諾預測

關鍵點：開展氣象大數據、大模型和人工智能預報技術研發(fā)

鄭志海：為加快發(fā)展新質生產力，持續(xù)推進氣象高質量發(fā)展，國家氣候中心積極開展氣象大數據、大模型和人工智能預報技術研發(fā)工作。

國家氣候中心研發(fā)團隊采用卷積神經網絡（CNN）、長短記憶網絡（LSTM）等深度學習方法構建預測模型，通過CMIP5/6等氣候模式大樣本歷史模擬數據對模型進行訓練，進一步利用觀測和再分析資料對模型進行遷移學習。在預測能力方面，對于半年以內的短期預測，深度學習預測模型和多模式集合的預測水平相當；在6個月到1.5年的預測時效內，深度學習預測模型的技巧優(yōu)于動力模式。

目前，多模式集合、人工智能等新技術得到廣泛應用，國家氣候中心多模式集合對厄爾尼諾提前6個月的預測技巧超過0.8，達到國際先進水平。不過，科學研究對海氣相互作用的影響認識仍不完全清楚，尤其是模式對全球海溫的預測存在春季預報障礙問題，跨越春季預報的技巧相對較低。在本次厄爾尼諾事件快速衰減的情況下，未來赤道中東太平洋進入拉尼娜狀態(tài)的早晚還存在較大分歧，這也是預測的主要難點，給今年汛期我國氣候預測帶來了較大的不確定性。（作者：宛霞）