编者按:看寒来暑往云卷云舒，思古往今来气候变迁，中科院之声与中国科学院大气物理研究所联合开设“大气悟理”，为大家介绍大气里发生的有趣故事，介绍一些与天气、气候和环境相关的知识。

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/s-012-5134-y.

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

图2 多模式集合的年代际预测试验对起报时间点之后2-5年平均a)和6-9年平均b)地表气温的预测技巧评分。数值越大，技巧越高。引自Doblas-Reyes et al.(2013)。

预测未来10年气候变化的科学基础

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.

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.

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.

“气候预测”和“气候预估”

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.

要预测气候，我们需要一个强大的工具--气候系统模式。它能够在超级计算机上模拟气候的演变。但是，单纯的模式是不够的，因为，虚拟的气候和真实世界的气候没有直接的对应关系。简单来说，模式中的气候波动现象与真实世界中波动的峰值、谷值在时间上没有对齐。我们要开展预测，必须通过所谓的“同化系统”将真实世界的信息，特别是海洋的温度、盐度等状态引入到模式中，建立起虚拟气候和真实世界之间的联系。同时，我们需要在模式中考虑人类活动的强迫效应(主要是温室气体和气溶胶排放)。

气候学家不满足于预测月、季、年尺度的气候，把目光放到更远的、更具挑战性的未来10年气候变化，并将其称为“年代际预测”。需要指出，典型的年际变率信号，例如厄尔尼诺，基本不具备超出2年以上的可预测性。年代际预测并不是预测未来10年中具体到某一年的气候异常，而是关注多年平均状态(例如未来2-5年的平均，6-9年的平均等)。预测未来10年的气候变化介于传统的短期气候预测和气候预估之间，我们需要综合考虑两方面的影响:其一，气候系统对人类活动等外强迫的响应;其二，年代际尺度的内部变率的演变(图1，Meehl et al. 2009; Kushnir et al. 2019)。什么是年代际尺度的气候变率?举个例子，太平洋的海温存在一种类似于厄尔尼诺/拉尼娜，但典型周期达到大约20年的振荡现象，称为“太平洋年代际振荡”(Interdecadal Pacific Oscillation, IPO)。这种太平洋海温的缓慢振荡能够直接调制整个地球的平均气温。发生在本世纪初的全球变暖停滞事件，就与此有关，具体说来1998–2012年的全球变暖趋势只有1951–2012年的 1/3到1/2，这种减缓态势受到IPO位相由正转负的影响。年代际预测的关键是在考虑全球变暖的同时，必须抓住此类年代际变率现象的演变规律。

工业化以来，化石燃料的开发使用，使得大气中的温室气体的浓度逐年上升，全球气温逐渐升高。但是大到全球平均，小到某一个区域，例如中国东部，气温的变化并非简单的逐年线性升高，而是在长期增温的趋势之上叠加了或长或短、多种多样的“波动”，在某些特定的时间段甚至还会出现“增暖停滞”或者短时变冷现象。举个例子，赤道中东太平洋的海洋温度总是交替的变暖、变冷，这就是我们熟知的厄尔尼诺和它的孪生姐妹拉尼娜。它们分别能够导致全球平均温度升高、降低，其年与年间高低振荡的幅度远强于过去百年全球变暖的增温速率。此类波动的产生是气候系统内部大气、海洋等多圈层相互作用的结果，因此称其为气候系统的“内部变率”，以与人类活动等气候系统的“外强迫”区分开来。

文章来源：《大气科学》 网址: http://www.dqkxzz.cn/zonghexinwen/2022/0829/727.html