研究专栏|寒冷事件归因
最暖年份里,为什么还会有破纪录寒潮?
简介
这项研究以 2023 年 12 月中国东部破纪录寒冷事件为例,解释了最暖年份里的这场强寒潮:异常大尺度环流主导了事件本身,而人为气候变化的整体作用是在削弱类似寒潮。CMIP6 分析进一步发现,人为影响会略微增强有利于寒潮的环流,但这股降温作用远小于背景增暖的作用。未来随着持续增暖,类似寒潮总体还会减少;在低排放路径下,全球增暖逐渐趋稳,寒潮减少的趋势也会放缓,并在后期有所回升。
背景
2023 年是当时全球有观测记录以来最暖的一年,年末国内却出现了一场让人印象深刻的寒潮。12 月 16—22 日,中国东部区域平均最高气温距平约为 −7.6°C,成为 1959 年以来 12 月最冷的一周。与此同时,北极异常偏暖,欧亚大陆呈现出鲜明的“暖北极—冷欧亚”温度分布。
这种一暖一冷的组合,一直是气候研究中颇受关注的话题。一些研究提出,北极快速增暖可能改变中高纬环流,让阻塞高压更容易维持,也为冷空气南下创造条件。2023 年这次事件中,暖北极、贝加尔湖附近持续的阻塞高压,以及异常强盛的西伯利亚高压确实同时出现,很容易让人联想到这套解释。
而在事件归因研究中,包括此前对欧亚和中国东部寒潮的分析,人为增暖的总体作用通常是让极端寒冷更少、更弱。我们想把这两方面放到同一项研究里看清楚:异常环流怎样造成了这次破纪录低温,人为气候变化又怎样改变了类似寒潮的发生概率和强度。

方法
研究用每年 12 月最冷一周的区域平均最高气温距平来衡量事件,记为 Tx7d。具体来说,先将中国东部每天的最高气温相对于 1961—1990 年同期的偏差做区域平均,再计算连续七天的平均值,取当月最低值。这样既考虑了寒冷覆盖的范围,也保留了持续一周的特点。
故事线分析从这次具体事件出发,使用构造环流相似方法(CFA),把历史中的多个相似天气形势按合适的权重组合,重建接近 2023 年的环流,再用相同权重重建温度。我们先估计环流能解释多少低温,再固定类似环流,比较 ERA5 中过去与较近期的气候,以及 HadGEM3 模拟中有、无人为影响的气候,看看背景增暖让温度改变了多少。
概率分析则把这次事件放进一类寒潮中,利用九个 CMIP6 模式比较有人为强迫和仅自然强迫时,达到 2023 年寒冷程度的事件有多常见、同样罕见的事件有多冷,并进一步拆分人为影响中的动力和热力作用。未来预估以2023 年气候为基准,用 21 年窗口表示各时期:例如 2023 年对应 2013—2033 年,世纪末对应 2080—2100 年。
结果
贝加尔湖附近的阻塞高压持续存在,配合低层强盛的西伯利亚高压,将冷空气不断送向中国东部。CFA 重建表明,这套异常大尺度环流解释了约 83% 的事件强度,对应约 −6.3°C 的温度异常,是这次破纪录低温最主要的直接原因。
把相似环流放到不同气候背景下,就能看到增暖在向相反方向发挥作用。在 ERA5 中,与 1959—1984 年相比,1985—2022 年的相似环流对应温度约高 0.5°C;HadGEM3 中有、无人为强迫的比较,则得到约 1.7°C 的人为增温。两组比较的参照气候不同,但都显示:异常环流把温度往下拉时,更暖的背景也在往上“托”温度。

将视角转向同类事件,CMIP6 多模式集合给出的结果更加直观:在 2023 年气候下,与无人为影响的情景相比,类似寒潮的发生概率降低约 93%,同等概率事件的寒冷程度减弱约 1.9°C。也就是说,2023 年这场异常环流仍然足以造成破纪录低温,而它发生时的气候背景,已经让同类寒潮比过去更难出现。
模式还让我们有机会仔细看看暖北极、寒潮和环流之间的关系。有、无人为强迫时,类似寒潮都伴随着西伯利亚高压和暖北极型温度分布;西伯利亚高压越强,中国东部通常越冷,北极也往往越暖。这些联系在两种气候下都存在,说明这套天气配置在没有人为影响时也能形成。
变化较大的是两个区域温度之间的直接联系:仅自然强迫时,北极越暖,中国东部往往越冷;加入人为强迫后,这种负相关几乎消失,西伯利亚高压与中国东部寒冷之间的联系却依然稳定。持续增暖改变了温度背景,也让我们看到,理解这类事件时,环流是两个区域之间更值得追踪的一环。
进一步比较发现,人为气候变化并未显著增加这类西伯利亚高压型环流的出现频率,却使其强度增强约 6%,确实带来了有利于降温的动力作用。不过,作用大小差得很明显:对模式中的类似寒潮做温度变化分解,热力增暖约为 +2.3°C,动力降温约为 −0.3°C,合起来的净变化约为 +2.0°C。环流的增强抵消了一小部分增温,最终仍是背景增暖占主导。

未来变化取决于增暖会持续到什么程度。在 SSP2-4.5 中等排放情景下,类似寒潮继续减少、减弱;到本世纪末,相对于 2023 年气候,发生概率预计进一步降低约 96%,同等概率事件的寒冷程度减弱约 2.0°C。
低排放路径呈现出不同的后期变化。随着排放下降,全球增暖逐渐趋稳,继续压低寒潮发生概率的增温作用也随之减弱,模拟中的寒潮在降到较低水平后开始有所回升。这个转折大约出现在 SSP1-2.6 的 2060 年前后和 SSP1-1.9 的 2040 年代中期。到世纪末,SSP1-1.9 下相对于 2023 年的概率与寒冷强度下降均不再达到统计显著,意味着在控制住增暖的未来,类似寒潮依然是需要面对的天气。

讨论
把故事线和概率结果放在一起,2023 年这场寒潮就比较容易理解了:强环流决定了这一次为什么这么冷,背景增暖则让同样的天气条件不至于更冷,并降低了同类事件出现的机会。一次破纪录寒潮和长期减少的寒冷事件可以同时存在,分别看清事件的形成过程和概率变化,才能解释这种看似反常的组合。
“暖北极—冷欧亚”的讨论也需要放在这样的框架里。两个区域的温度联系会随着气候背景改变,而在这项研究中,大尺度环流与寒冷之间的联系更稳定。人为影响既增强了相关环流,也更强烈地抬高了温度,最终的寒冷变化取决于两者共同作用。至于 2023 年这套极强环流和暖北极异常为何形成,还值得继续追踪。
未来增暖趋稳后,环流和气候系统内部的起伏仍会带来强寒潮。供暖、电力、交通和农业系统需要长期保留应对极端低温的能力;把减排目标与这些具体的适应安排一起考虑,才能更从容地面对一个平均更暖、却仍有严寒的世界。
背后的故事
这项工作源于 2023 年底的一次快速归因,是我们快速归因系统的又一次实践。寒假期间,我补上了故事线分析,也初步看了 CMIP6 模式里的情况,想把故事线与概率归因的结合做成这篇文章的重点。
后续投稿却一直不太顺利,直到 2024 年 6 月转投 npj Climate and Atmospheric Science。一位审稿人建议拒稿重投,另一位建议大修,但也提出了很多疑问,编辑最后给了大修。我很珍惜这次机会,那个暑假基本没休息,一直在想办法回答审稿人的问题。
其中一项工作是补充 CMIP6 环流数据,可服务器空间实在有限,只能把数据放在外接硬盘里,处理起来特别慢。反复等待和分析的过程很消磨心性,好在一轮返修后,两位审稿人都给了很正面的回应,最后接收时真的非常开心。这次返修也让我更认真地想清楚,故事线和概率归因各自回答什么、又该怎样放在一起讲,对后来写博士论文帮助很大。
这篇工作还要感谢我的师弟江家城和师妹张玉婷,他们在前期帮我收集了事件影响资料和新闻报道。