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。

引言：今年夏季，我国东部特别是长江流域和川渝地区遭遇了前所未有的高温热浪侵袭，让我们再一次感受到了极端天气气候事件的巨大威力。但是，仅因为温室气体的浓度仍然在持续升高，全球变暖在加剧，我们就能断言明年、后年，甚至未来10年这些地区一定会发生与今年类似的、或更强的高温事件吗？更有专业领域外的网友推测给出“今年是我国有完整气象记录以来最热的一年，但有可能是未来十年最凉快的一年”的欠科学的言论。这种思路极大低估了这个问题的复杂性。由于农业、渔业、基建、金融、保险等诸多行业都渴求未来10年气候变化的信息，我们尝试回答如下几个问题：未来10年的气候变化是否可以预测，怎样预测，目前科学上取得了哪些进展？

“气候预测”和“气候预估”

在讨论预测未来10年气候之前，我们首先需要厘清“气候预测”（climate prediction）和“气候预估”（climate projection）两个概念间的差异。

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。

“气候预测”和“气候预估”仅一字之差，但内涵完全不同。甚至有专业人士也会在不自觉间混淆它们的差异。气候预估关注的是未来不同排放情景下，气候系统对“外强迫”（主要是人为温室气体和气溶胶排放）的响应，特别是温度、降水等的长期变化。但它不关注气候系统内部变率当前的状态，及其对未来的影响。在做气候预估的时候，这种初始状态的影响都通过多模式、多成员模拟试验集合平均的方式作为“噪音”滤除了。我们平时谈论的未来全球变暖是否加剧等话题，基本属于气候预估的范畴，气候预估关注的时间尺度是中长期变化，例如本世纪中后期的变化。而传统的短期气候预测关注的是未来1个月到1年的气候异常，其关键是要抓住“内部变率”的演变规律。内部变率的作用，在气候预估里面是“噪音”，但是在短期气候预测里面就是“信号”。

预测未来10年气候变化的科学基础

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。

图1 年代际预测理论基础的示意图。

横轴代表时间尺度。天气预报依赖大气的初始状态，季节到年际气候预测依赖海洋的初始状态，长期气候预估依赖温室气体等的辐射外强迫，而年代际预测介于气候预估和季节预测之间，需要同时考虑外强迫和内部变率的作用。引自Meehl et al.（2009），并翻译成中文。

预测未来10年气候变化的技术手段

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）。

预测未来10年气候变化的科学实践

近十余年来，世界上的主要气候模式中心均在积极开展年代际气候预试验研究（Smith et al. 2007; Keenlyside et al. 2008）。最新的耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）专门组织了“年代际气候预测计划”（Decadal Climate Prediction Project, DCPP）。世界气候研究计划（WCRP）为了应对社会可持续发展，提出了急需解决的七大科学挑战（Grand Challenges），其中将“年代际气候预测”列为核心子计划之一。中国科学院大气物理研究所从2012年开始研发基于气候系统模式的年代际预测系统——IAP-DecPreS（Wu and Zhou 2012），每年在世界气象组织（WMO）基本系统委员会（CBS）推动建立的“年代际预测结果交流”平台上发布预测结果（https://hadleyserver.metoffice.gov.uk/wmolc/）（WCRP 2019）。

年代际预测的现状与未来

相较于较为成熟的、针对未来几个月气候异常的预测，要预测未来10年气候变化仍然是一个非常具有挑战性的问题，根据政府间气候变化专门委员会第五次评估报告（IPCC AR5）和CMIP6 DCPP计划的最新结果，年代际预测对未来2-5年平均和6-9年平均的温度变化已经取得了较高的预测技巧（图2），但对降水的预测技巧仍然较低。其原因是多方面的，主要包括：我们对气候系统的年代际变率的物理机制理解非常有限；我们当前对海洋状态的观测误差较大；目前气候系统模式的模拟性能和同化系统需要改进。总的来说，我们仍然需要投入巨大的努力去提升我们对年代际气候变化的预测能力。在国际上，世界气候研究计划（WCRP）在其最新的《WCRP战略规划（2019 - 2028）》中，把提升年代际气候预测水平作为其四大科学目标之一。最近，WCRP通过实施“灯塔行动”，把面向未来“多年-年代际”时间尺度的气候预测问题列入优先研究计划。因此，年代际气候预测问题将是国际气候学界优先解决的挑战性科学难题之一。

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）。

参考文献：

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.