未来十年会更热？这篇论文究竟说了什么？

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。

背景：2020年6月中国科学院大气物理研究所学者在《自然·通讯》发表了题为 Emergent constraints on future projections of the western North Pacific Subtropical High 的学术论文，认为在一种极高温室气体排放情景下，到2100年，影响我国夏季气候的西北太平洋副热带高压会增强，而此前由于不同气候模式预估结果彼此之间差异较大，无法给出确切的结论。为何突然要关注这个论文？是因为近日有网友关注到了这篇论文，但是解读过程中出现了偏差，引起了部分网民的恐慌。为此，中科院之声特意请论文作者来告诉大家，这篇论文究竟讲了些什么。

（截图来自网络）

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近年来极端天气气候事件频发，比如2020年长江流域的严重洪涝，2021年郑州的极端暴雨，以及今年夏季南方的极端高温。这类极端事件一旦发生就会对经济与社会造成严重影响，因此公众愈发关注气象灾害的预警问题。气象灾害的预测涵盖不同的时间尺度，影响不同尺度变化的因子也不尽相同，例如对未来几小时到十天左右的预报称为“天气预报（weather forecast）”，对未来几个月到一年的气候预测被称为“月-季-年短期气候预测 (seasonal prediction)”，而对未来十年到三十年的预测称为“年代际预测（decadal prediction）”，而近百年尺度的预测称为“气候预估（climate projection）”（图1）。这篇论文关注的是气候预估问题。

图1 不同时间尺度上气象变量的变化特征以及对相应预测活动的称谓。

气候预估有别于预报或预测，它考察的是气候系统对于未来温室气体、气溶胶等排放的响应。因此，需要事先设定特定的未来社会经济发展情景。不同情景对应不同的温室气体、气溶胶排放路径，涉及不同的能源政策，如化石能源和清洁能源的使用等。通过比较不同情景下的气候预估结果及其气候影响，能够为未来采取何种发展方式提供科学参考。

设定了未来发展情景，如何开展气候预估？这就需要借助气候系统模式。气候模式是基于数学、物理、化学等自然定律编写的计算机程序，用来模拟大气圈、水圈、冰冻圈、生物圈和岩石圈表层五大圈层的运动、变化以及圈层间物质和能量的交换过程。由于气候模式非常复杂，同时受当前科技水平限制，对一些重要物理过程还不能够准确描述（比如云的形成和演变，以及与环流的相互作用），不同研发机构在模式中表示这些过程时会采用繁简不同的方案，从而即使给定相同的温室气体和气溶胶排放，不同模式的响应也会存在显著差异，这种差异被称为“不确定性”。减少不确定性、提高准确性是气候模拟研究领域的国际前沿方向。

影响东亚夏季气候的主要环流系统包括西北太平洋副热带高压（以下简称西太副高），此前关于西太副高长期变化的预估研究发现模式间差异很大。围绕着减少预估不确定性，克服模式偏差问题，中国科学院大气物理研究所学者采用了国际上被称为“涌现约束（emergent constraint）”的方法。它的基本原理是根据当前气候状态与未来状态之间的可靠物理联系，利用当前丰富的观测资料来对气候模式的原始预估结果的偏差进行订正。这种方法在国际上被证明能够有效减少气候敏感度、极地气候预估等的不确定性。

大气所学者研究发现模式在某些关键区域的海表温度偏差，通过一系列物理机制传导到未来，影响气候预估结果。为了清楚展示温室气体的影响，他们采用了一个极高排放情景（RCP8.5，意味着不进行任何减排行动，一直依赖化石能源发展经济），当利用观测的海表温度对模式偏差进行订正后，相对于原始模式结果，订正后的结果呈现西太副高增强的特征，同时多模式预估结果的不确定性减少了45%。最近，他们又针对新一代气候模式“过热”导致的预估偏差问题，在“涌现约束”的思想下，显著减少了模式对亚洲、非洲季风区未来降水变化的高估。

应对气候变化需要结合不同温室气体排放情景开展气候预估，为克服当前气候模式偏差影响，提升预估结果可信度，涌现约束技术在国际上得到迅速发展，大气所学者的相关研究针对东亚和季风区长期气候变化的预估问题，提出了有效的解决方案，减少了模式结果的不确定性，为适应和减缓长期气候变化的影响提供了重要的科学参考。

所以说，这篇论文不涉及未来10年的温度预测问题，更没有提出、也不支持“今年是未来10年最凉爽的一年”这一结论。有关微博公号的提法是对论文原意的曲解。

参考资料：

1. Brient, F., 2020: Reducing uncertainties in climate projections with emergent constraints: Concepts, examples and prospects. Adv. Atmos. Sci., 37(1), 1−15, https://doi.org/10.1007/s00376-019-9140-8

2. Lu, J. H., 2020: Constraining the emergent constraints. Adv. Atmos. Sci., 37(1), 16−17, https://doi.org/10.1007/s00376-019-9205-8

3. Cox, P., Huntingford, C. & Williamson, M. 2018: Emergent constraint on equilibrium climate sensitivity from global temperature variability. Nature 553, 319–322. https://doi.org/10.1038/nature25450

4. Boé, J., Hall, A. & Qu, X. 2009: September sea-ice cover in the Arctic Ocean projected to vanish by 2100. Nature Geosci 2, 341–343, https://doi.org/10.1038/ngeo467

5. Chen, X., Zhou, T., Wu, P., Guo, Z. & Wang, M. 2020: Emergent constraints on future projections of the western North Pacific Subtropical High. Nature Communications, 11, 2802, doi: 10.1038/s41467-020-16631-9

6. 周天军，陈晓龙. 气候模式过高估计了全球变暖？真相是什么？《知识分子》，2022年07月29日，https://mp.weixin.qq.com/s/XVvk66rvfQ6dwjYvbfOizQ

7. Chen, Z., Zhou T., Chen X., et al. 2022. Observationally constrained projection of Afro-Asian monsoon precipitation. Nature Communications, 13,2552, https://doi.10.1038/s41467-022-30106-z