区域气候预测不应忽视内部变率的作用

　　本期嘉宾：中国科学院大气物理研究所研究员 黄刚

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　　随着全球气候变暖，干旱、寒潮、洪涝、风暴（台风或飓风）等极端天气事件频发。极端天气事件的监测、归因以及风险评估，与人们的生产生活息息相关，因而受到越来越多的关注。同时，许多研究表明，人类活动对气候变化的贡献越来越大。在这样的背景下，开展区域气候预测相关研究非常有必要。

　　协调好适应与减缓气候变化的措施，应对潜在风险与损失，这都是政府在做决策时需要考虑的。为了处理全球变暖产生的一系列问题，同时满足人类社会可持续发展的需要，在区域尺度上，政府需要制定行之有效的策略。从这个角度来说，认识和理解区域气候变化的特征，掌握区域气候预测技术，具有重要战略意义。

　　通常而言，区域气候预测的不确定性主要源自模式响应的不确定性、排放情景的不确定性和气候系统内部变率的不确定性。近年来，为了优化和改进数值模式以及使排放情景更加准确，科学家开展了大量研究工作，如提高数值模式分辨率，深化对气候系统中物理、化学、生物反应等过程的理解，开发地球模拟器等。另外，科学家还开展高精度观测试验，加深对温室气体、气溶胶排放速率和路径的理解，认识土地利用和碳循环等过程的特征。然而，由于气候系统内部变率是随机的、不可预测的，难以量化，内部变率引起的不确定性难以人为控制。如何量化内部变率的贡献，成为气候科学中的一个重要问题。

　　在未来东亚年代际气候预测中，相较于冬季和夏季温度预测，降水预测受内部变率影响更大。温度变化主要由热力过程控制，即外部辐射强迫过程。而降水变化则由热力过程和动力过程共同决定。比如，在中高纬度地区，陆地上降水的变化比较复杂，难以进行预测。数值模式结果表明，当外部辐射强迫一定时，温度的变化是确定的；而降水的变化却有很大的不确定性。这种不确定性主要由气候系统内部变率贡献。因而，在未来区域尺度上，降水的年代际预测受气候系统内部变率的影响很大。（来源：中国气象报）

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