《AAS: 2023年全球表面温度爆发式增长:自然变率El Nino和AMO的作用至关重要----中国科学院大气物理研究所》

  • 来源专题:大气污染防治与碳减排
  • 编译者: 李扬
  • 发布时间:2024-01-08
  •   全球平均表面温度(GMST)是衡量气候变率和全球变暖的核心指标,其变化同时受到自然变率和外强迫因子的影响。其中,自然变率属于气候系统的内在属性,来自海洋、陆地、大气、海冰之间的相互作用,如大西洋多年代际振荡(AMO)、太平洋年代际振荡(PDO)、厄尔尼诺-南方涛动现象(ENSO)等。而外强迫因子指的是能够影响到达地表辐射变化的要素,包括太阳活动及轨道参数变化、自然排放的温室气体、火山喷发,以及人为排放的温室气体和气溶胶、土地利用变化等。

      根据中国科学院大气物理研究所(大气所)厄尔尼诺集合预测系统预测2023年秋冬季将有很大概率发生一次强厄尔尼诺事件的结论,结合历史统计结果,大气所研究团队早在2023年6月即做出预测和预警,认为强厄尔尼诺事件发展期2023年GMST将有17%和61%成为1950年以来最高和前三名(Li et al., 2023)。之后,随着全球多地热浪频发、北太平洋暖斑持续存在、厄尔尼诺事件形成并迅速发展,全球海表和陆表温度屡创历史新,2023年6-10月GMST连续5个月创下工业革命以来的最高纪录,8月之后的增暖幅度更是惊人、超过1850-1900年1.5°C以上。11月,大气所短期气候预测团队借助“地球系统数值模拟装置”多套自主研发的气候预测系统,预测2023/24年欧亚大陆中低纬、美洲大陆大部分区域均可能迎来一个异常温暖的冬季(Zheng et al., 2023)。

  • 原文来源:http://www.iap.cas.cn/gb/xwdt/kyjz/202401/t20240108_6951847.html
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    • 编译者:李扬
    • 发布时间:2023-09-26
    •     全球平均表面温度(GMST)是综合全球陆表大气温度和海洋表面温度,衡量气候变率和全球变暖的重要指标之一,其在年际尺度上的变率主要受ENSO事件主导。其中厄尔尼诺事件可以通过向大气释放巨额热量,从而引发大气环流异常,触发热带-热带外相互作用,进而影响副热带急流、季风甚至极涡等因子来改变地表的热量收支,促使GMST迅速升高。   根据大气所厄尔尼诺集合预测系统自2022年10月-2023年8月每个月的实时预测结果,2023年秋冬季将很大概率发生一次强厄尔尼诺事件(图A)。针对这一显著的年际气候事件,中国科学院大气物理研究所博士生李柯欣、郑飞研究员、朱江研究员、成里京研究员和张天一研究员,在最新发表的《The Innovation Geoscience》新闻性观点文章中,基于历史气候数据和前人的研究基础,明晰了2023-2024年全球最暖程度的可能性及影响,并对全球衍生危机进行了预判和预警。根据历史上1950-2022年9次强厄尔尼诺事件发展年和次年GMST异常值(图B橙色和红色柱),统计预测了2023年GMST成为1950年以来最高和前三名的概率分别为17%和61%,而这个概率在2024年则升至56%和79%(图C)。在强厄尔尼诺发展的2023年,暖异常主要位于热带中东太平洋、欧亚大陆和阿拉斯加地区(图D),而在强厄尔尼诺次年的2024年暖异常则很可能覆盖全球大陆(图E),极大地增加了陆地高温热浪、干旱、森林火灾发生的可能性。
  • 《ACP: 数据同化揭示新冠疫情爆发初期中国不同大气污染物排放的变化特征----中国科学院大气物理研究所》

    • 来源专题:大气污染防治与碳减排
    • 编译者:李扬
    • 发布时间:2023-06-15
    •   正高级工程师唐晓课题组在《Atmospheric Chemistry and Physics》上发表论文,该研究依托地球系统数值模拟装置,利用自主研发的大气化学数据同化系统(ChemDAS)和区域高精度大气污染模式,同化融合全国国控站点的近地面污染物监测数据,实现了新冠疫情爆发初期(2020年1月1日~2月29日)全国多污染物排放量的高时频协同反演,获得了氮氧化物(NOx)、二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)、细颗粒物(PM2.5)、粗颗粒物(PM10)排放的日分辨率反演数据。并通过数据对新冠疫情爆发初期的社交隔离措施对不同污染物排放的影响的显著差异进行了分析。