剛剛過去的6月，我國北方遭遇“酷熱烤”，南方經(jīng)歷了“暴力梅”。“南澇北旱、旱澇并發(fā)”，氣象災害波及多地。

放眼世界，近年來，極端天氣事件不僅頻發(fā)，而且越來越不合時宜，出現(xiàn)了沙漠暴雨、高緯度地區(qū)酷熱、夏季降雪等紊亂現(xiàn)象，不禁讓人聯(lián)想到科幻小說《三體》中的“亂紀元”。

盡管在地球長達數(shù)十億年的歷史中，曾發(fā)生過數(shù)次氣候模式巨變，但這些轉變通常由超級火山噴發(fā)、小天體撞擊、地球公轉軌道變化等外部因素驅動。如今的氣候模式紊亂卻是由人類活動快速驅動的，這在過去從未發(fā)生過。當極端愈發(fā)極端，依賴歷史數(shù)據(jù)的天氣預測失靈，人類該如何應對？

2020年12月12日，聯(lián)合國氣候雄心峰會召開，聯(lián)合國秘書長安東尼奧·古特雷斯向全球發(fā)出呼吁：各國應宣布進入氣候緊急狀態(tài)。當時，筆者就認為一個新的時代到來了，并將此稱作“氣候危機紀元”時代。從2020年算起，2024年已經(jīng)進入了“氣候危機紀元”第五年。

氣候危機紀元時期最主要的特征就是極端天氣頻發(fā)，且強度越來越強，創(chuàng)紀錄的天氣事件越來越多。更值得警惕的是，越來越多極端天氣事件在不常出現(xiàn)的地區(qū)、時間出現(xiàn)，有些異常過程還會以我們料想不到的方式出現(xiàn)。這是否預示著地球氣候系統(tǒng)即將進入不按常理出牌的“亂紀元”？

每一次極端天氣發(fā)生都會引發(fā)嚴重的社會影響。但嚴格來說，高影響天氣與極端天氣并不能完全畫等號。然而，當一些極端天氣事件發(fā)生在不常出現(xiàn)的地區(qū)，由于缺乏相應的應對措施與經(jīng)驗，這些事件造成的影響可能會變得更加嚴重。這或將是人類社會未來幾十年不得不考慮應對的情況。

創(chuàng)紀錄極端天氣 疊加時空紊亂

極端天氣是指罕見且超出正常范圍的天氣，其強度超出歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)的極端值，在相關科學研究中常用10%或5%的標準來衡量，即在歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)（一般至少30年）里屬于最強的10%或5%天氣事件。我們經(jīng)常聽到的“百年一遇”“千年一遇”，也是極端天氣的一種描述方法。

過去幾個月，我們對“極端”的感受極其強烈。3月31日凌晨，江西省南昌市出現(xiàn)大風雷電和強降雨天氣，導致房屋破壞，多人被大風吹落墜亡。期間，臨近觀測站記錄的最大風速達35.3米/秒（13級），而在此前后幾天觀測到的最大風速甚至達到42.6米/秒（15級），這樣的風速在陸地上非常少見。

降雨強度也不斷打破歷史紀錄。5月18日8時至19日20時，廣西欽州市欽南區(qū)龍門港鎮(zhèn)累計雨量達713.4毫米，該鎮(zhèn)1小時雨量189.6毫米、3小時雨量276.3毫米、6小時雨量393.9毫米、12小時雨量500.3毫米、24小時雨量610.5毫米，均打破欽州市歷史紀錄。

創(chuàng)紀錄的極端天氣還疊加著時空紊亂。4月16日，阿聯(lián)酋和阿曼等地遭遇罕見暴雨侵襲，24小時最大雨量達254毫米，一天下完了當?shù)仄骄荒臧氲絻赡甑挠?。要知道，該地區(qū)以炎熱干燥氣候著稱，呈沙漠化特征，即使有雨也常出現(xiàn)在冬季，4月正常狀況的降雨量接近于0。因此，這些地區(qū)城市的基礎設施，特別是排水系統(tǒng)，遠不足以應對如此規(guī)模的暴雨，以至于這波罕見暴雨導致城市積水嚴重，造成21人死亡。

就在剛剛過去的6月，紊亂的極端天氣又把北半球攪得天翻地覆。美國西南部和中西部高溫炙烤，高溫開始的時間比往年提早了兩周左右。其中，亞利桑那州首府鳳凰城最高氣溫達45℃，內華達州拉斯維加斯最高溫達48.3℃，以高溫著稱的加利福尼亞州死亡谷的最高溫度更是達到了50℃?；靵y不堪的是，太平洋西北地區(qū)出現(xiàn)了不合時宜的寒冷，落基山脈竟然出現(xiàn)了降雪，冷暖空氣對峙下，多地還出現(xiàn)嚴重雷暴天氣。

再看國內。6月初開始，我國北方京津冀魯豫等地持續(xù)高溫。6月8日中央氣象臺發(fā)布年度首個高溫橙色預警，發(fā)布時間比高溫創(chuàng)紀錄的2023年還早了兩周左右。與此同時，華北、黃淮、江淮等地部分地區(qū)降水偏少，河南、山東等地重度干旱、特旱范圍不斷擴大。

就在“山河四省”將近兩個月沒有下雨之時，廣東居民已經(jīng)快有兩個月沒見到太陽了，并且廣東北部、福建西南和廣西等地的暴雨還在不斷升級。其中，福建省龍巖市武平縣局部刷新了龍巖全市雨量觀測的最高紀錄，24小時降雨量達429毫米，遠超我國特大暴雨的標準（24小時降雨量250毫米），廣東省梅州市北部24小時雨量也高達375毫米，韓江干流迎來年度第四輪洪峰。

大風和山火也使得氣候更加混亂。6月13日晚，河北省衡水市遭遇罕見大風，阜城縣王集鄉(xiāng)風力高達14級，掀翻房頂和途徑的火車，電線桿也被吹斷。6月12日下午，山西省臨汾市安澤縣冀氏鎮(zhèn)一帶因雷擊引發(fā)山火，當?shù)鼐仍藛T經(jīng)過4天奮戰(zhàn)，才將明火撲滅。同期，美國加利福尼亞州洛杉磯附近山區(qū)山火持續(xù)蔓延，截至6月16日過火面積接近60平方公里，且基本處于失控狀態(tài)。

持續(xù)升溫制造極端 引發(fā)系統(tǒng)紊亂

“亂紀元”一詞最早出現(xiàn)于劉慈欣的科幻小說《三體》。小說中，三體人所處的星系因為有三個太陽，使得他們賴以生存的行星在三個太陽之間難以有穩(wěn)定的運行狀態(tài)。根據(jù)小說中的描述，當亂紀元到來，三體文明就會遭到毀滅。

而今的地球，隨著氣候變暖加劇，氣候系統(tǒng)也變得越來越不穩(wěn)定，極端天氣在不常出現(xiàn)的地區(qū)、時間出現(xiàn)，顯現(xiàn)出系統(tǒng)紊亂的特征。近年來，越來越多的地區(qū)遭遇了過去極少遇到的天氣災害，這會否是氣候“亂紀元”端倪初現(xiàn)？

我國東北地區(qū)緯度高，遠離熱帶海洋，本應是遠離臺風災害的地區(qū)，卻在2020年8月底到9月上旬的短短半個月內，三次遭遇一路北上的臺風。“巴威”“美莎克”和“海神”正面襲擊東北，直達哈爾濱，創(chuàng)下歷史首次。在此期間，黑龍江玉米受災面積達1395萬畝，大豆受災1004萬畝，水稻受災522萬畝，小麥受災9萬畝。

有些天氣異常過程還會以我們料想不到的方式出現(xiàn)。2020年初，東非地區(qū)遭遇了25年來最嚴重的蝗災。2020年1月底，聯(lián)合國糧農組織向全球發(fā)布預警：當時東非約有超過4000億只蝗蟲活動，有些地區(qū)的蝗蟲密度甚至達到每平方公里1.5億只左右?；认x大軍所到之處，莊稼、樹葉、青草幾乎片葉不留。

西亞和東非地區(qū)異常多雨是蝗蟲爆發(fā)的源頭。2018年5月和10月，熱帶氣旋“梅庫努”和“路班”先后登陸阿拉伯半島。2019年登陸東非的熱帶氣旋數(shù)量更是達到了創(chuàng)紀錄的9個，是40多年來最多的一年。其中，莫桑比克在6周之內連續(xù)遭受颶風“艾達”和“肯尼思”的侵襲?；钴S的颶風給東非帶來大量降水，大雨使得干旱地區(qū)植被生長，為蝗蟲提供了生長和繁殖所需的條件，蝗蟲數(shù)量迅速增長，并最終導致蝗災爆發(fā)。

目前，全球變暖還在加速。根據(jù)今年3月世界氣象組織發(fā)布的《2023年全球氣候狀況》報告，2023年無可爭議地成為有氣象觀測記錄以來最熱的一年，近地表平均溫度比工業(yè)化前水平高1.45℃。更嚴峻的是，目前二氧化碳、甲烷和一氧化二氮這三種主要溫室氣體的濃度還在持續(xù)攀升，二氧化碳的濃度水平甚至比工業(yè)化前水平高50%以上——這一增幅在人類過去數(shù)百萬年歷史中絕無僅有，人類正處于史無前例的全球變暖歷程中。

盡管各國都在努力采取氣候行動，卻因各種原因行動遲緩。目前，全球溫室氣體排放還處于歷史最高位，由于全球氣溫走勢滯后于氣候行動，未來數(shù)十年持續(xù)升溫已成定局。

全球升溫的影響牽一發(fā)而動全身。一方面，全球變暖使得水汽循環(huán)加劇，大氣中蘊藏了更巨大的能量。當強對流天氣發(fā)生時，大尺度對流系統(tǒng)中增多的能量甚至可達數(shù)十顆廣島原子彈的能級，從而引發(fā)更加劇烈的雷雨大風，加劇暴雨、暴雪等極端降水事件發(fā)生。另一方面，全球變暖會使大氣環(huán)流深度調整，低緯熱空氣向極地滲透更深，從而導致兩極氣溫驟升，或使極地冷空氣向中低緯度侵入更遠，從而在變暖的世界中引發(fā)極端嚴寒。

“海洋失憶”“數(shù)據(jù)失靈” 挑戰(zhàn)人類防線

從地球過去的歷史來看，地球氣候的每一次巨變，都會導致許多物種退出地球舞臺。當“百年一遇”變?yōu)椤澳昴暧觥?，“一天下完一年的雨”越來越頻繁，人類無疑面臨著極為嚴峻的考驗。

如何應對不期而遇的極端天氣災害？如何主動適應陷入混亂的地球氣候？

天氣預報和氣候預測是防災減災的第一道防線。當氣候“亂紀元”來臨，更強更多的極端天氣在非常規(guī)地區(qū)出現(xiàn)，會增加天氣預報的難度，從而直接影響第一道防線。與此同時，全球變暖還對應著海洋的增暖。目前監(jiān)測已發(fā)現(xiàn)，海洋上層的混合層（海洋上層由于風浪等作用而發(fā)生的上下垂直混合的表層水體）正在變薄，海洋溫度的持續(xù)性正在降低，這被稱作“海洋失憶”。這同樣可能影響短期氣候預報的準確性，因為中長期氣候預測主要依賴于變化緩慢的海洋信號。

人工智能（AI）是近幾年迅速崛起的氣象和氣候預測新手段，谷歌、華為、IBM、微軟等巨頭都在該領域布局，研究機構和各級業(yè)務部門也在深入研究和快速評估其性能，并推進成果應用。

然而，AI天氣預報和氣候預測的性能也面臨著氣候“亂紀元”的挑戰(zhàn)。目前，AI模型幾乎都是歷史數(shù)據(jù)驅動的，這在很大程度上依賴于數(shù)據(jù)的穩(wěn)定。但是，未來的真實天氣是否還會與歷史數(shù)據(jù)具有相同的規(guī)律和分布？尤其在系統(tǒng)紊亂的攪動下，極端天氣的強度和頻次愈發(fā)極端，這將給AI預報和預警帶來怎樣的挑戰(zhàn)？這些問題都有待深入研究。

面對史無前例的全球氣候變化，我們應該看得更遠。除了不斷發(fā)展先進的監(jiān)測手段和預報技術，不斷加固預報和預警“第一道防線”，更應加強基礎設施建設，使我們的城市和鄉(xiāng)村做好應對前所未有的極端天氣的準備。完善而發(fā)達的基礎設施和先進高效的應急管理是防災減災的“阻擊線”。只有筑牢身后的“阻擊線”，面對突發(fā)的極端天氣，我們才能從容不迫，也才能最大限度保護國民經(jīng)濟和人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

（作者為中國科學院大氣物理研究所研究員）