華北地區(qū)持續(xù)多日的強降雨牽動人心。在人們印象中，南澇北旱是常態(tài)，為何今年夏天我國北方出現(xiàn)了強降雨？這一災(zāi)害天氣是否與全球氣候變暖有關(guān)？氣象預(yù)報能否比較精準地預(yù)報降雨量大小？解放日報·上觀新聞記者采訪了上海交通大學(xué)海洋學(xué)院副教授馬建博士。

這位研究氣候變化動力學(xué)和海氣相互作用的專家表示：氣候變化導(dǎo)致的極端天氣加劇確實與華北暴雨關(guān)聯(lián)密切，并可能導(dǎo)致西北太平洋臺風(fēng)出現(xiàn)向北擴張的趨勢。

水汽含量升高加劇大氣對流運動

“全球氣候變暖不僅會導(dǎo)致平均氣溫升高、海平面上升，還會導(dǎo)致熱浪、暴雨、大雪等極端天氣的強度和頻率增加。”馬建說。其中，冬天暴雪加強也是氣候變暖的一個后果，而不是像那些不相信氣候變暖的人所言：更多的大雪等極寒天氣證明地球沒有在變暖。

為什么氣候變暖會導(dǎo)致極端天氣越來越嚴重？他解釋，大氣中的水蒸氣即水汽，在氣候系統(tǒng)中扮演著重要角色。水汽主要來自海洋蒸發(fā)，在大氣中的含量很小，從陸地到海洋通常僅有5—20克/立方米。伴隨溫度升高，水汽會越來越多，起到“四兩撥千斤”的關(guān)鍵作用。研究表明，全球地表平均每升溫1℃，大氣中的水汽含量將增加7%左右。水汽本身也是一種溫室氣體，會繼續(xù)加劇全球變暖。

對流降水是由大氣的熱力擾動所引發(fā)，大氣受熱后密度減小，產(chǎn)生上升運動。在此過程中，由于氣壓降低而降溫，使其中的水汽凝結(jié)成小水滴或小冰晶，從而形成云，同時釋放出很多熱量。這些熱量再次加熱大氣，造成正反饋的加劇上升運動，最終形成強對流，云滴匯聚、下落成為強降水。

在氣候變暖的大環(huán)境中，水汽含量上升導(dǎo)致潛在的熱能增加，在上述正反饋效應(yīng)推動下，大氣中的對流運動會越來越劇烈，讓極端天氣更加頻繁地出現(xiàn)。原本20年一遇的氣象災(zāi)害，可以增至2—4年一遇。本輪華北強降雨，就與氣候變化導(dǎo)致的極端天氣加強密切相關(guān)。

如果以較為具體的機制分析華北強降雨的原因，中國氣象局表示，是臺風(fēng)、高壓、山脈的共同作用。臺風(fēng)帶來了充足的水汽，“杜蘇芮”殘余環(huán)流攜帶的水汽與副熱帶高壓外圍水汽匯合，加上臺風(fēng)“卡努”的遠程助力，三股水汽匯集在華北平原上空。高壓方面，副熱帶高壓、高壓脊兩個系統(tǒng)合并成高壓“大壩”，阻擋了對流系統(tǒng)的前行道路，停滯在京津冀等地，導(dǎo)致超長強降雨。山脈方面，三股水汽到達太行山、燕山山脈前，受到地形抬升作用，形成極端強降水。

西北太平洋臺風(fēng)或繼續(xù)向北擴張

本輪華北和東北的強降雨也反映出一個趨勢：臺風(fēng)路徑可能在向北擴張，這也是全球氣候變暖導(dǎo)致的一個后果。

據(jù)介紹，臺風(fēng)屬于熱帶氣旋，是發(fā)生在熱帶和亞熱帶洋面上的高強度低壓渦旋。這種熱帶風(fēng)暴系統(tǒng)為何影響到了我國華北乃至東北地區(qū)？馬建解釋，其實1949至2019年，平均每年東北地區(qū)約受1.2個臺風(fēng)影響，2000年以后極端事件有激增的趨勢。2020年短短半個月內(nèi)，東北就遭受3個臺風(fēng)接連侵襲，這是歷史上首次，為吉林、黑龍江和內(nèi)蒙古東北部帶來強風(fēng)雨。

氣候變暖所導(dǎo)致的海表升溫是不均勻的，經(jīng)預(yù)測，溫帶北太平洋升溫較平均增暖更高，海洋蒸發(fā)更為劇烈，從而為大氣提供了更多的水汽，并加劇了對流不穩(wěn)定性。近期研究顯示，1951—2019年期間，熱帶風(fēng)暴平均路徑所達緯度與海溫具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，即隨著海溫升高，西北太平洋地區(qū)風(fēng)暴活動逐漸向北遷移。這導(dǎo)致原本到達高緯度洋面會冷卻減弱的臺風(fēng)繼續(xù)發(fā)展，近年來愈加引發(fā)北方的極端天氣。

除了平均氣溫升高、極端天氣頻發(fā)、海平面上升，氣候變化還會帶來其他后果，如熱帶昆蟲進入溫帶，傳播疾病；全球糧食減產(chǎn)，讓更多人受到饑餓威脅。當然，氣候變化的影響是復(fù)雜的，在局部地區(qū)可能有利也有弊。比如對我國來說，北方和西北地區(qū)的缺水問題可能得到緩解，一些沙漠干旱區(qū)域有望逐漸變成綠洲，更適合人類居住和作物生長。

人工智能將提升天氣預(yù)報準確率

談及強降雨預(yù)報可否更為精準的問題，馬建說，這種預(yù)報涉及復(fù)雜系統(tǒng)的非線性過程，目前的準確率為70%—80%，我國與一些發(fā)達國家相比還有一些差距。“非線性過程的預(yù)測難度很大，因為在一個復(fù)雜系統(tǒng)中，我們無法通過線性的因果關(guān)系預(yù)測結(jié)果，一些看似微不足道的因素可能最終造成很大影響。”

混沌理論提出的“蝴蝶效應(yīng)”就反映了這種難以預(yù)測的特點：“亞馬孫河流域熱帶雨林中的一只蝴蝶扇動幾下翅膀，可能在兩周后引起美國得克薩斯州的一場龍卷風(fēng)。”天氣這種復(fù)雜系統(tǒng)的非線性特點，在1—2周這個時間尺度體現(xiàn)得最明顯。這意味著，包括臺風(fēng)在內(nèi)的未來1—2周天氣預(yù)報最為困難，往往只能計算出降水概率，準確度不是很高。

強降雨預(yù)報尤其如此。降水是云物理學(xué)的研究對象之一，這個學(xué)科以大氣物理學(xué)和大氣動力學(xué)為基礎(chǔ)，探討大氣中云的發(fā)生、發(fā)展、結(jié)構(gòu)及其產(chǎn)生降水（如雨、雪、雹等）所遵循的物理和動力過程。目前，云內(nèi)動力結(jié)構(gòu)觀測嚴重不足，云過程理論研究還不夠完備，參數(shù)化方案的不確定性很大，尤其是經(jīng)驗公式對于極端情況涵蓋度較低，難以對雨量大小做出精準預(yù)報。

值得期待的是，隨著機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的發(fā)展，天氣預(yù)報的準確率有望得到提升。人工智能系統(tǒng)經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，在臺風(fēng)、強降雨等災(zāi)害天氣預(yù)報方面的精準度正在超越純粹的計算機數(shù)值模擬，將為我們的生活安全提供更有力保障。