Climate and weather drivers increase landfalling typhoons during the Maunder (Solar) Minimum

热带气旋是地球上最强大的力量之一，能够重塑海岸线并破坏整个地区的居民生活。在热带气旋最为频繁的西太平洋地区，科学家们长期以来一直难以理解为什么这些风暴的数量会在数十年间起伏变化。现代卫星记录提供了我们最可靠的数据，但其跨度仅约四十五年。这段短暂的时间窗口使得区分自然波动与人类活动（如温室气体排放）所产生的影响变得十分困难。为了看到更宏大的图景，研究人员必须将目光投向更遥远的过去，即在工业化之前的时代，那时气候仅受自然力量驱动。其中一个时期是毛内极小期（Maunder Minimum），大约在1650年至1680年之间，当时太阳异常平静，太阳黑子极少，向地球发送的能量也较少。这一时期恰逢“小冰期”最寒冷的阶段，这是一个持续数百年的全球气温较低的时期。了解气候在这一太阳活动静止期是如何运行的，为我们提供了一个独特的窗口，让我们得以观察地球天气系统如何响应自然变化，而不受现代污染的影响。

一支研究团队现在结合了古代中国记录与现代人工智能，解开了一个来自该时代的谜团：为什么在1651年至1680年间，有如此多的台风袭击中国海岸？答案在于两个因素的罕见汇聚：全球气候模式的转变以及大气日常天气中的随机性。通过将数字化的历史文献与强大的计算机模拟相结合，这项研究揭示了太阳减弱如何改变了热带与极地之间的温差，从而加强了驱动风暴的全球空气环流。与此同时，天气的随机变化将这些风暴的出生地推向了更靠近中国海岸的位置，使一场普遍的风暴活动增加转化为了特定登陆次数的激增。

故事始于一份被称为 REACHES 的卓越历史记录，它汇编了从明清时期开始的中国官员的手写记录。这些记录细致地记载了极端天气事件，包括袭击中国东部和南部海岸的热带气旋每月数量。数据显示，在太阳最弱的毛内极小期，登陆次数出现了惊人的、前所未有的高峰。为了理解这一现象，研究人员转向了 Ai2 气候模拟器第2版（Ai2 Climate Emulator Version 2），这是一种基于现代天气数据训练的先进人工智能模型。与运行单次世纪模拟可能需要数月的传统气候模型不同，这种 AI 工具可以在短短几小时内生成数百年的气候历史。研究团队利用它创建了一个涵盖1500年至1850年期间的大量可能的气候情景，并利用重建的当时海洋温度和海冰数据来驱动该模型。

模拟证实了历史记录所暗示的情况：在毛内极小期，西太平洋的热带气旋活动显著增加。然而，计算机模型显示，这种增加不仅仅是对低温的简单反应。研究人员发现，太阳减弱导致北半球高纬度地区的降温程度远高于热带地区。这造成了赤道与两极之间更陡峭的温差。在大气中，更陡峭的温度梯度就像一个更陡的坡，导致空气流动更加剧烈。这增强了哈德里环流（Hadley circulation），这是一种巨大的全球空气循环，在赤道附近上升并在副热带地区下沉。更强的哈德里环流为“种子扰动”（即可以成长为完整台风的初始气流和水汽漩涡）的形成创造了更有利于的条件。模拟显示，仅此一种机制就使西太平洋的总风暴数量增加了近百分之十。

然而，海洋中风暴数量的增加并不自动意味着更多风暴袭击海岸。风暴的路径很大程度上取决于它的出生地以及引导它的风。研究人员发现，中国南部海岸登陆次数的特定激增是由另一个因素驱动的：随机性。在1651年至1680年间，大气中的天气状况恰好有利于风暴在特定位置诞生——就在菲律宾以东和南海之上。当风暴在此处形成时，盛行风自然会将它们向西北方向推送，直接冲向中国南部海岸。研究发现，这种出生地的偏移并非由可预测的大规模风场变化引起，实际上大规模风场反而倾向于将风暴引离海岸。相反，它是由于天气中的偶然变化，即一种决定了风暴确切形成位置的“大气噪声”所导致的。

为了测试这在多大程度上是由气候而非天气引起的，团队运行了数百次模拟。他们发现，虽然气候变化（太阳减弱及由此产生的海洋温度模式）增加了整个海洋盆地的总风暴数，但只有极少数特定的模拟运行重现了中国记录中所见的精确登陆模式。在大多数模拟中，尽管风暴总数很高，但它们在略微不同的地方形成并错过了海岸。这表明，历史上记录的登陆次数的大幅激增是两件事构成的“完美风暴”：一个产生了更多风暴的气候，以及一次将这些风暴置于与海岸碰撞轨道上的幸运（或不幸）的天气掷骰子。研究人员指出，这种随机天气变化在驱动长期变化中的作用经常被忽视，因为科学家通常专注于海洋温度等大规模气候驱动因素。

该研究还探讨并排除了此前提出的一些解释这一历史高峰的理论。一些早期的观点认为，这些风暴是由拉尼娜现象（La Niña pattern，即东太平洋海水温度低于常态）或赤道附近降雨带南移引起的。然而，新的分析显示，该时期的海洋温度实际上更接近厄尔尼诺模式（El Niño pattern），即东部海水较暖而西部较冷。此外，数据并不支持大规模引导风发生了足以将更多风暴推向海岸的变化。证据明确指向了气候驱动的风暴数量增加与天气驱动的风暴出生地偏移的结合。

这一发现的影响远不止于中国台风的历史。该研究表明，随机天气事件可以在数十年内给气候趋势留下持久印记，这一概念挑战了科学家预测未来风暴风险的方式。如果自然随机性在过去扮演了如此重要的角色，那么在预测一个变暖的世界中风暴的行为时，必须仔细考虑这一点。研究还强调了太阳辐射管理（一种旨在通过削弱阳光来冷却地球的拟议地球工程技术）的潜在危险。模拟表明，减少阳光照射可能会在无意中加强全球空气环流，并增加西太平洋的台风频率，即使它成功降低了全球气温。

能够揭示这些细节，得益于历史与技术的独特协作。通过使用 AI 模拟器运行数千年的模拟，并将其与几个世纪前中国官员保存的精确的每日记录进行对比，研究人员得以分离出驱动这一历史事件的具体因素。研究证实，毛内极小期是一个热带气旋活动增强的时期，这是由一个使全球温度梯度发生重塑的冷却太阳所驱动的。但研究也表明，对人类人口的具体影响取决于天气本身那种混沌且不可预测的本质。正如作者所言，理解这些自然变化对于将人类诱导的气候变化信号从自然变率的噪声中分离出来至关重要，从而确保未来对风暴风险的预测尽可能准确。这项工作提醒我们，气候系统是长期稳定的力量与转瞬即逝的随机事件之间复杂的相互作用，而要掌握我们变化世界的全貌，必须同时理解这两者。