The emergence of regional record-breaking summer heat predictability

极端高温是人类活动引起的气候变化中最危险的后果之一，其发生频率和强度每年都在加速上升。虽然科学家早已了解全球变暖会让炎热的天气变得更加频繁，但要准确预测何时何地会出现一个打破纪录的酷暑夏季，仍然是一个巨大的挑战。这种困难源于天气本身是一种由可预测的长波趋势和不可预测的短期波动交织而成的混沌状态。几十年来，科学界一直在争论：一次热浪事件究竟是由全球变暖的稳步推动所驱动，还是由自然气候变化的随机波动所驱动。核心问题在于，我们是否能够提前数年可靠地预报这些致命的极端天气，从而为社区提供充足的准备时间，还是说大气层固有的混沌特性使得这种长期预警变得不可能。

一组研究人员现在开发了一种回答这一问题的新方法，证明了预测破纪录夏季的能力不仅是未来的可能性，而且已经在世界许多地区显现出来。通过使用先进的计算机学习工具，他们发现，将全球温度的稳步上升与海洋表面温度的特定模式相结合，可以实现对未来五到十年内极端高温的准确预测。这种方法在许多地区表现优于传统的气候模型，这表明我们正在进入一个能够以显著信心预判最热夏季时机的时代。

研究人员埃米莉·戈登（Emily Gordon，来自奥克兰大学）和诺亚·迪芬鲍格（Noah Diffenbaugh，来自斯坦福大学）专注于一种特定类型的预测：即确定在未来五或十年内，某个夏季是否会比近期记录过的任何夏季都要热。为此，他们训练了一种被称为卷积神经网络的深度学习系统。可以将这个系统想象成一个高度熟练的模式识别器，它通过研究大量的历史数据进行学习。计算机被喂入了两种主要类型的信息：全球平均气温以及全球海洋表层海水温度的变化模式。目标是观察计算机是否能学会识别出那种由全球变暖与有利海洋条件共同构成的、会导致破纪录夏季的特定组合。

当研究团队使用这种方法在过去几十年的真实数据中进行测试时，结果令人震惊。计算机学习模型成功识别出了可能发生破纪录夏季的时机，且通常能提前数年做出预测。例如，在东欧等地区，该模型检测到了会导致新热纪录出现的条件，并正确预判了之前的纪录将被打破。它还正确预测了在2010年代不会出现新的纪录，随后又预报了另一场破纪录的夏季将在2024年左右到来。这种区分“炎热年份”与“真正具有历史意义的年份”的能力，证明了该模型捕捉到的是真实的信号，而非仅仅是在猜测。

至关重要的是，研究人员发现，这种机器学习方法通常比气候学家使用的标准动力学模型更准确，后者依赖复杂的物理方程来模拟大气和海洋。在包括北非、地中海、东亚以及南美洲和澳大利亚部分地区在内的许多地区，计算机模型的预测技能优于传统模型。传统模型往往难以捕捉到那些在结合全球变暖后触发极端事件的特定气候系统内部变化。相比之下，机器学习模型则学会了识别预示热浪即将来临的海洋与大气中的微妙前兆。

该研究引入了一个被称为“可预测性涌现”（predictability emergence）的概念。这描述了这样一个节点：即全球变暖变得足够强大，以至于当它与自然海洋模式相结合时，破纪录的高温变得可以被预测。在过去，自然气候变化的随机噪声过于嘈杂，淹没了全球变暖的信号，使得提前数年预测特定的极端事件变得不可能。然而，随着地球持续变暖，这种变暖的信号变得越来越响亮。研究人员发现，在许多地区，这一信号已经变得足够强，足以进行可靠的预测。在某些地方，在五个窗口期内预测破纪录夏季的能力已经显现；而在其他一些地方，如果当前的变暖趋势持续下去，这种能力预计将在未来一二十年内实现。

团队还探讨了这些预测的预报时效可以延伸到多远。他们发现，将预测窗口从五年延长到十年，会显著提高预测热浪的能力。这仅仅是因为更长的时间框架增加了极端事件发生的统计可能性。在北半球的许多地区，模型表明，如果我们看向十年后的未来，只要海洋条件有利，我们已经可以熟练地预测新热纪录的到来。即使在变暖信号尚未占据主导地位的地区，通过更长的预测窗口与全球升温趋势的结合，可预测性也可能很快就会出现。

这项研究最重要的发现之一是，这种可预测性依赖于长期变暖趋势和短期海洋波动。研究人员测试了如果从模型中移除海洋数据（仅保留全球温度趋势）会发生什么情况。他们发现，如果没有海洋信息，模型预测特定破纪录夏季的能力会大幅下降。这证实了虽然全球变暖搭建了极端高温的舞台，但这些事件的具体发生时间和地点仍深受海洋自然变率的影响。机器学习模型之所以成功，是因为它学会了阅读由变暖的星球和变幻的海水共同编写的剧本。

研究人员还观察了这些预测在未来可能如何变化。通过模拟不同程度的全球变暖，他们估计，假设目前的变暖速率持续下去，对于大多数陆地地区而言，在五年内预测破纪录夏季的能力将在未来10到30年内实现。在某些地区，这一阈值已经被跨越。研究指出，如果未来的海洋模式演变成从未见过的形式，目前的预测可能需要进行调整。然而，核心发现依然稳健：人类引起的变暖与自然海洋变率的结合，正在创造一个可预测性的新时代。

尽管研究结果令人鼓舞，但作者也谨慎地指出了其局限性。机器学习模型是基于单一气候模拟数据训练的，不同的模型可能会产生略有不同的结果。此外，这些模型更擅长预测季节性平均值，而非具体的、短促的极端热浪，尽管两者密切相关。研究人员还指出，如果未来的海洋模式演化出了前所未有的路径，目前的预测可能需要进行调整。然而，核心结论是坚实的：人类造成的变暖与自然海洋变率的结合，正在创造一个极端高温可预测性的新时代。

这项工作代表了科学家处理气候预测方式的一次重大转变。研究表明，极端事件并非完全是混沌且不可预测的，它们包含着一个随着地球变暖而增强的可预测信号。通过利用机器学习来解码海洋与大气之间复杂的相互关系，研究人员找到了一种能够比以往更深入地洞察未来的方法。这并不意味着气候已变得完全可预测，但它确实意味着我们正在获得以前无法企及的信心，去预判那些最危险的热浪事件。对于世界各地的社区而言，这种预测破纪录夏季的新兴能力可能是一个至关重要的适应工具，能为保护生命和基础设施免受日益严重的极端高温威胁提供关键的缓冲时间。