Using decadal forecasts of modes of variability to refine the first few years of climate projections
本文介绍了一种将年代际预测与长期气候投影无缝结合的方法，该方法通过在去除强迫信号后根据近期演变进行加权，从而在提高前几年全球温度和特定区域气候预测准确性的同时，为决策者提供关于适当提前期的指导。
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气候规划者在展望未来时面临着艰难的选择。对于数十年后做出的决策，他们依赖于长期的预测，这些预测模拟了地球对人类活动（如燃烧化石燃料）的反应。这些模拟对于建设具有韧性的基础设施至关重要，但它们将未来视为一系列可能性，而没有考虑到气候系统当前所处的状态。对于近期做出的决策，例如规划明年冬天的洪水，预报员则使用初始化的模型，这些模型从当前海洋和大气的状态开始。这些短期预报通常更准确，因为它们捕捉到了气候的自然节奏，但它们的预测能力在几年后就会丧失。挑战在于如何架起这两者之间的桥梁：创造一个连贯的整体图像，利用短期预报的精准性来强化长期预测，同时又不让短期数据扭曲大局。
英国气象局的一个研究小组开发了一种新方法来解决这个问题。他们创建了一种“融合产品”，将长期气候预测与短期年代际预报相结合。他们的做法并非简单地选择最好的短期预报并丢弃其余部分，而是根据长期预测中的自然变化与短期预报中所见模式的匹配程度，对长期预测进行加权。这使得长期数据能够从气候系统的当前状态中获益，但仅限于该状态仍具有可预测性的时间内。其结果是实现了一个无缝衔接：从气候“情绪”至关重要的近期，过渡到长期趋势占据主导地位的远期。
研究人员在四个特定的气候指标上测试了他们的方法：亚极地北大西洋夏季温度、全球年平均气温、太平洋厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）以及冬季北大西洋涛动。对于夏季北大西洋温度，该融合产品显示出明显的优势。在预报开始后的第一年，新方法捕捉到的温度变化几乎与短期预报本身一样准确。这种技能随时间推移逐渐减弱，但该方法在长达五年的时间内仍然有效，这比未经调整的长期预测有了显著提升。研究人员发现，对于全球气温，这种融合带来的益处在第一年最为明显，有助于修正变暖趋势的幅度，并捕捉到长期模型错过的短期降温期。
对于驱动全球天气模式的厄尔尼诺现象，该方法在前三年表现良好。由于短期预报以太平洋的实际温度作为起点，因此在预测厄尔尼诺事件方面具有很高的技巧。融合产品成功地利用了这种早期技能来完善长期预测，在自然变率使预测变得过于不确定而失去实用价值之前，保持了预测的准确性。然而，该方法在处理冬季北大西洋涛动时遇到了挑战，这是一种影响欧洲天气的气压模式。在这种情况下，底层的气候模型难以准确模拟系统的自然变率。由于模型本身在模拟基础规律方面就存在困难，合并过程无法完全修复这些误差，因此最终产品仍未达到研究人员预期的可靠程度。
这种新方法的一个关键特征是，它不会强迫长期预测永远遵循短期预报。研究人员设计该系统时，确保当前气候状态的影响会随着预报提前期的增加而自然消退。这防止了长期预测受到单一现状快照的过度约束，因为过度约束可能导致对遥远未来得出过度自信且可能错误的结论。相反，该方法就像一个过滤器，在初期作用最强，随后逐渐放松，让长期趋势重新成为预测的主要驱动力。这确保了融合产品对于既需要规划未来几年、又需要规划未来几十年决策者来说依然有用。
研究还强调了了解何时信任哪种工具的重要性。对于全球气温和厄尔尼诺等变量，融合产品为前两到三年提供了可靠的指导，此后规划者应更多地依赖长期预测。对于北大西洋夏季温度，其附加价值的窗口期延长至约五年。然而，对于冬季北大西洋涛动，研究人员警告说，目前的模型尚不足以支持这种形式的合并，使用该方法可能会产生误导。这项工作表明，虽然融合不同类型气候信息的决策技术已经成熟，但其成功高度取决于底层模型的质量。随着气候模型的不断改进，这种方法有望成为提供清晰、连续的气候变化视图的标准工具——从下一个冬天到下一个世纪。
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