科学家用系统性证据解析全球气候蝴蝶效应
2015 年末的那场超级厄尔尼诺事件，很多人至今记忆犹新。那一年冬天，加利福尼亚等待已久的暴雨终于降临，而东非却遭遇严重洪灾，印度尼西亚的火灾浓烟弥漫了整个东南亚......
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人们对这类现象已经习以为常，赤道太平洋一打喷嚏，千里之外就会感冒。这种跨越大洋和大陆的气候 “牵一发而动全身” 的效应，气象学界称之为遥相关（teleconnection）。过去一个多世纪以来，科学家一直在绘制和利用这张联动地图，用它来做季节性预报、评估农业风险、规划水资源调度。
2026 年 1 月，发表在《地球物理研究快报》（Geophysical Research Letters）上的一项研究显示，这张地图本身正在发生变化，而且变化的幅度已经超出了气候系统自然波动所能解释的范围。
图丨相关论文（来源：Geophysical Research Letters）
论文的作者团队来自哈佛大学和法国索邦大学。第一作者 Eran Vos 来自巴黎动力气象实验室（Laboratoire de Météorologie Dynamique），另外两位合著者 Peter Huybers 和 Eli Tziperman 是哈佛大学地球与行星科学系的气候学家，后者长期从事 ENSO（El Niño－Southern Oscillation，厄尔尼诺－南方涛动）和大气海洋耦合动力学的理论研究。
地球气候系统中存在几种反复出现的大尺度振荡模态，它们是气候变率的主旋律。除了 ENSO，还有 NAO（North Atlantic Oscillation，北大西洋涛动）、SAM（Southern Annular Mode，南半球环状模态）、IOD（Indian Ocean Dipole，印度洋偶极子）和 PDO（Pacific Decadal Oscillation，太平洋年代际涛动）。这些振荡通过大气罗斯贝波（Rossby wave）等机制，把能量和信息从一个区域传递到另一个遥远的区域，赤道太平洋变暖能影响澳大利亚的降水，北大西洋的气压异常能左右欧洲的寒冬暖冬。这些联动关系并非绝对固定，但长期以来，它们被视为气候系统的内禀特征，在可预见的时间尺度上大致稳定。Vos 等人挑战的正是这个假设。
研究的方法论分两步走。第一步是构建 “协方差指纹”（covariance fingerprinting）。做法是：计算全球各网格点之间月均温度异常的协方差矩阵，分别针对 1960 至 1990 年和 1990 至 2020 年两个三十年窗口，比较两者的差异。这个差异就是遥相关模式的变化量。然后把观测到的变化投影到 CESM2（Community Earth System Model Version 2，第二版社区地球系统模式）大型集合模拟中、由温室气体等人为强迫驱动的协方差变化模式上。作为对照，他们从同一模式的长期控制运行中随机抽取 1000 对三十年窗口，计算纯粹由自然变率产生的协方差变化。
（来源：Geophysical Research Letters）
结果非常清晰：团队观测到的协方差指纹值远大于自然变率所能产生的全部 1000 次模拟值。也就是说，过去六十年间全球遥相关格局的改变，用自然波动来解释是说不通的。
第二步是多元线性回归分析。研究团队逐网格点检验五种气候模态各自遥相关效应在两个时段之间的差异，并评估这些差异相对于自然变率的统计显著性。在 95％ 显著性水平下，全球约 28％ 的网格点出现了与 GMST（Global Mean Surface Temperature，全球平均表面温度）相关的显著遥相关变化，ENSO 和 IOD 分别影响了约 20％ 和 15％ 的网格点，PDO 接近 10％。NAO 和 SAM 的变化比例只有 3．4％ 和 4．0％，接近随机预期，不过这更可能反映当前气候模式对这两种模态的模拟精度不足，而非它们真的没有受到影响。
落到具体区域，几个变化尤其值得关注。ENSO 对澳大利亚温度的遥相关在近三十年显著增强，意味着厄尔尼诺发生时，澳大利亚的温度升幅比过去更大。同时，ENSO 对东北非洲的影响发生了符号反转，过去厄尔尼诺年份这里倾向于升温，现在反而降温。
类似的反转也出现在南亚和西欧。IOD 方面，其在澳大利亚、非洲、亚洲和中东的遥相关幅度和空间结构均发生变化。PDO 的遥相关在西欧和北美东部同样出现了符号翻转。
那么变化的根源在哪里？是各振荡模态本身变强了或变弱了，还是传导效应的大气 “介质” 变了？研究团队对此做了专门考察，发现除了 GMST 的方差因增温加速而增大之外，其他模态在两个时段之间的方差基本不变。
这说明遥相关的改变并非源自振荡信号本身的变化，而是因为全球变暖重塑了大气环流的基本状态，改变了罗斯贝波等大气扰动的传播路径和效率。打个不太精确的比方：广播电台的发射功率没变，
但电波传播的电离层条件变了，所以各地收到的信号强弱和清晰度都跟以前不一样了。
利用 CESM2 在 RCP 8.5（Representative Concentration Pathway 8.5，代表性浓度路径 8.5，即高排放情景）下的未来投影，研究团队也考察了 2070 至 2100 年的遥相关图景。ENSO 遥相关在澳大利亚和南美北部将进一步增强，但在美洲其他大部分地区趋于减弱或改变方向。NAO 对欧洲月温的影响将减弱，PDO 在北太平洋的偶极结构将加强，IOD 的局地影响以及对南亚和北非的遥相关将减弱。研究团队也指出，RCP 8.5 是一个极端排放情景，选用它是为了最大化信噪比，更温和路径下的遥相关变化还有待进一步研究。
（来源：Geophysical Research Letters）
围绕遥相关变化的研究其实已经积累了不少成果。2018 年 Yeh 等人在《地球物理学评论》上综述过 ENSO 大气遥相关对温室气体强迫的响应。2024 年 Beverley 等人的研究指出，ENSO 对欧洲的遥相关在全球变暖下预计将增强。McGregor 等人 2024 年基于 CMIP6（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，耦合模式比较计划第六阶段）模式集合的分析发现，大约一半的遥相关区域在高排放情景下出现显著变化，且多数表现为历史遥相关的放大。Vos 等人在方法上的推进在于：他们同时考察了五种主要模态，并首次将协方差矩阵层面的指纹检测应用于遥相关归因，使得“人类活动改变了全球遥相关格局”这一判断获得了更完整的统计检验。
当然，这项研究也有其局限。首先，它只涉及月均温度，没有触及降水或极端事件的遥相关变化，而后者往往是对社会经济冲击更直接的方面。此外，研究依赖单一气候模式 CESM2，而不同模式对遥相关的模拟差异相当大，这也是 NAO 和 SAM 信号不显著的可能原因之一。PDO 作为年代际振荡，在仅三十年的窗口内本身就难以获得稳健的方差估计，这给回归分析带来了额外的不确定性。
不过，对于依赖季节性气候预报的行业，例如农业、保险、能源、水资源管理等，这些统计数字值得高度关注，因为它们表明，过去管用的经验法则，未来未必继续管用。厄尔尼诺来了之后哪里会干旱、哪里会洪涝，答案可能正在发生漂移。基于历史数据建立的风险模型和预报方案，到了该重新体检的时候了。IPCC 第六次评估报告在 2024 年已经判断，与 ENSO 遥相关变化有关的降水变率 “极有可能在区域尺度上导致显著改变”。Vos 等人的研究，算是为这个判断补上了一块观测层面的拼图。
论文地址：https://doi.org/10.1029/2025GL119307
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