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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了強降雨？這一災害天氣是否與全球氣候變暖有關？氣象預報能否比較精準地預報降雨量大?。拷夥湃請蟆ど嫌^新聞記者采訪了上海交通大學海洋學院副教授馬建博士。

這位研究氣候變化動力學和海氣相互作用的專家表示：氣候變化導致的極端天氣加劇確實與華北暴雨關聯密切，并可能導致西北太平洋臺風出現向北擴張的趨勢。

(相關資料圖)

水汽含量升高加劇大氣對流運動

“全球氣候變暖不僅會導致平均氣溫升高、海平面上升，還會導致熱浪、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。

8月2日，在北京市房山區(qū)，受災群眾乘坐沖鋒舟前往轉運車輛乘車點。新華社發(fā)

在氣候變暖的大環(huán)境中，水汽含量上升導致潛在的熱能增加，在上述正反饋效應推動下，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。原本20年一遇的氣象災害，可以增至2—4年一遇。本輪華北強降雨，就與氣候變化導致的極端天氣加強密切相關。

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、高壓、山脈的共同作用。臺風帶來了充足的水汽，“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“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：臺風路徑可能在向北擴張，這也是全球氣候變暖導致的一個后果。

據介紹，臺風屬于熱帶氣旋，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，氣候變暖所導致的海表升溫是不均勻的，溫帶北太平洋升溫預計較平均增暖更高，海洋蒸發(fā)更為劇烈，從而向大氣提供了更多的水汽，并加劇了對流不穩(wěn)定性。

最新研究顯示，1951—2019年期間，熱帶風暴平均路徑所達緯度與海溫具有顯著的正相關關系，即隨著海溫升高，西北太平洋地區(qū)的風暴活動逐漸向北遷移。這導致本來到達高緯度洋面會冷卻減弱的臺風繼續(xù)發(fā)展，在原本幾乎不受影響的北方引發(fā)極端天氣。

8月2日，救援人員在河北省涿州市轉移群眾。新華社發(fā)

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，讓更多人受到饑餓威脅。當然，氣候變化的影響是復雜的，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報準確率

談及強降雨預報可否更為精準的問題，馬建說，這種預報涉及復雜系統(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。“非線性過程的預測難度很大，因為在一個復雜系統(tǒng)中，我們無法通過線性的因果關系預測結果，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”就反映了這種難以預測的特點：“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?！碧鞖膺@種復雜系統(tǒng)的非線性特點，在1—2周這個時間尺度體現得最明顯。這意味著，包括臺風在內的未來1—2周天氣預報最為困難，往往只能計算出降水概率，準確度不是很高。

對流降雨預報尤為困難。下雨是云物理學研究的對象，這個學科以大氣物理學和大氣動力學為基礎，研究大氣中云的發(fā)生、發(fā)展、結構及其產生降水（如雨、雪、雹等）所遵循的物理和動力過程。目前，云內動力結構觀測嚴重不足，云物理理論研究還不夠完備，參數化方案的不確定性很大，特別是經驗公式對極端情況的涵蓋度較低，難以對雨量大小做出精準預報。

值得期待的是，隨著機器學習等人工智能技術的發(fā)展，天氣預報的準確率有望得到提升。人工智能系統(tǒng)經過大數據訓練后，在臺風、強降雨等災害天氣預報方面的精準度正在超越純粹的計算機數值模擬，將為我們的生活安全提供更有力保障。