全球变暖加剧中低纬度极端日际温度变化的机制与影响研究

《Nature Climate Change》：Global warming intensifies extreme day-to-day temperature changes in mid–low latitudes

本刊推荐：为揭示全球变暖对极端日际温度变化（DTDT）的影响机制，研究人员通过多源观测数据与CMIP6模型模拟，发现温室气体（GHG）强迫导致中低纬度地区极端DTDT事件频率、振幅和总强度分别增长约17%、3%和20%。该研究首次系统论证了土壤干旱化及气压/土壤湿度变率增强的关键驱动作用，为极端天气风险评估提供了新的科学维度。

　　

当我们谈论气候变化时，焦点往往集中在气温的长期升高趋势或极端高温事件上。然而，另一种容易被忽视却与人类健康息息相关的现象——相邻两天之间的剧烈温度波动，正在全球范围内悄然加剧。2025年11月发表于《Nature Climate Change》的研究首次系统揭示：全球变暖正在导致中低纬度地区极端日际温度变化（Day-to-Day Temperature Change, DTDT）事件显著增强，这一变化主要由温室气体排放驱动的土壤干旱化和大气变率加剧所主导。

研究团队由南京大学的刘琪、符淙斌、丁爱军与中国科学院大气物理研究所的徐忠峰领衔，创新性地将极端DTDT事件定义为日最高温度相邻日差值绝对值超过历史90百分位阈值的事件。通过整合伯克利地球计划观测数据、ERA5和NCEP/NCAR再分析资料以及11个CMIP6地球系统模型模拟结果，研究发现1961-2020年间中低纬度地区极端DTDT事件的振幅、频率和总强度均呈现显著上升趋势，增幅分别达每十年0.03-0.04°C、0.4-0.5次和4-5°C。与此形成对比的是，高纬度地区极端DTDT事件呈减弱趋势，这种南北半球不对称响应与北极放大效应导致的温度梯度减弱密切相关。

关键技术方法

研究采用多数据集验证策略，基于伯克利地球、ERA5和NCEP/NCAR三套独立数据计算DTDT指标。通过最优指纹法（Optimal Fingerprinting）进行检测与归因分析，区分温室气体（GHG）、气溶胶（AA）和自然强迫（NAT）的贡献。利用广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution）估算回归周期变化，并采用分布滞后非线性模型（Distributed Lag Nonlinear Model）结合广义加性混合模型分析死亡率关联。所有CMIP6模型输出均重采样至2°×2°网格以确保一致性。

观测到的变化规律

图1直观展示了基于伯克利地球数据集的趋势空间分布：美国西部、中国东部、南美洲和地中海地区成为极端DTDT增强的热点区域，总强度增幅分别达每十年11.1°C、9.4°C、12.4°C和7.1°C。敏感性分析表明该结论对不同阈值（90%-99%）和数据集均保持稳健。

归因分析揭示主导机制

多信号检测结果显示温室气体强迫是驱动变化的核心因素（图2g）。机制分析表明，中低纬度地区土壤湿度下降削弱了地表热容量，而海平面气压和土壤湿度变率（DTD_slp、DTD_soilm）的增强共同放大了温度波动。复合变化指数（Composite Change Index）模型进一步验证了这些变量的协同贡献（图3）。

未来情景预测

在SSP5-8.5高排放情景下，至2100年覆盖全球80%人口的中低纬度地区极端DTDT频率、振幅和总强度将进一步提升17%、3%和20%（图4）。值得注意的是，极端事件对总体DTDT变化的贡献率在振幅和总强度方面分别达到80%和100%。

回归周期缩短警示健康风险

研究以2022年3月16日中国东部和5月20日美国西部的破纪录事件为例，发现此类事件的回归周期从1950-1985年间的每1000-3000年一遇，缩短至1986-2021年间的每40-60年一遇（图5）。死亡率分析显示极端DTDT对公共卫生的影响超过最低温度和昼夜温差（DTR），且变暖事件比冷却事件具有更强的健康冲击。

结论与展望

该研究通过多维度证据链证实极端DTDT是独立于传统ETCCDI（Expert Team on Climate Change Detection and Indices）指数的新型极端事件类型。温室气体强迫通过改变土壤湿度-大气耦合机制，显著增强了中低纬度地区的温度突变风险。这种"气候脉动"的加剧不仅挑战现有的天气预报能力，更对公共卫生、生态系统和经济发展构成级联威胁。研究成果强调在气候适应规划中亟需纳入日际温度变率的评估维度，为制定更具韧性的气候变化应对策略提供了科学依据。