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为降低北极变暖变湿（AWW）预测不确定性，研究人员利用历史数据约束 CMIP6 模型，发现原模型高估 AWW，成果为相关规划提供依据。
北极变暖变湿研究：突破模型局限，精准预测未来
在地球的最北端，北极地区正经历着一场深刻的气候变化。与全球平均水平相比，北极的温度上升和降水增加更为显著，这种现象被称为北极变暖变湿（Arctic warming and wetting，AWW）。AWW 的加剧可不是一件小事，它会加速北极海冰的融化，推动格陵兰冰盖的质量流失，还会引发永久冻土的解冻，这些变化对北极的生态系统和环境构成了巨大的威胁。此外，虽然仍存在争议，但有研究表明，北极变暖可能会加剧北半球中纬度地区的极端气候事件。因此，准确预测 AWW 的变化，对于制定适应和缓解气候变化的策略至关重要。
然而，目前的气候模型在预测 AWW 时却存在诸多问题。大多数对未来气候变化的预测依赖于耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）的模型。尽管从 CMIP3 到 CMIP6，模型在表征北极关键气候要素方面有所改进，但许多 CMIP5 和 CMIP6 模型仍无法准确捕捉北极海冰损失对全球变暖的敏感性。这些模型往往高估了北极海冰的平均状态，低估了其减少的程度，同时也低估了北极的平均温度和北冰洋上的降水量，特别是在寒冷季节。模型在北极地区，尤其是海冰与开阔海洋的边界区域，不确定性仍然很高。
为了解决这些问题，来自中国等多个机构的研究人员开展了一项重要研究。该研究成果发表在《SCIENCE ADVANCES》上，为更准确地预测北极气候变化提供了新的思路和方法。
研究人员采用了多种关键技术方法来开展这项研究。首先，他们收集了大量的数据，包括来自欧洲中期天气预报中心再分析 v5（ERA5）数据集的北极近地表温度和降水数据，以及来自哈德利中心的海冰数据等观测数据，同时收集了 33 个 CMIP6 模型的历史和情景模拟实验数据。其次，运用了新兴约束方法（emergent constraint method），通过建立当前观测（预测因子）与未来气候变化（预测对象）之间的物理关系，利用观测到的预测因子值来调整模拟的预测对象，以此降低模型预测的不确定性。
下面来看具体的研究结果：
- CMIP6 模型中的 AWW 预测：研究人员首先分析了 CMIP6 模型在三种排放情景下对 AWW 的预测。结果显示，在 1960 - 2014 年期间，多模型集合平均（MMEM）通常能模拟出与 ERA5 数据中相似的 AWW 变化，且北极地区的变化速率明显高于全球平均水平。到本世纪末，在不同排放情景下，北极平均变暖幅度和平均变湿幅度都相当显著，且 CMIP6 模型在 AWW 的历史模拟和未来预测中都存在较大的模型间差异，差异最大的区域从巴伦支 - 喀拉海延伸到北冰洋中部。
- 历史全球变暖与未来 AWW 的联系：研究发现，未来 AWW 与模拟的长期历史全球变暖之间存在很强的相关性。通过分析不同时间跨度的历史全球变暖趋势与未来 AWW 的关系，发现这种相关性在统计上显著（P < 0.05）。基于此，研究人员利用观测到的全球变暖来约束未来 AWW 的预测。结果表明，原 CMIP6 模型对未来 AWW 存在高估，通过约束，不同排放情景下未来北极平均变暖幅度和平均变湿幅度都有所降低，不确定性范围也缩小了。
- 历史海冰模式与未来 AWW 局部敏感性模式的联系：北极地区的 AWW 存在地理上的不均匀性。研究人员通过定义 “局部敏感性” 来比较不同模型中 AWW 的局部变化。他们发现，历史全球变暖趋势对 AWW 局部敏感性的约束作用在不同区域有所不同，而历史海冰浓度（SIC）与局部敏感性在许多区域存在显著相关性。例如，在格陵兰 - 巴伦支 - 喀拉海等区域，历史 SIC 越高，未来 AWW 越强；而在北冰洋中部，情况则相反。基于这种关系，研究人员开发了第二种新兴约束，对 AWW 的局部敏感性进行了调整。
- 对未来 AWW 的约束：综合历史全球变暖趋势和 SIC 空间模式这两个约束条件，研究人员对未来 AWW 进行了更准确的预测。结果显示，北极平均变暖幅度和平均变湿幅度在不同排放情景下都进一步降低，在巴伦支 - 喀拉海等多个区域，变暖、变湿幅度以及预测的不确定性都显著减少。而且，考虑 SIC 对局部敏感性影响的第二种约束，虽然对北极平均变暖变湿影响不大，但在一些敏感区域有明显的调整作用，凸显了其在准确约束 AWW 空间模式方面的重要性。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，CMIP6 模型由于较高的全球变暖趋势和过多的历史 SIC，高估了未来 AWW，尤其是在高排放情景下的巴伦支 - 喀拉海地区。通过新兴约束方法，研究人员不仅降低了 AWW 预测的不确定性，还发现之前 CMIP6 与 CMIP5 模型比较中显示的更快 AWW 可能是由于模型偏差导致的，本次研究的约束结果与 CMIP5 的投影更为接近。
这项研究意义重大，它为科学界深入理解北极气候变化提供了更准确的数据支持，帮助研究人员更清晰地认识北极地区气候系统的变化机制。对于社会经济规划而言，更精准的 AWW 预测有助于制定更具针对性的气候变化适应策略，例如在北极地区的基础设施建设、生态保护、资源开发等方面，能够提前做好规划，降低气候变化带来的风险。同时，该研究也为全球气候变化研究提供了新的方法和思路，推动了相关领域的发展。虽然研究还存在一些局限性，如无法忽视海冰对变暖敏感性的偏差以及海冰损失对 AWW 贡献的不确定性，但这也为后续研究指明了方向。
