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为解决印度夏季风（ISM）动力学预测及喜马拉雅地区降水分布认知不足的问题，研究人员开展了 ISM 变率与 ENSO - SST 关系及未来降水预测研究。结果表明 ISM 与 ENSO - SST、海平面气压有关，部分地区或面临洪水风险，意义重大。
在神秘的南亚大陆，印度夏季风（ISM）如同大自然的指挥家，掌控着区域气候的旋律，深刻影响着当地的生态环境和人们的生活。它主要受海洋 - 大气动力学驱动，与厄尔尼诺 - 南方涛动（ENSO）紧密相连。通常，太平洋海表面温度（SST）的变化会引发 ENSO，进而改变 Walker 环流，影响印度季风区域的对流活动，导致季风降雨的变化。然而，这个关系并不稳定，时而 “调皮” 地变化着。
此外，众多其他因素，像太平洋年代际振荡（PDO）、热带辐合带（ITCZ）、北大西洋涛动（NAO）和大西洋多年代际振荡（AMO）等，也会参与到这场气候 “大合唱” 中，影响着 ISM 的变化。喜马拉雅地区，这片拥有极地地区以外最多冰川的 “亚洲水塔”，每年为下游 19 亿人口提供着 8600 万立方米的水资源。它凭借地形降水和海陆热力差异，在 ISM 的动态变化中扮演着关键角色。但由于其地形复杂，观测数据有限，人们对 ISM 在这一地区的降水分布了解甚少，过去一个世纪里，这里的降水呈现出显著的时空变化。而且，预测未来降水模式充满了不确定性，尤其是在气候变化的大背景下。
为了深入了解这些气候谜题，来自国内的研究人员勇敢地迎接挑战，开展了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Dynamics of Atmospheres and Oceans》上。这项研究聚焦于 ISM 变率与 ENSO - SST 动力学在喜马拉雅地区的关系，并利用耦合模式比较计划第 5 阶段（CMIP5）的模型对 2100 年的降水模式变化进行预测。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：使用全球降水气候中心（GPCC）分辨率为 0.25°×0.25° 的网格化降水数据集，涵盖 1891 - 2019 年的数据，以此分析喜马拉雅地区的季风变化。通过研究 SST、海平面气压（SLP）等变量，探讨它们与 ISM 变率的关系，分析遥相关、相关性、 regime shift（气候状态转变）、周期性和重现期等特征。
研究结果
- SST 与 ISM 变率的关系：研究发现，喜马拉雅地区不同区域的季风与 Ni?o 区域 SST 的空间相关性存在差异。其中，中部喜马拉雅（CH）、西部喜马拉雅（WH）、东部喜马拉雅（EH）和喀喇昆仑喜马拉雅（KH）与 Ni?o 区域 SST 的相关性分别为强、中、弱和极弱。这表明不同区域的季风受 SST 影响的程度不同，就像不同乐器对同一指挥的响应有强有弱。
- SST 异常与气候状态转变：对 Ni?o 区域的 SST 异常分析显示，Ni?o 4 和 Ni?o 3.4 区域在 1977 年和 1990 年出现了明显的气候状态转变，但 Ni?o 3 和 Ni?o 1 + 2 区域未出现。从 1977 - 2019 年以及 1990 - 2019 年，Ni?o 3.4 和 Ni?o 4 的 SST 异常分别为 0.087°C 和 0.060°C，呈现出系统的海面升温趋势。这意味着海洋的 “体温” 在逐渐升高，可能会对气候产生深远影响。
- 未来洪水风险预测：基于 CMIP5 的 RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景预测，到 2100 年，EH 地区在季风月份可能会因高强度和极端降水而经历严重的洪水灾害。这一预测结果为当地的防灾减灾工作敲响了警钟。
- ENSO 与 ISM 关系的变化：研究还发现，20 世纪 90 年代后期以来，喜马拉雅季风与 ENSO 以及 SST 之间的空间相互作用发生了显著变化，而且之前认为的 ENSO 与 ISM 之间的反向关系（温暖的 ENSO 事件通常会削弱季风）也有所减弱。这说明气候系统内部的关系比之前认为的更加复杂多变。
研究结论和讨论
这项研究通过详细分析大量数据，揭示了喜马拉雅地区 ISM 与 ENSO - SST、SLP 之间的关系，以及这些关系在时空上的变化。研究结果对于理解区域气候动态变化具有重要意义，为未来的气候预测和防灾减灾策略制定提供了关键依据。尤其是预测到的 EH 地区未来洪水风险，能够帮助当地提前做好应对准备，减少潜在的灾害损失。然而，气候系统的复杂性使得研究仍存在一些不确定性，未来需要更多的研究来深入探索这些复杂的气候关系，进一步提高气候预测的准确性，更好地保护人类的生存环境。
