全球云层对地表温度净增暖效应的四十年衰减趋势及其气候意义

本研究针对云层对地表温度(EST)影响机制不清的科学难题，创新性提出云辐射表面温度效应(CREST)指标，通过融合再分析数据与遥感观测，构建分阶段机器学习模型，首次量化了1981-2021年全球云层对EST的净增暖效应从0.26 K衰减至0.06 K的时空演变规律，为理解云-气候反馈机制提供了新视角。

　　

云层作为地球系统的"温度调节器"，其辐射效应一直是气候研究的核心难题。传统认知中云层通过反射阳光(短波辐射效应)产生冷却作用，但同时又通过温室效应(长波辐射效应)阻止热量散失，这种双重作用使得云层对地表温度(EST)的影响充满争议。更棘手的是，不同地表类型——如低纬度陆地、开阔海洋和冰雪覆盖的极区——对云辐射的响应机制存在显著差异。随着全球变暖加剧，北极海冰消退和青藏高原冰川退缩等现象，是否改变了云层与地表的热力平衡？这个问题的解答对准确预测未来气候变化至关重要。

中国某研究机构团队在《Geoscience Frontiers》发表的研究中，创新性地提出了"云辐射表面温度效应"(Cloud Radiative Effect on Surface Temperature, CREST)指标。研究团队整合ERA5再分析数据和GLASS卫星产品，构建了融合随机森林(Random Forest)、LightGBM和CatBoost的集成学习框架，通过表面能量平衡(SEB)理论指导的机器学习模型，实现了全天空(all-sky)与假设晴空(hypothetical clear-sky)条件下地表温度的精准模拟。研究特别设计了分阶段估算策略：先建立SWNR_all(全天空短波净辐射)和LWDR_all(全天空长波向下辐射)与EST的映射关系，再通过替换SWNR_clr(晴空短波净辐射)、LWDR_clr(晴空长波辐射)和零云量(TCC=0)参数估算晴空EST，最终通过差值运算获得CREST。

【性能评估】验证显示模型估算的全年平均EST误差仅1.3 K。在典型陆地像元实验中，模型重建的晴空午间LST比多云条件高8-12 K，显著改善了传统Stefan-Boltzmann定律估算的偏差。特征重要性分析表明，长波辐射(LWDR)在海洋EST估算中权重达35%，而纬度(Lat)对SST的影响占比达28%，印证了模型物理机制的合理性。

【空间格局】2019年全球CREST分布呈现显著空间异质性：热带雨林区呈现-3 K强冷却效应，而北极地区则出现4.3 K的净增暖。这种差异源于地表属性对辐射的差异化响应——冰雪表面在晴空条件下因高反照率(0.1)仅吸收少量短波辐射，而云层增强的长波辐射(吸收率0.98)主导了极区增温；相反，低纬度陆地主要受云层遮荫效应控制；开阔海洋因水体巨大的热容和垂直平流作用，CREST始终接近零值。

【时间演变】1981-2021年的时序分析揭示：全球年均CREST从0.26 K降至0.06 K，衰减速率达0.05 K/十年。区域尺度上，北极衰减最快(0.12 K/十年)，南极最慢(0.035 K/十年)，青藏高原介于其间(0.085 K/十年)。这种衰减可能与冰雪覆盖减少(地表反照率降低)和云微物理性质改变有关。值得注意的是，尽管北极夏季出现短暂冷却(-0.2 K)，但南极全年维持正CREST，反映了两极气候系统的本质差异。

这项研究首次从观测角度证实：云层对全球地表温度的整体效应正在从净增暖向中性状态转变。这一发现对理解云-气候反馈机制具有三重意义：首先，CREST指标突破了传统CRE(云辐射效应)忽略温度滞后响应的局限；其次，四十年衰减趋势暗示冰雪-云辐射正反馈可能正在减弱；最后，机器学习与物理机制的融合为气候建模提供了新范式。未来研究需结合LSTM网络探究时滞效应，并区分不同云型(低云冷却/高云增暖)的贡献，以更精准预测云层在气候变化中的角色。