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          波士顿的一场暴风雪,催生了世界首个厄尔尼诺预测模型

          发布时间:2019-06-14 18:58:50
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          卡恩教授在布鲁克林家中与孙子和孙女共度时光。照片由 Barbara Cane 提供

            编者按:

            中国?#25103;?#21448;一次遭遇强降雨带来的洪涝灾害。根据应急管理部国家减灾中心 6 月 11 日通报的情况,6 月 6 日-9 日?#25103;?#24378;降雨已造成浙江、福建、广西等?#25103;?#19971;省区 374.2 万人受灾,32 人死亡,13 人失踪,直接经济损失达到 71.4 亿元。

            同一天,水利?#20811;?#26097;灾害防御司司长田以堂在国务院政策例行吹风会上表示厄尔尼诺现象对我国防汛抗旱工作影响比较大,造成了有的地方降雨多,有的地方干旱。

            究竟什么是厄尔尼诺?#20811;?#20250;对包括中国在内的全球气候造成怎样的影响?人们是何时发现厄尔尼诺并开始对其?#33041;?#27979;工作?在全球变暖的背景下,厄尔尼诺未来会有怎样的发展趋势?

            2018 年 11 月 10 日,自然资源部第二海洋研?#20811;?#21103;研究员连涛带着上述问题对厄尔尼诺-?#25103;教?#21160;(ENSO)模型的创始人马克·卡恩进行了专访,?#25945;?#20102;厄尔尼诺研究的过去与未来。  

            撰文:连   涛

            翻译:张琪悦

            校译:杨岭楠     连   涛

            责编:夏志坚 

          ● ● ●

            厄尔尼诺-?#25103;教?#21160;(ENSO)是地球气候系统中最强烈的年际波动现象,它对全球范围内的气候、环境和社会经济都会造成很大的影响。因此,三十多年以来,厄尔尼诺-?#25103;教?#21160;一直是海洋和大气科学中的热门研究话题。马克·卡恩(Mark A. Cane)教授作为这个研究领域?#21335;?#39537;和权威专家之一,对理解和预测厄尔尼诺-?#25103;教?#21160;做出了开创性贡献。马克·卡恩教授来自哥伦比亚大学拉蒙特-多尔蒂地球天文台,同时也是美国国家科学院成员。在这次《国家科学评论》(以下简称 NSR)对他的采访中,卡恩教授从个人视角出发,分享了对 ENSO 研究历史和未来的看法。

            1、ENSO 及其全球重要性

            NSR:什么是 ENSO?这个名称是怎么来的?

            卡恩:ENSO 是厄尔尼诺(El Niño,EN)和?#25103;教?#21160;(Southern Oscillation,SO)的首字母缩写。厄尔尼诺现在指的是东赤道太平洋变暖?#21335;?#35937;,具体范围是从南美海岸到国际日期变更线——涵盖了地球四分之一周长。这个名字最初被渔民用来形容每年圣诞节之后不久,秘鲁和厄瓜多尔沿海地区气候变暖?#21335;?#35937;。他们以圣婴的名字 “厄尔尼诺”(西班牙语)为其命名。不过现在,这个名称已经用来形容每?#38477;?#19971;年——平均?#20811;?#24180;——发生一次的全球大范围变暖现象。

            ?#25103;教?#21160;是指东热带太平洋和西热带太平洋之间大气质量?#21335;?#20114;运动,周期也是四年左右。由于地面气压可衡量物体?#25103;?#31354;气的质量,所?#38405;戏教?#21160;的一个常用指数就是塔希提岛和澳大利亚达尔文?#38477;?#30340;标准化气?#20849;睿?#36825;两个地区的气压观测已经连续进行了 150 多年。?#25103;教?#21160;是在 19 世纪末 20 世?#32479;?#21457;现的。印度天文台主任吉尔伯特·沃克(Gilbert Walker)从那时就注意到?#25103;教?#21160;与全球气候变化相关,尤其会影响印度的降雨。

            但沃克完全忽略了一个事实:?#25103;教?#21160;与赤道东部海面温度密切相关。在厄尔尼?#30340;輳?#24403;海表温度达到最高时,?#25103;教?#21160;指数为负极值。他没有注意?#25945;?#24179;洋那部分的海表温度的变化。而我们现在已了解到海洋厄尔尼诺现象和大气?#25103;教?#21160;现象是一?#20540;?#19968;耦合现象。直到 20 世纪 60 年代,特鲁普(Troup)和比约克尼斯(Bjerknes)才将两者联系起来。

            “ENSO” 这个缩?#21019;?#30340;起源非常神秘。它始于 20 世纪 80 年代的某个时期,正值我的职业生涯期。五年前,一位年轻同事写信问我是否知道谁发明了这个缩写,发明者是否了解日本符号 Ensō(圆圈)。这个符号在禅宗佛教中有很重要的地位,也经常成为书法的主题。然而,在 ENSO 用来形容气候十多年之后,我才知道这个日本符号。我也?#33539;?#36215;初并没有人把 ENSO 和日本符号联系起来,但我并不知道是谁在气候科学领域中发明了 “ENSO”一?#30465;?#25152;以,我?#30452;?#32473;多位在 ENSO 这个?#35270;?#20986;现时期比较活跃的学者致信问询。两位最有可能的创造者,吉恩·拉斯穆森(Gene Rasmusson)和乔治·?#29273;?#24503;(George Philander)都说不是自己创造的(?#29273;?#24503;的确创造了现在被广泛使用的术语拉尼娜(La Niña),意为厄尔尼诺现象的对立面——ENSO 的冷相位)。显然,没有人知?#26469;?#26696;。这?#20004;?#20173;然是个谜。


          日本符号 Enso(Kanjuro Shibata / Wikipedia)

            NSR:ENSO 如何影响全球气候?

            卡恩:你可以?#27739;?#27668;想象成一个热机,动力主要来自于温度最高的热带地区。温度最高的地方可以形成对流积云?#20154;?#20174;地面 10 千米往上一直?#30001;?#21040;对流层的顶部。这些?#20154;?#36890;过大气发出热浪,影响着全球从北极到南极所有地区的天气和气候。?#20154;?#27987;度最高的地方在“海洋大陆”(the maritime continent,位于印度洋和太平洋之间的区域,包括马?#27425;?#20122;,菲律宾,巴布亚新几内亚等国家)的上空及邻近的西太平洋热带地区和东印度洋,这里是全球海洋中最温暖的水域。当 ENSO 暖事件(厄尔尼诺现象)发生时,太平洋里的温水向东扩散,强对流也随之移动,改变了从这些?#20154;?#36752;射出的热浪的路径。这一运动改变了雨带,尤其影响了亚洲和南亚的雨季,以及北美和萨赫勒地区的雨季。气象图显示波?#26657;╳ave trains)从热带太平洋开始,向南北美洲传播。更为直接的影响是作为海洋大陆中心的印度尼西亚和澳大利亚的降雨量减少了。1982-1983 年和 1997-1998 年的厄尔尼诺事件?#23478;?#21152;里曼丹的森林大火为人所知,大火的浓烟笼罩了东南亚大部分地区,导致新加坡、马?#27425;?#20122;和印度尼西亚的机场关闭,而且引起了飞机坠毁。

            NSR:可以列举一些 ENSO 造成破坏性影响的例子吗?

            卡恩:ENSO 会扰乱全球气候。每?#38477;?#19971;年赤道太平洋东部会变暖,热带的大气环流也发生变化,进而引起全球环流的变化,并对社会造成重要影响。

            发生在 1997-1998 年的强厄尔尼诺事件给秘鲁和厄瓜多尔沿海地区带来了灾?#30740;?#30340;洪水,并?#19994;?#33268;秘鲁和玻利维亚的阿尔蒂普拉诺高原、巴西东北部、印度尼西亚、新几内亚和澳大利亚发生旱灾。加里曼丹的森林大火导致东南亚地区浓烟滚滚,新加坡、马?#27425;?#20122;和印度尼西亚的机场也被迫关闭,航班?#34987;尽?#36825;些都是 ENSO 循环中暖位相的典型特征,也在最近的 ENSO 暖事件(2015-2016)中大量重复发生。印度、埃塞俄比亚、?#25103;?#21644;中国遭受的干旱也是受此影响的典型事件。墨西哥南部也很容易遭受干旱,加利福尼亚则会发生破坏性的风暴,阿根廷和乌拉圭被雨水淹没。大西洋的飓风减少,太平洋东部的飓风增多,台风登陆中国的机会也会增?#21360;?/p>

            ENSO 的冷位相——?#32972;?#36947;太平洋东部的温度低于平均水平时——则会产生相反的影响。比如,当 ENSO 处在冷位相时,印度?#36127;?#19981;会发生旱灾,而?#21448;?#21017;容易变得干燥。

            除了这些特殊影响,研究人员还发现 ENSO 的一些其他全球性影响。1877-1878 年的厄尔尼诺很可能是除了流行?#28304;?#26579;病之外最具破坏性的自然灾害。它造成了中国、印度、埃塞俄比亚、巴西东北部以及其他一些地区大范围饥?#27169;?#25968;千万人因此死亡(参见迈克·戴维斯(Mike Davis)的著作《维多利亚的?#24179;佟罰?em>Victorian Holocausts))。我们觉得如此可怕的后果在现代世界是绝不允许发生的,但如果我们遭遇一次在如此多的地方同时产生如此?#29616;?#30340;负面影响的厄尔尼诺时,我们又该如何处理?

            从世界范围看,在厄尔尼?#30340;?#20250;发生更多的战争冲突(参见 Hsiang 等人 2011 年Nature 文章)。这是为什么呢?因为干旱导致人们没有足够的食物吗?要想知道这一问题的答?#31119;?#25105;们必须考虑到贸易网络和地方农作物的损失。我并不知?#26469;鳶福?#20294;我认为更为重要的是生计问题?#26097;?#19968;个原本能?#35805;参?#32789;种土地、照顾家人的农民,忽然因为厄尔尼诺所带来的气候灾害而变得难以为?#35752;?#21518;,会更容易反叛。我不?#33539;?#36825;个想法是否正确,也不知道该如何证明。这个问题就留给年轻人去解决吧。


          1997 年 10 月,印尼森林大火带来的空气污染席卷东南亚。NASA(TOMS 卫星)

            2、ENSO 的研究历史

            NSR:跟我们谈谈 ENSO 研究历史上的几个里程碑事件吧。ENSO 是从何时起在科学界受到如此多关注的?

            卡恩:我们对 ENSO 的兴趣可以追溯到 1877-1878 年印度季风的反常现象。英属印度殖民政府——殖民政府的政策在很大程度上让旱灾演变成了饥荒——建立了一个天文台来研究季风。在 20 世纪早期,英国政府任命著名统计学家吉尔伯特·沃克(Gilbert Walker)担任天文台台长。沃克意识到季风反常?#33041;?#22240;不一定来自印度次大陆内部,而有可能与?#25103;教?#21160;有所联系。他的方法完全是经验性的,使用的是当时掌握的全球气候数据,通过计算将季风与?#25103;教?#21160;关联了起来。他发现了许多我们现在所了解的 ENSO 特征。由于当时获取海温数据并不容易,所以他并没有将热带太平洋东部的厄尔尼诺海温变化与?#25103;教?#21160;联系起来。沃克在 20 世纪 20 年代到 30 年代期间发表了他的研究结果,而在这之后,关于 ENSO 的研?#20811;?#20046;停滞了。直到 20 世纪 60 年代,我前面提?#38477;?#29305;鲁普和比约克尼斯发现了厄尔尼诺和?#25103;教?#21160;之间的经验性关系,重新推动了 ENSO 的研究。相比起来,比约克尼斯所做的工作更多。

            比约克尼?#36129;?#35760;了赤道太平洋“正常”时的一些特征:虽然赤道海洋受?#38477;娜照?#22823;致相同,但太平洋东部的温度比西部低 4 到 10 摄氏度。东部较冷是由于来自南太平洋的冷水的输?#20572;?#20294;主要还是因为赤道上升流的关系。由于?#30053;?#23618;,也就是较暖的表层和寒冷深海之间突然变化的边界,在东部更靠近表层,这种上升流可以把非常寒冷的海水拖引到表层。这些都是东信风的动力特征。而海风在某种程度上是由于海洋中的海表温度差产生的,这导致了东部的气压高于西部,表面的空气沿坡度向下流动。因此,热带太平洋的状态?#24378;?#19968;种耦合的正反馈?#27425;?#25345;的:东部较低的海表温度推动更强的东风,东风反过来推动更强的上升流,使?#30053;?#23618;上升得更剧烈,更快速地输送冷水,进而使海表温度变得更低。在那个原子能的鼎盛时期,比约克尼斯将其称为?#35789;?#21453;应。现在我们把它称为比约克尼斯反馈。

            比约克尼斯接着用同样的机制解释了厄尔尼诺现象。假设赤道东太平洋?#30053;?#23618;?#40065;?#20351;得东部开?#24613;?#26262;,东-西海表温度差减小。减小的海表温度梯度会导致东-西海表气压梯度变小,信风风力减弱。而较弱的风会让赤道东太平洋上升流进一步变弱、从而?#30001;釵略?#23618;?#21335;鲁粒?#24182;减慢冷水的输送。值得注意的是,这种解释将东太平洋海表温度和压力梯度——也就是?#25103;教?#21160;——统一在一个海洋-大气系统中。至此,我们已经了解了 “ENSO”,尽管当时?#20849;?#26159;以这个名字命名。

            比约克尼斯机制解释了为什么系统有两种有利的状态,但没有解释为什么系统在两种状态之间振荡。后者有赖于赤道海洋动力学,而这是在他写文章之后的 20 年间才发展起来的。其中,关键的变量是?#30053;?#23618;的深度,或者说,相当于?#30053;?#23618;以上的暖水含量。

            与 ENSO 相关联的暖水层深度变化太大,不可能是与大气交换热量造成的。它是风驱动下的海洋动力学的结果。虽然 ENSO 循环中的海风和海温变化是紧密联系在一起的,但?#30053;?#23618;缓慢的变化与驱动它的风并不同步。每一个振荡?#24613;?#28982;包含某种与其他因?#30828;?#19981;完全同?#38477;?#22240;子;对 ENSO 来说,这个因子就是热带?#30053;?#23618;。

            在这方面,海洋学家克劳斯·怀尔茨基(Klaus Wyrtki)做出了很大贡献,他阐明了海洋在其中扮演的角色。他在整个热带太平洋的岛屿和?#26041;?#19978;都部署了潮汐测量仪,发现厄尔尼诺事件中位于?#30053;?#23618;?#25103;降?#26262;水层在西部变?#24120;?#22312;东部则?#30001;睢?/p>


          挪威/美国气象学家雅各布·比约克尼斯(1897-1975)奠定了 ENSO 机制的理论基础。(Hedvig Bjerknes / Wikipedia)

            NSR:就我们所知,在 20 世纪 80 年代,您和您的学生开发了第一个动态 ENSO 预测模型,从那时起直到现在,这个模型一直是 ENSO 预测的基准。您能给我们讲述一下这项杰出工作背后的故事吗?

            卡恩:发生于 1977-1978 年的厄尔尼诺事件与波士顿地区的一场暴风雪有关,而那时我正在麻省理工学院任教。那场雪让很多麻省理工学院和哈佛大学的教职工对引起这场大雪的大气阻塞模式产生了浓厚的兴趣。阻塞似乎与太平洋的海温模态有关,或许就是与厄尔尼诺现象有关,这便是我对 ENSO ?#34892;?#36259;的起因。我的学位论文工作是关于赤道海洋学的,所以这对我来说是一个值得去攻克的问题。史蒂夫·泽比亚克(Steve Zebiak)是我的第一个学生,这也成了他论文研究的问题。

            起初我们试着做了一些非常简单的东西,就是一个沿着赤道的一维空间模型,但它并不管用。 而且?#19968;?#24456;快意识到一个更?#29616;?#30340;问题,那就是即便我们成功了,也没有人会相信这个简单模型的模拟结果。模型必须足够复杂,才能使模拟结果看起来像是厄尔尼诺。所以我们又重头开始。

            当时大约是 1980 年,人们对 ENSO 的发生机制完全没有共识。比约克尼斯?#21335;?#27861;只是众多假设中的一个。但是克劳斯·怀尔茨基(Klaus Wyrtki)非常?#33539;?#22320;告诉我比约克尼斯的答案是正确的,我需要仔细地去研读比约克尼斯的工作。虽然我自己?#28304;?#24182;不是很?#33539;ǎ?#20294;?#19968;?#26159;接受了怀尔茨基的建议。我们的建模工作就是把比约克尼斯和怀尔茨基的思想转化成方程,然后再转化成数?#30340;?#22411;。?#27604;?#36825;并不简单,费了些功夫才让模型能够运行。不过在 1984 年我们成功了,而且模型生成了一个非常容?#36164;?#21035;的 ENSO 循环模拟(参见卡恩和泽比亚克在 1985 年Science文章中的配图)。这个模型实现了怀尔茨基对于 ENSO 演变中海洋动力学的一些想法,并增加了一些赤道海洋动力学的内容。值得注意的是,模型证明尽管决定海温变化的过程是非线性的,但支撑它的海洋动力学理论却都是线性的。

            在这所有的工作中,我们做了一些取舍。因为没有足够的计算资源来模拟海洋和大气的平均状态,所以我们建立了一个异常(距平)模型,其中的平均状态是从数据中指定的。?#35789;?#22312; 35 年后的今天,像 IPCC 气候变化评估中使用的那些复杂模型在模拟热带太平洋季节循环方面仍然存在困难。我们的这一取舍现在看来是非常?#20197;?#21644;明智的。

            在第一阶段,我们只是模拟 ENSO,我们并没有考虑去预测它。1984 年,?#19994;?#21040;?#27515;?#33945;特-多尔蒂地球天文台,史蒂夫也很快就作为博后?#23588;?#20102;我。为了?#30001;?#23545; ENSO 动力学的理解,我们做了更多的工作,?#26376;?#25991;?#24230;?#20102;大量的时间以充分描述该模型,并展示了许多成果(参见泽比亚克和卡恩发表在 1987 年Monthly Weather Review上的文章)。

            在 7 月 4 日(美国独立日)周末那天,我坐在湖边读一篇论文,文中提到可以通过西太平洋北部热带地区的?#30053;?#23618;深度来预测厄尔尼诺现象。我没有仔细看其中的论点,也并不相信它,但它触发了我的一个灵?#26657;?#37027;就是在清楚热带太平洋?#30053;?#23618;深度分布的情况下 ENSO 事件是有可能被预测的。毕竟,这也正是我们所理解的 ENSO 工作原理。

            周末结束后,?#19968;?#21040;拉蒙特和史蒂夫讨论了预测 ENSO ?#21335;?#27861;。我们马上就决定尝试一下。这其中的关键变量是?#30053;?#23618;深度。我们遇?#38477;?#31532;一个困难是根?#20037;?#26377;逐月的?#30053;?#23618;深度(或者说,相当于热带地区的海平面)的观测资料。我们当时只有一组逐月地表风的数据,是佛罗里达州立大学吉姆·奥布赖恩(Jim O’Brien)研究小组的成果。但这些数据来自商船,对风的观测较为缺乏,大多数观测也不准确。?#35789;?#36825;样,它们仍然算是当时最好的数据。利用这些数据,我们利用海洋模型,也就是耦合 ENSO 模型中的海洋部分,生成了一个?#30053;?#23618;深度场。因为我们无法掌握最新的海表温度数据,所以还根据该模型生成的数据设置了海表温度的初始值。

            我们决定先对 1982-1983 年的强厄尔尼诺事件进行回报。尽管这是 20 世纪最?#29616;?#30340;事件,但直到 1982 秋天人们才意识到它的发生。第一次回报预测始于 1982 年 6 月,模型预报出了太平洋东部热带变暖,表明预测很成功。我们又回到 1982 年 3 月作为回报预测起点, 也成功了。接下来,我们先后做了 1982 年 1 月、1981 年 11 月的回报预测……预测一直都很成功,即便回溯到 1981 年 1 月,回报预测结果仍然是成功的。但这时我们在代码中发现了一个错误:我们中的一个人把一月标作零月,而另一个人则标作了第一个月(我不记得哪个是我,哪个是史蒂夫了)。我们修复了这个问题,而且一切仍然?#34892;В?/p>

            我们又对历史上的厄尔尼诺做了更多的回报试验。然后在 1985 年的秋天尝试了一次真正意义上?#33041;?#27979;。根据预测,1986 年底将发生一次中等强度的厄尔尼诺现象。我们就预测结果写了一篇论文,并投稿给《科学》,但论文却被拒了。其中一位审稿人说,这个研究太重要了,也太新了,不应该以这么简短的篇幅发表在?#21448;?#19978;。

            随着时间的推移,我们做了更多预测工作。这些预测一致性地预示在 1986 年底将出现一次中等强度的厄尔尼诺。通过分析基于 1986 年 1 月的初始条件进行?#33041;?#27979;结果,我们确信预测?#24378;?#38752;的。

            但是我们要用它来做什么呢?1982-1983 年的厄尔尼诺事件对世界上许多地方都造成了损害:秘鲁沿海发生?#29616;?#27946;灾,澳大利亚发生?#29616;?#30340;干旱和火灾风暴,摧毁了多个城镇,?#21448;?#21457;生风暴和泥石流,印尼的大火,等等。如果我们?#33041;?#27979;最终被证明是错误的,将其公诸于众会在世界范围内造成不必要的?#21482;牛?#22240;为 1982-1983 年?#33041;?#23475;实在是太强烈了。我们的这次预测所要强调的是 1986 年底的厄尔尼诺将会是一次比较温和的事件,不会像 1982-1983 年那样?#29616;兀?#20294;人?#24378;?#33021;不理解其中的差异。可是如果我们是对的呢?那样的话,人们就可以采取行动,来应对即将到来的厄尔尼诺事件。

            我们咨询?#27515;?#33945;特主任,他让几位经验丰富的同?#20262;?#32454;审查了我们的工作,然后鼓励我们继续推进。我们向《自然》(参见卡恩,泽比亚克和多兰在 1986 年的文章)提交了一篇论文,并召开了一个新闻发布会,来解释我们做?#33041;?#27979;。

            那个时候,气候科学家与?#25945;?#21644;公众对话并不常见,许多同事也不太接受召开新闻发布会?#21335;?#27861;。我却正好相反。发布会前的?#24613;?#24037;作能帮助我们清楚准确地传达信息。

            最后事实证明我们?#33041;?#27979;是正确的。然而这?#20849;?#36275;以让同事们相信模型预测是有价值的。一直到 1991-1992 年的厄尔尼诺事件,大家才有所改观。在 1990 年初,许多人观察到信号表明厄尔尼诺将在年底发生。但我们的模型却给出不同的结果,它显示会在一年之后发生。在我们这次成功预测之后,模型预测渐渐被人们所接受。

            在这篇 1986 年发表于 Nature 的文章中,卡恩等人提出了第一个厄尔尼诺现象预测模型。时?#20004;?#26085;,该模型依然是厄尔尼诺预测的基本方法。

            3、ENSO 研究的未来

            NSR:经过几十年的深入研究,我们对 ENSO 的物理机制和可预测性?#24515;?#20123;确切的了解?#25239;?#20110; ENSO,未来十年需要回答的最重要的问题是什么?我们会面临什么样的挑战?

            卡恩:科学从来没有绝对?#33539;?#30340;事情。但我认为在过去的几十年里针对 ENSO 有了一个令人信服的理论。支撑泽比亚克-卡恩 ENSO 模型的理论基础就是比约克尼斯和怀尔茨基的思想。

            现在通常用金飞飞(编者注?#33322;?#39134;?#19978;?#20026;美国夏威夷大学教授,长期从事 ENSO 动力学等方面的研究)提出的上层海洋热含量变化来解释 ENSO 的主要原理。而金飞飞自己也表示,这一原理这在本质上与怀尔特基和我们 30 年前给出的解释是一致的,我们的观点经受住了时间的考验。在过去的几十年里,气候科学取得的一大成就就是能够像现在这样去理解 ENSO,并运用先进技术开展预测。

            ?#27604;唬?#36824;有很多现象没有被完全理解。主流的大气-海洋耦合模型在模拟热带太平洋气候态方面表现不佳,而?#19968;?#27809;有?#19994;?#35299;决的办法。这个缺点导致他们对 ENSO 本身进行了一些不切实际的模拟。

            大概过去十年间,很多研究?#25216;?#20013;在 ENSO 的 “类型”(flavor)上。?#34892;?#20107;件主要发生在太平洋中部,?#34892;?#21017;在东部,但其中?#33041;?#22240;?#20849;?#28165;楚。我认为 ENSO 的“类型”是个连续体而并非仅仅两类,但至于它们之间有何区别,仍然有待了解。

            为什么不同的 ENSO 现象对世界会产生不同程度的影响?也并不是说越强的 ENSO 就有越强的影响力。比如 1997 年的厄尔尼诺尽管较强,但印度的季风基本是正常的;2002 年的厄尔尼诺现象虽然并不?#29616;兀?#20294;季风却非常弱。

            为什么有的十年里 ENSO 变化很大,而?#34892;?#21364;变化很小?或者更通俗地说,太平洋的年代?#26102;?#21270;是如何与 ENSO 相关联的?用来解释 ENSO 的气候动力学思路是否?#37096;?#20197;解释年代?#26102;?#21270;呢?

            NSR?#20309;?#20160;么实时预测 ENSO 如?#27515;?#38590;?我们在预测 ENSO 方面还有多大的进步空间?

            卡恩:这是一个很好的问题。这里面主要有几个原因:

            (1)我们现有的观测数据有限。尽管我认为这不会是制约 ENSO 预测的主要问题,但因为我们对 90 年代之前的海洋状况了解太少,只有过去的几个厄尔尼诺事件可以用于研究和预测,所以观测数据的缺乏就显得尤为重要了。

            (2)在气候和天气预测中必须要进行数据同化,目的是将观测结果和模型对当前状态?#33041;?#20272;结合起来,得到尽可能最佳的初始条件。这里的“最佳”指的?#24378;?#20197;产生最佳预测的初始条件。由于我们使用的模型——也就是用来将当前状态投射到未来的工具——存在偏差,所以“最佳”状态可能并不是最接近自然的状态。天气预报中有很多数据同化的经验,但在气候预报中就没?#24515;?#20040;多了,但是它还是非常重要的。上世纪 90 年代?#23588;?#25105;们团队的陈大可博士(编者注:陈大?#19978;?#20026;自然资源部第二海洋研?#20811;?#30740;究员,长期从事 ENSO 动力学及预测等方面的研究)通过研究数据同化改善了我们?#33041;?#25253;。特别要指出的是,他?#19994;?#20102;减少模型偏差的负面影响的方法(参见陈大可等 1995 年的 Science 文章)。

            (3)改进模型,以使得模型可以更容易重现当前的气候状态。这也意味着模型更有可能对未来气候系统开展模拟。

            (4)ENSO 的可预测性是有限的,这主要是因为气候是一个混沌的动态系统,但我们并不知?#28061;?#27979;的极限在哪里。在没有大?#25239;?#27979;数据支撑的情况下,我们必须求助于模型对可预测性进行评?#39304;?#23601;天气预测模型而言,模型已经可以对关键过程有很好的模拟。而对于 ENSO,我们根本不?#33539;?#30456;关的关键过程?#38477;?#26159;什么,也不能?#33539;?#25105;们的模型是否准确地模拟了这些过程。简而?#28798;?#25105;觉得我们还没有掌握 ENSO 预测的极限。虽然我无法证明这一点,但我相信目前的 ENSO 预测模型?#23545;?#27809;有达到可预测性的极限,因此还有很大的改进空间。假如我们清楚如何改进模型的话,这可能是最?#34892;?#30340;途径。

            NSR:您认为全球变暖会?#28798;?#25913;变 ENSO 的特征吗?全球变暖和 ENSO 相互之间会如何作用?

            卡恩:对这个问题最准确的答案应该是我不知?#26469;?#26696;。

            目前来说,IPCC 的模型预测是我们最好的参考,但它也无法预测 ENSO 将会发生怎样的变化。历史上每次 ENSO 事件之间、或者每十年间的 ENSO 事件之间都有很大的差异。这种自然变化已经大到使我们很难看到全球变暖对 ENSO 的影响。

            不过可以肯定的是,全球变暖会改变 ENSO 事件带来的影响。这其中最明显的例子就是降雨。由于温度?#32454;?#30340;大气中含有更多水分,每一次 ENSO 带来的暴雨也都含有更多的水分,所以我们预计未来 ENSO 引起的洪水会更加?#29616;亍?#27492;外,干旱地区将变得更加干燥,所以旱情也将更加?#29616;?#21644;?#24535;謾?/p>


          全球变暖背景下,ENSO 引发的干旱和洪水都可能更加?#29616;亍#╬ixabay)

            4、其他

            NSR:你曾在哈佛大学主修应用数学,毕业后在美国国家航空?#25945;?#23616;工作。?#38477;?#26159;什么原因让你重返校园学习气象学/海洋学?现在回想起来,你觉得这是个正确的决定吗?

            卡恩:1966 年,我从研究生院的应用数学专业(现在被称为计算机科学)毕业后,开始在美国宇航?#25351;?#36798;德太空研?#20811;?#20570;程序员/分析师。

            那时第一颗温度测量卫星正要发射。我们启动了一个项目,使用当时最先进的大气环流模型(AGCM),即两级 Mintz-Arakawa 模型,来模拟新的温度探测结果如何影响天气预报。但不久我就发现负责此事的物理学家?#28304;?#27668;动力学了解得并不多。由于他非常有名,所以我推测其他人就更?#30828;?#28165;楚了。

            后来,他们从麻省理工学院请来朱尔·查尼(Jule Charney)做顾?#30465;N业?#26102;并不知道这件事,不过查尼的工作促成了第一次天气预报的成功(参见查尼,福尔托夫特和冯·诺伊曼 1950 年的 Tellus 文章)。我很快就为查尼?#28304;?#27668;动力学的深刻认识所折服。我问了他许多非常浅显的问题,而他也对我耐心地一一解答。

            1970 年,我的孩子出生,我们搬到了新罕布什尔州的农村,我在那里一所小型学院教书。但我很快意识到我不想将我的学术生涯局限于此。于是我决定回去,和知?#23545;?#21338;的查尼一起工作。

            这绝对是一个非常正确的决定。我现在仍然和许多当时的老朋友联系,与他们一起工作的日子也非常的有趣。

            总之,作为一名科学家,我的职业生涯很精彩,工作一直充满着乐趣,现在也依然是这样。我很?#20197;?#23436;成了一些很有价值的科学研究,同时这些研究?#24067;?#21457;我去思考关于 ENSO 对社会所造成的影响等问题。我唯一能想?#38477;母?#38754;影响就是,如果?#19994;背?#22362;持从事计算机研究,现在可能会更有钱。

            NSR:你能给从事海洋和气候领域研究的学生和年轻科学家们提一些建议吗?

            卡恩:去发现你认为有趣,但是重要的科学问题。如果你所能解决的问题是一些琐碎的小问题,那么这些研究可能就没那么有趣了。

            如今的气候研究在很大程度都受制于 IPCC 评估使用的综合模型,出现了很多意义不大的论文,例如我运行了一下模式,研究了模式输出结果,得出了一些结论;或者是我对比了很多不同的 IPCC 模?#38477;?#27169;拟结果,?#34892;?#27169;式给出这样的结果,?#34892;?#32473;出那样的结果等等。这些研究都很无?#27169;?#27809;有什么启发性。试着创造一个想法,最好是关于物理现象的,然后思考如何来实现它。对搞科学研究来说,这也许是一个天真?#21335;?#27861;,但我认为这是个好想法。?#20801;?#29992;更简单的模型或理论来解释一些现象。

            我们目前正以前所未有的效率来获取古气候数据。而古气候也给我们提出了一个严峻的科学问题,考验着我们的知?#37117;?#38480;。例如,大约 11000 年前新仙女木期开始的时候,地球温度在短短 10 年内就下降了几度,这是怎么发生的呢?如果我们不能理解这一问题,那或许我们就不该对未来气候变化做出?#33041;?#27979;抱有盲目的自信。

            作者简介:

            *连涛,自然资源部第二海洋研?#20811;?#21103;研究员。

            制版编辑?#28009;?#30382;鱼

           

           

           

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