Nature Communications | 暖冷突转：气候变暖下的新型极端威胁
为啥开始关注“极端温度突转”？
最近我和同行在交流时反复提到一个现象：过去我们讨论极端气温，要么是热浪、要么是寒潮，但现在越来越多的是“刚热完，立马骤冷”、“昨天30度，今天飘雪”这种“气温跳崖”的现象。我们叫它——Rapid Temperature Flip，也就是“暖-冷/冷-暖突转事件”。这篇发表在 Nature Communications 的文章对这个问题进行了系统研究。用了三套观测数据（ERA5、Berkeley Earth、NCEP），覆盖1961–2023年，还结合了CMIP6的多模式模拟（17个模式、4种SSP情景），提出了一个定义“突转事件”的新标准：比如，气温在5天内从高于气候均值+1标准差转为低于-1标准差，就算是一次突转（见 Fig. 1a）。我个人觉得，这种设定非常巧妙，因为它避开了长期变暖的背景趋势，用标准化温度来衡量极端性，能清晰捕捉到剧烈天气转折，而不是一般的温差波动。
Fig. 1
展示了气温突转事件的识别方法和气候统计特征：a 图为通过标准化和去趋势后的温度序列识别异常暖（红圈）和异常冷（蓝圈）事件的示例，黑线为5天滑动平均的标准化温度序列，红线为多年季节变化的气候均值，灰色阴影为均值±标准差，虚线为±1个标准差的界限，红蓝阴影区域分别表示温度高于或低于均值1个标准差，红蓝菱形分别表示暖转冷和冷转暖的突转事件；b 图为冷转暖突转事件的结构示意，蓝色为冷期，灰色为过渡期，粉色为暖期，并分析了事件的强度和过渡时间；c–h 图为1961–2023年间暖转冷（左列）和冷转暖（右列）事件的年均发生频率（c,d）、强度（e,f）和过渡时间（g,h）的空间分布，所有数据来源于ERA5、Berkeley Earth和NCEP的集合平均值，内嵌柱状图展示了四季（DJF, MAM, JJA, SON）内ERA5（青色）、Berkeley Earth（蓝色）和NCEP（灰色）数据所对应指标的气候统计值，图下方曲线为各指标在纬度上的带平均，阴影部分为标准差范围。
这些突转事件，到底多常见？
我原本以为只有北美这种强冷空气南下的地方才会高发，结果一看全球分布（Fig. 1c–h），发现东亚、南美、东澳洲等中纬度地区同样是重灾区，而且这些地区不光频率高，突转还更猛、时间更短。这和纬度上的天气系统（锋面、罗斯贝波等）活动密切相关。作者进一步做了物理机制分析（Fig. 2），这个我特别想和同行分享一下。从暖转冷的突发，通常是在高湿、高云覆盖条件下发生，因为这时候太阳短波辐射减少，蒸散也少，地表降温快。而从冷转暖的反过来，通常是晴天干燥，地表接受大量太阳辐射，快速升温。这让我意识到，温度突转并非随机的“鬼天气”，背后是系统性的大气和地面耦合过程在作祟。未来要预测这类事件，不能只盯着气温本身，而要引入更复杂的变量，比如土壤湿度、云量变化等。
Fig. 2
是一个示意图，总结了气温突转事件背后的局地物理过程机制：a 图表示暖转冷突转事件的过程，b 图表示冷转暖事件的过程。图中红色向上箭头表示变量增加，蓝色向下箭头表示变量减少。所分析的变量包括：短波辐射（SWR）、长波辐射（LWR）、感热通量（SHF）、潜热通量（LHF）、近地面2米气温（Ta）、总云量（TCC）、相对湿度（RH）和土壤湿度（SM）。该图体现了不同类型温度突转发生时的典型局地能量和水分通量变化路径。
突转会变得更频繁、更剧烈吗？
在高排放情景下（SSP5-8.5），到了2100年，突转事件的频率将比1961–1990年上升8%左右，强度增加7%，而过渡时间缩短超过3%——这意味着，不但来得更多、更猛，而且“毫无预警”就发生了（Fig. 4）。而最令人警醒的是：未来几十年里，低收入国家的人群暴露将增加4~6倍，远高于全球平均（Fig. 5）。这提醒我们，气候不平等不仅是温度升高的均值问题，更是极端变化的不均衡问题。我在研究中也常遇到这个困扰——突发的冷热切换会打乱植被生理节律，增加霜冻损伤、花期错乱等风险；在人类社会中，则意味着能源需求剧烈波动、老年人心血管风险上升，甚至可能引发“健康危机链条”。作者还指出：突转事件影响的不止是温度本身，更是对“应急响应时间”的挑战，这点非常关键。
Fig. 4
展示了未来气温突转事件的变化趋势预测：a–f 图分别为全球陆地上暖转冷（a, c, e）和冷转暖（b, d, f）事件的年均发生频率、强度和过渡时间在1961–2100年间的变化趋势，涵盖四种排放情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5）；阴影表示不同模型之间的差异范围。图中内嵌水滴图展示了基准期（1961–1990）与远期未来（2071–2100）在四季中的特征值变化，水滴大小代表各情景的对应值大小。g、h 图为在高排放情景（SSP5-8.5）下，2023–2100年期间暖转冷（g）与冷转暖（h）事件过渡时间在IPCC AR6 区域尺度上的区域均值变化趋势，数据基于CMIP6多模式集合平均，考虑了网格面积加权，阴影斜线表示变化趋势在显著性水平 p < 0.1 下显著（基于改进的Mann-Kendall检验）；i、j 图为饼图，展示不同SSP情景下，各IPCC AR6区域中过渡时间呈增加（粉色）或减少（青色）趋势的比例。
Fig. 5
展示了未来全球人口对气温突转事件的暴露情况预测：a 图为全球尺度上，四种SSP情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5）下年均人口暴露总量的时间序列，阴影表示不同模型间的不确定性范围；b 图为不同收入水平国家和全球总体在人口暴露量上的预测变化趋势；c 图展示了来自SSP数据库的30个区域（经过调整）在未来突转暴露上的变化情况，与b图呈相同格式。
参考文献格式
Wu, S., Luo, M., Lau, G. N.-C., Zhang, W., Wang, L., et al. (2025). Rapid flips between warm and cold extremes in a warming world. Nature Communications, 16, 3543. https://doi.org/10.1038/s41467-025-58544-5
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