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国家发预测,今年冬天或成60年少见反常冬,3大特点大家提早防范

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国家发预测,今年冬天或成60年少见反常冬,3大特点大家提早防范
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2026年11月3日,中国气象局发布冬季气候趋势预测,预计全国气温总体偏高,但寒潮频次略偏多,冷暖起伏大。 从这次预测来看,今年冬天值得警惕的地方不在于冷或暖的单一方向,而在于气温起伏大、极端天气多、各类灾害相互叠加。 2026年10月,赤道中东太平洋厄尔尼诺事件已发展为有监测记录以来最强,预计对今冬明春产生明显影响。全国平均偏暖与阶段性寒潮可以同时存在,单看一个平均温度,很容易忽略具体天气过程的强度。 要理解这种反常从何而来,需要把目光投向赤道太平洋,并回顾最近一次强厄尔尼诺留下的教训。 2023年是一个很有代表性的参照年份。据国家气候中心监测,当年5月起赤道中东太平洋进入厄尔尼诺状态,5月至10月关键区海温指数连续6个月达到相应标准,一次东部型厄尔尼诺事件正式形成。 美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的监测同样显示,入冬前后赤道中东太平洋的偏暖态势不但没有减弱,反而继续加强,尼诺指数周值一度接近+2℃,强度超过2009年那次事件,成为新世纪以来仅次于2014年至2016年超级厄尔尼诺的一次强事件。 厄尔尼诺最早显现的影响落在台风活动上。海温异常会扰乱沃克环流,让菲律宾以东原本有利于台风生成的暖池区域变成下沉气流偏强的异常区,台风的生成源地因此整体东移。 生成位置偏东,台风在海上发展的路程和时间就更长,结果往往是数量偏少而强度偏强。2023年西北太平洋的台风恰好把这种“少而强”表现得较为突出:全年西北太平洋和南海生成台风17个,属于有记录以来最少的年份之一,可其中超强台风多达8个,占比接近一半。 杜苏芮、海葵、小犬这些强度高、生命期长的台风,靠近或登陆我国后都造成了相当严重的影响,杜苏芮带来的残余环流更是参与引发了华北地区罕见的极端强降雨。 从本质上讲,厄尔尼诺是一种暖事件,它叠加在全球变暖的长期趋势之上,会让升温进一步加剧。2023年的情况印证了这一点。 从当年6月起,全球月平均气温连续多个月刷新历史纪录;国内方面,2023年9月至11月全国平均气温为11.3℃,是1961年以来最暖的秋季,即便11月里出现了六次冷空气过程,整体气温依然偏高。2023年随后成为当时有观测记录以来最热的一年,而世界气象组织此后确认,2024年的全球平均气温又超过了2023年,首次在全年尺度上比工业化前高出约1.5℃。 连续两年刷新纪录,说明大气和海洋积蓄的热量正在持续累积,这正是近几个冬季气候越来越“不按常理出牌”的大背景。 每逢暖冬预测,总会有人问:是不是这个冬天会一直暖下去,南方干脆没有冬天,寒潮和风雪也不必担心了? 从气候统计看,厄尔尼诺年的冬天我国总体确实偏暖,降水也以偏多为主。 气候研究常通过历史观测与模式试验,比较厄尔尼诺、拉尼娜背景下的气温和降水变化,寻找其中的统计关系。 厄尔尼诺发展年冬季,我国气温总体偏高的概率通常较大,拉尼娜背景则可能增加偏冷概率。但各地区的变化并不整齐一致,不同事件之间也有明显差别。 问题在于,厄尔尼诺只是影响我国冬季气候的众多因子之一,在气候变暖的背景下,这些统计结论不能简单套用。这里有两层意思需要说清楚。 偏暖是一个平均温度的概念,并不代表整个冬天从头暖到尾,更不代表没有寒潮,大幅偏暖把气温抬得很高之后,冷空气一旦南下,降温幅度反而更大,常常引来强烈甚至极端的寒潮。 偏暖同样不代表不下雪,暖湿气流更频繁地深入北方,和南下的冷空气一碰头,暴雪、冻雨、冰粒等各类降水出现的可能性都会增加。 历史上不乏这样的例子。2016年1月正值超级厄尔尼诺期间,我国遭遇了一次极端寒潮,冰冻线一直压到南海北部,广州、东莞甚至深圳北部都出现了降雪。 2009年11月是中等强度厄尔尼诺期间,华北平原迎来一场极端暴风雪,石家庄暴雪连下三天,降水总量和积雪深度都打破了历史纪录。 离现在更近的是2023年12月,月初江南和黄淮多地还出现了接近20℃的异常回暖,到了中旬,一轮强寒潮迅速席卷大半个中国,河南、山东等地出现大范围暴雪,北京经历了有气象记录以来罕见的长时间持续低温。 短短半个月里从“过秋天”跌进“过严冬”,这样的落差,正是暖背景下冬季天气最典型的特征。 这次国家气候中心在滚动预测中之所以强调今年冬季的反常程度,核心也在于此:预计寒潮频次略偏多,冬季前期偏冷、后期偏暖,冷暖起伏较大。平均值看上去或许并不极端,但落到具体某一周、某一天,人们感受到的可能是一次又一次的大起大落。 综合以上分析,今年冬天总体上或许仍以偏暖为底色,但有三方面的特点需要提前做好准备。 第一个特点,是北方极端降雪和复合型降水风险上升。按照以往经验,北方冬季空气干燥,即使下雪也多是干冷的纯雪,纯雪的危害比冻雨、冰粒以及雨雪混杂的复合型降水要小一些。 但在暖湿气流增强的年份,情况会发生变化,2023年11月东北多地就频繁出现湿雪、冻雨、冰粒同时出现的“乱炖”

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