高温炙烤下的东南亚：极端天气已进入常态化模式？

一场异乎寻常的热浪正持续笼罩东南亚大片地区。

近日，极端高温席卷了东南亚和南亚多国，包括孟加拉国、泰国、老挝、菲律宾、缅甸和印尼某些地区的气温已经超过40℃。

4月26日，胡志明市体感温度达41度 图源：Ventusky风雨气温图

东南亚多国气温破纪录

进入4月以来，东南亚的气候异常开始显现，老挝自然资源与环境部气象水文局4月25日发布警报说，在席卷全国的热浪影响下，25日至28日老挝将迎来高温天气，最高气温可达43摄氏度，提醒民众采取避暑措施。

而作为老挝邻国的越南，也同样在近期遭遇了极端热浪的烘烤，部分地区的最高气温也达到40.2至44摄氏度。在胡志明市生活多年的华人王女士向记者表示：“这段时间以来都非常热，下午2点左右，是体感温度最高的时候，在户外行走时间过长甚至会觉得有点喘不过气来，我身边有不少人甚至会提前前往购物中心乘凉，只有在这种空调开足的室内，才能得到较为舒适的感觉。”寻找降温“避难所”已经成为躲避高温日常。越南国家气象局警告，高温天气可能导致火灾、脱水和中暑的风险，而这座越南最大的城市也遭遇自1997年以来持续天数最长的热浪。

在菲律宾，教育部4月28日取消了包括首都马尼拉在内的各地数千所学校的面授课程。该国教师表示：“过去几天，我们已经收到了学生和教师出现高血压、头晕和昏厥的报告。”当地气象局表示，人体感受到的实际温度，预计将保持在创纪录的45摄氏度，而这个数值正处于一个“危险”范围内，长时间暴露在此温度中可能引发中暑。菲律宾电网运营商在一份声明中说，热浪也给吕宋岛的电力供应带来压力，吕宋岛占菲律宾经济产出的四分之三。本月早些时候13座发电厂关闭后，电力储备逐渐减少。

就在东南亚地区热浪来袭之际，近期，世界气象组织发布了一项最新报告指出，去年亚洲是世界上受到气候相关灾害影响最严重的地区。世界气象组织的报告还发现，去年亚洲近地表年均温度达到了有记录以来的第二高，并且亚洲气候变暖的速度高于全球的平均水平，去年的气温与1961年至1990年的平均气温相比，高出1.87摄氏度。热浪、干旱、热带气旋等气候事件持续更长、更频繁、更强烈，全球极端天气似乎已进入常态化模式。

愈发频繁的极端天气

东南亚各国所遭受的极端高温现象，是否与全球气候变化或地区性的气候模式变化有关？有哪些特定的气象因素可能导致了这次极端天气事件？5月5日，封面新闻记者采访到四川大学“高原-盆地大气污染与气候变化”研究团队的王楠副研究员。

王楠副研究员解释道：“简单来说极端高温现象与气候变暖有关。全球变暖背景下，现在和未来的极端天气会越来越频繁，表现为冬天更冷，夏天更热。例如，极端降雨，高温干旱等。”据他分析东南亚的这次极端热浪是多方面原因造成。“首先，一年当中这个季节的太阳辐射在赤道附近最为强烈，高强度的太阳辐射导致该区域温度偏高。其次，受气候变暖影响，今年赤道附近的海温异常高，这也是造成该地区热浪的重要原因。此外，东南亚是典型的热带海洋季风气候，当地的相对湿度较高，当空气中的水汽含量较高时，热浪会变得更加难以忍受。”

“我们可以简单理解为4-9月份是东南亚的夏季，东南亚位于赤道附近，是地球受到太阳辐射最强烈的地方。此外，该地地形复杂，有山脉，雨林，平原，城市，地形与大气环流的动力耦合、不同下垫面热量分布不均造成的热力差异等因素，也是导致当地极端天气的原因。总的来说，东南亚的气候条件使得该地区相对容易发生极端高温事件，但具体情况还需综合考虑，如城市化程度、地表覆盖变化和人类活动等。”2023年，西北太平洋的海面温度是有记录以来的最高值，甚至北冰洋也遭受了海洋热浪。亚洲的变暖速度高于全球平均值，自1961–1990年以来，变暖趋势几乎翻了一番。地表温度、冰川后退和海平面上升等关键气候指标在加速变化。

此外，王楠副研究员从天气学角度进行了分析：“极端天气的本质是天气情况与气候平均态相比有明显差异，而东南亚此次的极端高温天气属于极端天气。从极端天气发展的规律来说，随着时间的推移，必定会出现降温或缓解的情况。从长期来看，随着全球变暖，两极冰川融化，海平面上升，冬天两极地区变热，造成冬季北半球极寒事件增多；夏季，海水温度上升，导致高温热浪或极端降水事件的频率也会增加。”

王楠副研究员

如何监测极端天气？

在实际检测和研究极端天气事件方面，目前有哪些最新的科学进展和研究成果？

王楠副研究员介绍道：“当前，我们对监测极端天气事件采用的是综合气象观测、数值模拟预报与经验预报相结合的综合监测体系。综合气象观测包括：气象站的观测，气象探空气球的观测，气象雷达观测，以及气象卫星观测等。”

通过从“天-空-地”等多维尺度提供多元气象要素的观测，能直观监测天气情况。“另一方面，我们也采取了数值模拟预报来监测天气，是基于我们对天气、气候各个物理过程的已有认识而建立的求解微分方程的理论计算，它主要是依靠超级计算机的高性能计算能力，对天气进行数值模拟，实现气象、气候的预报。经验预报是靠气象预报员，结合天气学知识、气象观测数据以及数值模拟的结果所采取的对未来天气事件做出的主观预测。”

近年来，人工智能高速发展，也发展出了利用机器学习来预报天气的流派。例如我国开发的“盘古”天气预报系统。这类机器学习的天气预报是纯数据驱动的、依靠深度学习来开展的预报。王楠副研究员打了个比方：“通过对海量历史气象资料进行训练和学习，总结历史经验，实现快速预测未来的天气。”通常，训练好的AI模型可以在很短时间内预测未来的天气事件，这比数值预报耗时更短、节省更多计算资源。目前，已有一些研究表明机器学习的AI预报表现性能优于数值天气预报。