夏威夷大学马诺阿分校通过简单的海面数据模型，成功实现提前15个月预测厄尔尼诺。研究预警2026年底将出现升温超2摄氏度的强厄尔尼诺。
几十年来，如何更早、更准地预测厄尔尼诺-南方涛动一直是气候科学的圣杯。这种能够在全球范围内引发极端干旱、洪涝和海洋热浪的气候引擎，时刻牵动着农业、能源和防灾部门的神经。最近，夏威夷大学马诺阿分校在《地球物理研究快报》上发表了一项突破性研究，证明了预测气候并不一定需要超级计算机或海量的AI训练数据。
该研究团队开发了一个名为Wyrtki-CSLIM的实证气候模型。令人惊讶的是，这个模型仅依赖海平面温度和高度的观测数据，就能提前15个月精准预判厄尔尼诺和拉尼娜现象。这一预见期远超目前的常规水平，为人类应对气候灾害争取到了宝贵的时间。
研究的第一作者、夏威夷大学马诺阿分校海洋与地球科学技术学院的博士后研究员Yuxin Wang解释道，目前的预测主力通常是计算成本昂贵的动力学模型，或者是极其复杂的AI算法。但他们选择回归物理本质，利用了两个存在已久的气候记忆原理。
第一个原理被称为Wyrtki记忆。20世纪60至90年代的海洋学先驱Klaus Wyrtki曾指出，赤道太平洋的海平面变化实际上反映了海洋上层的热量积聚。为此，夏威夷海平面中心通过分布在全球的验潮仪，为卫星测量提供校准，捕捉这些关键的起伏信号。
第二个原理则来自诺贝尔奖得主、德国海洋学家Klaus Hasselmann。他证明了海洋具有大尺度温度模式的记忆力。即便是在热带太平洋之外的区域，海面温度的波动依然会在几个月后通过连锁反应影响厄尔尼诺的发展。
将这两种记忆结合后，Wyrtki-CSLIM模型在长达60年的历史气候数据中展现了非凡的实力。它的预测表现不仅能与顶尖的动力学模型媲美，在某些情况下甚至优于目前最先进的AI预测系统。这种简单、透明且低成本的建模方式，为气候预测提供了一条全新的路径。
根据该模型的最新实时预测，2026年底赤道东太平洋将发展出一次强劲的厄尔尼诺现象。届时，该区域的水温将比正常年份高出2摄氏度以上。夏威夷海平面中心副主任Matthew Widlansky指出，虽然每个厄尔尼诺事件的具体影响各异，且所有模型都存在一定的不确定性，但目前这一预测结果与最先进的动力学模型不谋而合。
提前超过一年发出预警的意义非同寻常。这意味着各国政府、资源管理部门以及受影响的社区，可以在洪水或干旱到来之前，有充足的时间进行基础设施加固和农作物调整。这一研究提醒我们，尽管气候系统纷繁复杂，但抓住核心物理规律，往往比盲目追求计算规模更能洞察未来的风云变幻。
