学科: 大气科学

数据同化（DA）整合观测数据与模型预测生成优化大气状态，其物理一致性对天气预报和气候研究至关重要。传统贝叶斯DA方法通过经验协方差结构施加物理约束，但准确性和稳健性有限。本研究提出潜空间DA（LDA）框架，利用自编码器从全球大气数据中学习潜空间并进行贝叶斯DA。LDA能捕捉非线性物理关系，无需显式建模约束即可生成平衡分析结果，在理想和真实观测场景下均提升分析质量和预报技巧，且对潜空间维度和训练数据误差具有强稳健性，具备实际应用潜力。

标签: 大气数据同化 机器学习 潜空间数据同化 物理一致性 自编码器

格陵兰是全球重要科研地，政府正大力推动科研发展，投入巨资打造“塔罗约克”号科考船等设施，研究涵盖气候、地质、基因等多个领域，助力应对全球挑战。

标签: 塔罗约克号科考船 格陵兰 气候变化 研究战略 科学研究

微塑料是全球性污染物，但其大气分布尚不明确。虽大气微塑料测量渐多，排放量估算仍差数个数量级。本研究汇编全球数据集并与模型对比，发现模型高估实测浓度2-4个数量级。海洋median浓度（0.003个/m³）比陆地（0.08个/m³）低27倍。估算陆地年排放6.1×10¹⁷颗粒，海洋2.6×10¹⁶颗粒，排放量低于此前认知，且陆地源数量占优但质量并非如此，需进一步研究排放粒径分布。

标签: 大气排放 微塑料 海洋源 粒径分布 陆地源

2025年海洋新增23泽塔焦耳热量，约相当于2023年全球37年的一次能源总消耗量。海洋是地球主要储热库，其热含量是气候变化的重要指标，且持续创历史新高，对全球天气和生态影响重大。

标签: 极端天气 气候变化 海洋变暖 海洋热含量

印度北部污染严重地区常出现厚雾，持续时间长，造成广泛社会经济影响。研究发现，气溶胶浓度升高会使雾更厚、顶部液滴更大。其机制为气溶胶增加雾滴数量，释放潜热引发垂直混合，同时增强顶部长波辐射冷却，促进冷凝，尤其夜间更明显。

标签: 印度北部 大气边界层 气溶胶 潜热释放 雾增强

北极气候快速变暖，极端天气事件频率在北极陆地许多地区急剧上升。过去30年生物气候极端事件存在显著空间差异，如高北极干旱增多，欧洲北极冬季增温和雨雪事件影响区域扩大。约三分之一北极地区近期才开始出现此类极端事件，北极正进入生物气候极端新纪元，可能对寒冷生态系统造成严重后果。

标签: 北极 极端天气事件 气候变化 生物气候极端事件 陆地生态系统

随着地球气候变暖，热带森林正面临日益加剧的高温和干旱。《自然》杂志中，Chambers等人将当前亚马逊森林的干旱应对与未来气候条件下热带森林的预期反应相联系，揭示了极端干旱压力的潜在后果。

标签: 亚马逊 干旱应对 极端干旱 气候变化 热带森林

我们开发了一种混合模型，将机器学习嵌入SPEAR气候模型以校正海冰预测偏差。通过比较两个版本（一个经冰-气-海耦合反馈训练，另一个未经过），发现前者（HybridCPL）能减少北极季节性误差及南极5-12月误差，将南极冬季海冰范围的4-6个月预报误差降低超一半。后者（HybridIO）因样本外问题导致南极夏季无冰。研究表明机器学习可提升海冰预测能力，且结合耦合过程训练至关重要。

标签: 偏差校正 机器学习 海冰预测 混合模型 耦合气候模型

以往研究表明全球变暖下未来火灾天气增加，但减排情景下的变化尚不清楚。本研究通过模拟发现，相比净零排放（ZeroE），净负排放（NegE）能大幅缓解极端火灾天气，尤其在高风险地区，因温度降低和湿度增加；而ZeroE会使全球火灾危险升高，特别是北半球低纬度。这与大气 moisture 供应变化有关，受大西洋经向翻转环流和热带辐合带位置影响，强调积极除碳的重要性及ZeroE的局限性。

标签: CO2减排 净负排放 大西洋经向翻转环流 极端火灾天气 火灾天气指数

《AGU Advances》新研究显示，过去20年，赤道太平洋的厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）主导全球总储水量极端变化，且使不同大陆同步出现异常干湿，对水资源管理意义重大。

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