2021年全球气候状况WMO-No.1290天气气候水BWMO-No.1290©世界气象组织,2022WMO对用印刷、电子和其他各种形式出版的各语种出版物拥有版权。翻印WMO材料的短幅摘录无须授权，但须清晰完整地注明出处。有关本出版物的编辑问题及部分或全文出版、翻印或翻译本出版物问题请联系：Chair,PublicationsBoardWorldMeteorologicalOrganization(WMO)7bis,avenuedelaPaix电话:+41(0)227308403P.O.Box2300传真:+41(0)227308117CH-1211Geneva2,Switzerland电子邮件:publications@wmo.intISBN978-92-63-51290-1封面插图来自AdobeStock:冰山(照片鸣谢:z576)；森林火灾，旱季夜晚红橙色的森林大火(照片鸣谢prirach)；RajaAmpat的浅水珊瑚礁和岛屿(照片鸣谢:EAD72)；大河洼地被洪水淹没地区(照片鸣谢:VladimirMelnikov)。iSTOCK:夕阳下的旱地。变化多端的沙漠天空。气候变化（照片鸣谢：Mycola）。注：WMO出版物中所用的称号和本出版物中的材料表示方式并不代表WMO对各国、领土、城市或地区、或其当局的法律地位、或对其边界划分的观点立场。提及的具体商号或产品与未提及或未广告的同类相比并不表示前者得到了WMO的赞同或推荐。WMO出版物中显示的带署名作者的结果、解释和结论只是作者的观点，并不一定反映WMO或其会员的观点。1目录关键讯息.................................................2前言...................................................3温室气体指标...............................................4基线......................................................4温室气体...................................................4温度......................................................6海洋......................................................7冰冻圈....................................................12平流层臭氧.................................................19短期变率的驱动因素...........................................202021年高影响事件...........................................21热浪和野火.................................................21寒潮和雪..................................................22降水.....................................................22洪水.....................................................22干旱.....................................................24热带气旋..................................................25强风暴....................................................26归因.....................................................26风险和影响...............................................27粮食安全..................................................27人道主义影响和人口流离失所......................................28气候对生态系统的影响..........................................30北半球夏季极端事件：准静止行星波的作用与北极变暖放大北半球夏季极端事件：准静止行星波的作用与北极变暖放大................................................3232气候监测的观测基础气候监测的观测基础................................................................................................3636次季节到季节预报能否改进东南亚地区的备灾？021年9月20–26日案例研究回顾次季节到季节预报能否改进东南亚地区的备灾？021年9月20–26日案例研究回顾........................3838数据集和方法..............................................39供稿方名单...............................................452关键讯息2021年的全球平均温度比1850-1900年工业化前的平均水平高出约1.11±0.13℃。由于年初和年末受拉尼娜现象的影响，温度低于最近几年。最近的七年（2015至2021年）是有记录以来最暖的七年。2021年，全球平均海平面达到新高，2013-2021年期间平均每年上升4.5毫米。2021年，南极臭氧洞达到最大面积2480万平方公里。形成这个异常深大的臭氧洞的原因是强大而稳定的极地涡旋，以及平流层低层的温度低于平均水平。格陵兰岛在8月中旬经历了异常的融化事件，位于格陵兰冰盖最高点（海拔3216米）的顶峰站经历了有史以来第一次降雨。异常的热浪打破了横跨北美西部和地中海地区的记录。加利福尼亚州的死亡谷在7月9日达到了54.4℃，相当于2020年的数值，即至少是自20世纪30年代以来世界上的最高记录，而西西里岛的锡拉丘兹达到了48.8℃。飓风“伊代”是北大西洋飓风季的最强飓风，于8月29日在路易斯安那州登陆，是该州有记录以来登陆的最强飓风，美国的经济损失估计为750亿美元。在中国河南省发生的洪水破坏性强，代价高昂，导致了177亿美元的经济损失，西欧在7月中旬经历了有记录以来最严重的洪水。这一事件在德国造成的经济损失超过了200亿美元。世界上许多地区（包括加拿大、美国、伊朗、阿富汗、巴基斯坦、土耳其和土库曼斯坦的多个地区）受到了干旱的影响。在加拿大，重大干旱导致小麦和油菜籽作物产量水平低于2020年水平的35%-40%，在美国，科罗拉多河上的米德湖水位在7月下降到47米，低于满蓄水位，是有记录以来的最低水平。新冠疫情进一步加剧了冲突、极端天气事件和经济冲击的复合影响，几十年来在改善全球粮食安全方面取得的进展遭到了破坏。水文气象危害继续导致国内流离失所。截至2021年10月，记录到的流离失所者人数最多的国家是中国（超过140万）、越南（超过66.4万）和菲律宾（超过60万）。3继政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告的第一、第二和第三工作组报告发布后数月，世界气象组织发布了《2021年全球气候状况》报告。WMO的这份报告提供了2021年观测到的年度气候状况的最新信息，展示了关键指标的持续趋势（IPCC报告中也有报告）。这些指标包括温室气体浓度、全球年平均表面温度、全球平均海平面、海洋热含量、海洋酸化、海冰范围以及冰盖和冰川的质量变化等。这些关键指标显示了气候在继续变化，同时，关于社会经济影响的信息强调了人口对当前天气和气候事件的脆弱性。据报告，由于高影响天气和气候事件，损失和损害超过了1000亿美元，并对粮食安全和人道主义方面产生了严重影响。2019年至2020年，大气CO2浓度的增长略低于2018年至2019年的观测值，但高于过去十年的平均年增长率。由于新冠疫情的相关限制，2020年化石燃料CO2排放量约下降了5.6%。到本世纪末，要将全球平均温度稳定在比工业化前（1850-1900年）水平高1.5°C至2°C，则需要大幅减少温室气体排放，而且必须在这十年内加速减排。早期预警系统是各部门适应气候的关键要求。然而，据报告，只有不到一半的会员建立了早期预警系统。WMO及其会员正在密切合作，以便在不久的将来大幅改善这一状况。本报告是由各位专家和主要作者利用自然数据分析和影响评估汇编而成的，借此机会我要向他们表示祝贺。感谢做出贡献的各方，特别是WMO会员的国家气象水文部门、区域气候中心和联合国机构，感谢其合作和投入。本报告旨在帮助我们的组织向世界领导人和世界公民提供有关地球系统状况、2021年天气和气候状况、以及天气和气候事件影响的最新信息。WMO一如既往致力于支持这一出版物，并为此进行广泛宣传。（佩特里·塔拉斯教授）秘书长前言4全球气候指标1从多个视角（包括大气成分、能量变化以及土地、海洋和冰层的响应等）展示了全球范围内的气候变化。这些指标是密切相关的。例如，大气二氧化碳和其他温室气体的上升导致了能量的不平衡，从而导致了大气和海洋变暖。海洋变暖反过来又导致海平面上升，此外，陆地上的冰块因大气温度上升而融化。全球指标采用了广泛的数据集（列在本报告的末尾）并以多个观测系统为基础（见气候监测的观测基础）。这些指标共同勾画了世界持续变暖的图画，触及了地球系统的方方面面。《气候指标和可持续发展：论证相互联系》（WMO-No.1271）中突出强调了全球气候指标与可持续发展目标之间的联系。该报告追踪了作为自然系统的关键气候指标之间的联系和反馈回路，以及对17个可持续发展目标中大多数目标的级联风险。因此，监测全球气候指标及其相关的风险和影响，对于到2030年实现可持续发展目标具有至关重要的意义。基线基线是指特定时期，通常跨越一个或多个十年期，作为固定时期，用于与当前条件进行比较。本报告使用了多种基线，并酌情在文本和图表中对这些基线做了具体说明。我们尽可能采用了1981-2010年间的WMO气候标准平均值作为基线，以实现报告的一致性2。然而，对于某些指标来说，不可能使用这一基线，因为缺乏整个时期的测量值，或者需要更长的时间来计算有代表性的统计数据。有两个值得注意的例外情况。首先，对于全球平均温度，采用了1850-1900年的基线。这是最近的IPCC报告（第六次评估报告3，特别报告：全球变暖1.5℃4）中使用的基线，作为工业化前温度的基准期，并且与了解相对于《巴黎协定》目标的进1Trewin,B.;Cazenave,A.;Howell,S.etal.HeadlineIndicatorsforGlobalClimateMonitoring,BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2021,102(1),E20–E37.https://journals.ametsoc.org/view/journals/bams/102/1/BAMS-D-19-0196.1.xml.2为了与WMO会员的气候报告保持一致，使用了1981-2010年，而非1991-2020年，因为并非所有会员都已经过渡到使用较近的时期。3政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：AR6气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/。4政府间气候变化专门委员会（IPCC），2018：IPCC特别报告：全球升温1.5°C,https://www.ipcc.ch/sr15/。5https://public.wmo.int/en/resources/united_in_science;https://library.wmo.int/index.php?lvl=notice_display&id=219466https://www.unep.org/resources/report/global-methane-assessment-benefits-and-costs-mitigating-methane-emissions展相关。其次，对于温室气体，可以利用冰芯中的气泡来估算更久远时期的大气浓度。因此，本报告中使用1750年来代表工业化前的温室气体浓度。温室气体大气温室气体浓度反映了人类活动产生的排放、自然源以及生物圈和海洋汇之间的平衡。自20世纪中叶以来，人类活动导致的大气温室气体水平上升一直是气候变化的主要原因。全球温室气体的平均摩尔分数是根据WMO全球大气监视网（GAW）计划和伙伴网络在多个站点进行的现场观测计算出来的。2020年，温室气体摩尔分数达到新高，全球平均表面摩尔分数：二氧化碳（CO2）为413.2±0.2ppm、甲烷（CH4）为1889±2ppm、氧化亚氮（N2O）为333.2±0.1ppm，分别为工业化前（1750年）水平的149%、262%和123%（图1）。从2019年到2020年，大气CO2浓度的增长略低于2018年到2019年的观测水平，但高于过去十年的平均年增长率。由于新冠疫情的相关限制，2020年化石燃料CO2排放量约下降了5.6%5。对于CH4和N2O，2019年至2020年的增幅高于2018年至2019年观测到的增幅，也高于过去十年的平均年增长率。莫纳罗亚山（夏威夷）和格里姆角（塔斯马尼亚）等特定位置的实时数据表明，2021年CO2、CH4和N2O的水平在继续上升。大气甲烷（CH4）的增加令人堪忧，因为它不仅是一种强大的温室气体，而且还是一种对流层臭氧前体，对人类健康、农业和生态系统都有影响6。CH4的平均年增长量从20世纪80年代后期的每年约12ppb下降到1999年至2006年期间几乎为零。自2007年以来，大气CH4一直在增加，2020年比2019年水平增加了11ppb。利用GAW甲烷测量结果进行的研究表明，热带地区湿地和北半球中纬度地区人为来源的CH4排放有所增加，这可能全球气候指标5是这一近期增长的原因7。这些研究还指出：CH4减排具有短期气候效益和成本效益。联合国环境规划署（UNEP）的甲烷评估8提出了此类减排措施，并涉及主要排放部门，即石油和天然气、农业和废物管理等。温度2021年的全球平均温度比1850-1900年的平均水平高1.11±0.13℃（图2）。分析中使用的六组数据集（见全球温度数据）显示，2021年排在全球有记录以来第五和第七最暖的年份之间，所有六组数据集都显示最近的七年（即2015年至2021年）是有记录以来最暖的七年。因为年初和年底受到中等强度的拉尼娜事件（即“双峰型”拉尼娜（见短期变率的驱动因素））的影响，2021年没有最近几年那么热。拉尼娜对全球平7Nisbet,E.G.;Manning,M.R.;Dlugokencky,E.J.etal.VeryStrongAtmosphericMethaneGrowthinthe4Years2014–2017:ImplicationsfortheParisAgreement.GlobalBiogeochemicalCycles2019,33(3),318–342.https://doi.org/10.1029/2018GB006009.8https://www.unep.org/resources/report/global-methane-assessment-benefits-and-costs-mitigating-methane-emissions9政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：决策者摘要。见：AR6气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf.10政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：决策者摘要，A.1.2。见：AR6气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf。IPCC的平均值是基于四个数据集：HadCRUT5、NOAAGlobalTemp-临时、Berkeley地球以及Kadow,C.;Hall,D.M.;Ulbrich,U.ArtificialIntelligenceReconstructsMissingClimateInformation.NatureGeoscience2020,13(6),408–413.https://doi.org/10.1038/s41561-020-0582-5.括号内的数值表示5%-95%的信度范围。均温度有暂时的降温作用，在拉尼娜事件发生后的一年里，这种影响最强。除了2018年的弱拉尼娜现象外，上一次强拉尼娜事件发生在2011年。2021年的温度比2011年高出约0.22℃至0.29℃。2016年年初仍处于强厄尔尼诺时段，因此该年仍然是大多数所调查的数据集中有记录以来最暖的一年。以往全球气候状况报告中相对于1850-1900年基线的全球温度距平计算方法已被更新。新方法使用IPCC第六次评估报告中对温度变化及其不确定性的评估，作为估计1850-1900年以来变化的基础。详见“全球温度数据”一节。在IPCC第六次评估报告《决策者摘要》9中，使用以超越点为中心的20年平均值对温度超越点（长期升温超过某一特定水平的点）进行评估。对于2001-2020年期间，平均值估计10为0.99[0.84-1.10]°C。根据本报告中使用的六组数据集的平均值，2002-2021年期间的20年暂定平均值比1850-1900年的平均值高出1.01±0.12℃。1600165017001750180018501900195019851990199520002005201020152020CH4摩尔分数（ppb）年0.01.02.03.04.019851990199520002005201020152020年CO2增长率（ppm/年）-50510152019851990199520002005201020152020年CH4增长率（ppb/年）30030531031532032533033519851990199520002005201020152020年N2O摩尔分数（ppb）0.00.51.01.52.019851990199520002005201020152020年N2O增长率（ppb/年）34035036037038039040041042019851990199520002005201020152020年CO2摩尔分数（ppm）图1：上排：1984年至2020年全球平均CO2摩尔分数（浓度的度量方法），单位为百万分之一（左），CH4的摩尔分数，单位为十亿分之一（中），N2O摩尔分数，单位为十亿分之一（右）。红线是去除了季节性变率后的月平均摩尔分数；蓝点和蓝线表示月平均值。下排：灰色柱状图显示的是CO2（百万分之一/年）（左）、CH4（十亿分之一/年）和N2O（十亿分之一/年）（右）代表摩尔分数连续年均值增长的增长率。来源：WMO全球大气监视网。62021年，在北美和格陵兰岛、非洲北部和热带地区、中东和亚洲南部的广大地区，近地表温度高于1981-2010年的平均水平（图3）。温度低于平均水平的地区包括北亚、澳大利亚、南部非洲和北美西北部的部分地区。拉尼娜现象在热带太平洋的影响较为明显。非洲南部、印度和澳大利亚东部的凉爽条件正是拉尼娜现象的特征。北亚的温度低于平均水平，这与2020年的情况形成鲜明对比，2020年该地区的温度异常高。部分原因是因为2020年初（强正）和2021年初（强负，参见“北极涛动（AO）”一节）的北极涛动的不同阶段，这对全年的平均水平影响很大。11Gruber,N.;Boyd,P.W.;Frölicher,T.L.etal.Biogeochemicalextremesandcompoundeventsintheocean.Nature2021,600,395–407.https://doi.org/10.1038/s41586-021-03981-7.海洋由于温室气体浓度不断增加，地球系统中积累了过剩能量，其中大部分被海洋所吸收。增加的能量使海洋变暖，随之而来的是水的热膨胀，进而导致海平面上升，并增加了陆地冰的融化。海洋表层比内部升温更快，全球平均海面温度的上升和海洋热浪的发生率增加都印证了这一点。随着大气CO2浓度的增加，海洋中的CO2浓度也随之增加。这影响了海洋化学状况，降低了水的平均pH值，这一过程被称为海洋酸化。所有这些变化在海洋和沿海地区产生了广泛的影响和相互作用11。年©皇家版权。来源：英国气象局185018751900192519501975200020251.41.21.00.80.60.40.20.0–0.2°CHadCRUT5分析NOAAGlobalTempGISTEMPERA5JRA-55Berkeley地球图2：六个全球温度数据集（1850-2021年）与工业化前（1850-1900年）条件相比的全球年平均温差。关于数据集和处理的详细信息，请参阅数据集和方法。来源：大不列颠及北爱尔兰联合王国气象局。图3：2021年相对于1981-2010年平均值的近地表温差。该图显示了根据五个数据集（HadCRUT5、ERA5、GISTEMP、NOAAGlobalTemp和Berkeley地球）计算的中位数距平。来源：英国气象局。–10.0–5.0–3.0–2.0–1.0–0.500.51.02.03.05.010.0°C7海洋热含量人类排放的二氧化碳和其他温室气体不断增加，导致大气层顶部的正辐射不平衡（地球能量不平衡（EEI）），造成能量在地球系统中以热量形式积累，进而推动全球变暖12,13,14。地球系统中大约90%的累积热量储存在海洋中，可以通过海洋热含量（OHC）来测量。EEI为正表明地球的气候系统仍在对当前的强迫15做出响应，即使强迫没有进一步增加，也会进一步变暖16。这反过来又反映在海洋热含量的持续增加上。IPCC认为，毫无疑问，人类的影响使大气、海洋和陆地变暖，而且极可能是20世纪70年代以来观测到的海洋热量增加的主要驱动力17。早在20世纪40年代，对次表层温度的历史测量大多依靠船载测量系统，这限制了在全球范围和在深度上的次表层温度观测的可用性18。随着Argo自主12Hansen,J.;Sato,M.;Kharecha,P.etal.Earth’senergyimbalanceandimplications.AtmosphericChemistryandPhysics2011,11(24),13421–13449.https://doi.org/10.5194/acp-11-13421-2011.13政府间气候变化专门委员会（IPCC），2013：气候变化2013:自然科学基础，第3章，https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/。14vonSchuckmann,K.;Palmer,M.D.;Trenberth,K.E.etal.AnimperativetomonitorEarth’senergyimbalance.NatureClimateChange2016,6,138–144.https://doi.org/10.1038/nclimate2876.15Hansen,J.;Nazarenko,L.;Ruedy,R.etal.Earth’sEnergyImbalance:ConfirmationandImplications.Science2005,308(5727),1431–1435.https://doi.org/10.1126/science.1110252.16Hansen,J.;Sato,M.;Kharecha,P.etal.Youngpeople’sburden:requirementofnegativeCO2emissions.EarthSystemDynamics2017,8(3),577–616.https://doi.org/10.5194/esd-8-577-2017.17政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：决策者摘要。见：AR6气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf。18Abraham,J.P.;Barlinger,M.;Bindoff,N.L.etal.Areviewofglobaloceantemperatureobservations:Implicationsforoceanheatcontentestimatesandclimatechange.ReviewsofGeophysics2013,51(3),450–483.https://doi.org/10.1002/rog.20022.19Riser,S.C.;Freeland,H.J.;Roemmich,D.etal.FifteenyearsofoceanobservationswiththeglobalArgoarray.NatureClimateChange2016,6(2),145–153.https://doi.org/10.1038/nclimate2872.20Roemmich,D.;Alford,M.H.;Claustre,H.etal.OntheFutureofArgo:AGlobal,Full-Depth,Multi-DisciplinaryArray.FrontiersinMarineScience2019,6,439.https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fmars.2019.00439.21Boyer,T.;Domingues,C.M.;Good,S.A.etal.SensitivityofGlobalUpper-OceanHeatContentEstimatestoMappingMethods,XBTBiasCorrections,andBaselineClimatologies.JournalofClimate2016,29(13),4817–4842.https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-0801.1.22vonSchuckmann,K.;Palmer,M.D.;Trenberth,K.E.etal.AnimperativetomonitorEarth’senergyimbalance.NatureClimateChange2016,6,138–144.https://doi.org/10.1038/nclimate2876.23Cheng,L.;Abraham,J.;Goni,G.etal.XBTScience:AssessmentofInstrumentalBiasesandErrors.BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2016,97(6),924–933.https://journals.ametsoc.org/view/journals/bams/97/6/bams-d-15-00031.1.xml.24vonSchuckmann,K.;Cheng,L.;Palmer,M.D.etal.HeatstoredintheEarthsystem:wheredoestheenergygo?EarthSystemScienceData2020,12(3),2013–2041.https://doi.org/10.5194/essd-12-2013-2020.25IntergovernmentalPanelonClimateChange(IPCC),2021:SummaryforPolicymakers.In:AR6ClimateChange2021:ThePhysicalScienceBasis,https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf.26政府间气候变化专门委员会（IPCC），2019年：决策者摘要。见：IPCC气候变化中的海洋和冰冻圈特别报告，https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/3/2022/03/01_SROCC_SPM_FINAL.pdf。廓线浮标网络的部署，2006年首次实现了近乎全球覆盖的目标，现在有可能常规测量深达2000米的OHC变化19,20。不同研究组均对全球OHC进行了估算，所有结果都显示海洋在持续升温（图4）。由于对数据差距的不同统计处理、气候学方法的选择和用于解释工具偏差的方法等问题，在年度到年代的尺度上的预算值之间存在差异21,22,23。已经开展了协调工作，以便从国际观点展现出2021年前的全球海洋变暖演变24。2021年，海洋上层2000米深度继续升温，预计未来还将持续–这种变化在百年到千年的时间尺度上是不可逆的25,26。2021年的海洋热含量是有记录以来最高的，比2020年的值高出14±9ZJ（图4）。所有数据集都显示，海洋升温率在过去20年表现出特别强劲的增长。2006-2021年（1971-2021年）期间，0-2000米深度层（相对于海洋表面）的海洋升温率达到1.0(0.6)±0.1Wm-2。作8为比较，2006-2021年（1971-2021年）期间，上层700米深度的数值为0.7（0.4）±0.1Wm-2。在2000米深度以下，海洋也升温了，但速率较低27，为0.07±0.04Wm-2。海平面全球平均海平面（GMSL）综合了气候系统许多组成部分发生的变化。在年际到多年代的时间范围内，GMSL的变化是由海洋变暖引起的，包括海水的热膨胀、陆地冰的融化以及与陆地水体进27更新自Purkey,S.G.;Johnson,G.C.WarmingofGlobalAbyssalandDeepSouthernOceanWatersbetweenthe1990sand2000s:ContributionstoGlobalHeatandSeaLevelRiseBudgets.JournalofClimate2010,23,6336–6351.https://doi.org/10.1175/2010JCLI3682.1。28WCRP全球海平面收支小组。1993年至今的全球海平面收支。地球系统科学数据2018,10(3),1551–1590,https://doi.org/10.5194/essd-10-1551-2018。行的水交换等。自20世纪90年代初以来，高精度测高卫星的测量结果显示，1993年至2002年期间，GMSL每年上升2.1毫米，2013年至2021年期间每年上升4.5毫米，两个时期之间增加了2倍，主要是由于冰盖的冰量加速流失28。2021年，GMSL创下历史新高。在以前的厄尔尼诺和拉尼娜年（例如1997/1998年、2010/2011年、2015/2016年）期间，GMSL表现出几毫米的临时正负距平，与此相比，2021年的特点则是GMSL的增长接近长期趋势（图5）。尽管自1993年以来，几乎所有地方的海平面都在上升，但上升的幅度并不相同。海平面变化的区域型式主要受海洋热含量和局部盐度变化的影响。有若干地区继续受到海平面上升速度大大超过全球平均水平的影响（见图6，其中显示了局地和全球海平面之间的差异）。这种情况在热带太平洋西部、西南太平洋、北太平洋、西南印度洋和南大西洋尤为明显。在其他地区，局地海平面的上升速度比全球平均水平要慢，如格陵兰岛周围和冰岛以南，以及南极洲周围的南大洋。在测高仪时代的过去30年里，海平面的趋势型式变化不大，而且每年的变化都很小。海洋热浪和寒潮与陆地上的热浪和寒潮类似，海洋热浪（MHW）和海洋寒潮（MCS）是影响海洋的极热或极冷期的延长期。它们会对海洋生物和依附的社区造成图4：1960-2021年0-300米（灰色）、0-700米（蓝色）、0-2000米（黄色）和700-2000米（绿色）深度层相对于2005-2017年平均值的全球OHC距平的集合平均时间序列和集合标准偏差（2个标准偏差，阴影）。集合平均值是国际统一开展数据和分析工作的最新成果（见脚注24），海洋热含量数据一节中提到了所有使用的产品。请注意，给出的是南纬60度和北纬60度之间的海面区域数值，每个产品并限于300米测深范围。2021年的集合平均OHC（0-2000米）距平已作为单独的点，并加入集合离差，以海洋热含量数据中所列的四个产品为基础。来源：更新自vonSchuckmann等，2016（见脚注22）。OHC(ZJ)100500–50–100–150–200–2501960196519701975198019851990199520002005201020152020年OHC0–300米OHC0–700米OHC0–2000米OHC700–2000米集合平均值2.1毫米/年（1993年1月-2002年12月）2.9毫米/年（2003年1月-2012年12月）卫星测高平均趋势：3.33+/‒0.4毫米/年4.5毫米/年（2013年1月-2022年1月）1993199519971999200120032005200720092011201320152017201920212023年海平面（毫米）1009080706050403020100图5：基于高精度卫星测高结果的1993年1月至2022年1月的全球平均海平面变化（黑色曲线）。彩色直线代表三个连续时间跨度（1993年1月至2002年12月；2003年1月至2012年12月；2013年1月至2022年1月）的平均线性趋势。来源：AVISO测高仪(https://www.aviso.altimetry.fr)。9一系列的后果29，而且在二十世纪，MHW已经变得越来越频繁。对海面温度的卫星反演用于监测MHW和MCS，分为中等、强、严重和极端等类别（定义见海海洋热浪和海洋寒潮数据）。在2021年的某个时间点，大部分海洋都经历了至少一次“强”MHW（图7）。由于双峰拉尼娜现象的29Smale,D.A.;Wernberg,T.;Oliver,E.C.J.etal.Marineheatwavesthreatenglobalbiodiversityandtheprovisionofecosystemservices.NatureCli-mateChange2019,9(4),306–312.https://www.nature.com/articles/s41558-019-0412-1.影响，海面温度低于平均水平（见厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）），赤道太平洋东部没有明显的MHW，这也是全球海洋中仅有的几个被MCS广泛覆盖的地区之一（图8）。拉普捷夫海和波弗特海在2021年1月至4月经历了“严重”和“极端”的MHW。格陵兰岛以东（8月）、斯瓦尔巴群岛以北（10月）和罗斯海以东（12月）的冰缘地区经历了明显的“极图6：根据卫星测高数据，1993年至2020年，去除全球平均趋势后的海平面区域趋势模式（毫米/年）。请注意，几乎所有地方的实际海平面都有所增加。来源：哥白尼气候变化服务机构(https://climate.copernicus.eu)。纬度60°N30°N0°30°S60°S0°60°E120°E180°120°W60°W0°经度1050–5–10毫米/年海洋的MHW日覆盖率（非累积）2021-22021-42021-62021-82021-102021-12日期80%60%40%20%2021-22021-42021-62021-82021-102021-12首次出现的日期80%60%40%20%海洋的MHW最高类别（累积）日期2021-22021-42021-62021-82021-102021-12362412AverageMHWdaysforocean(cumulative)(b)(c)(d)级别I一级中等II二级强三级严重IV四级极端(a)图7：(a)全球地图显示2021年每个像素所经历的最高MHW类别（定义见海洋热浪和海洋寒潮数据）（基准期为1982-2011年）。浅灰色表示全年中一个像素中没有发生MHW。(b)堆叠条形图显示一年中任何一天出现MHW的海洋表面百分比。(c)堆叠条形图显示了一年中经历过MHW的海洋表面的累积百分比。注：这些数值是基于一个像素在当年首次经历最高MHW类别的时间，所以每个像素只计算一次。该图中的水平线显示了每一类MHW的最终百分比。(d)堆叠条形图显示了海洋表面的平均累积MHW天数。注：这个平均值的计算方法是将每个像素的累积MHW天数之和加权后除以这些像素的表面积。数据来自美国国家海洋和大气管理局最佳内插海面温度（NOAAOISST）。来源：RobertSchlegel10端”MHW。2021年，几乎所有的MCS都达到了“中等”级别，但高变率地区（如墨西哥湾流向极地延伸的地区）除外。2021年，MHW日均覆盖率为13%，低于2016年的17%和2020年的16%的记录。2021年最常见的MHW级别连续第八年表现为“强”（28%）。总体而言，2021年期间，57%的海洋表面至少经历了一次MHW（图7c），这低于2016年65%的记录，也是2012年以来最低的年覆盖率（57%）。2021年全球海洋的MCS平均日覆盖率为4%（图8b），低于1982年的最高记录（7%），与2020年（4%）相当。总体而言，2021年期间，总共有25%的海洋表面至少经历了一次MCS（图8c），与2020年（25%）相当，但远低于1985年的记录（63%）。30政府间气候变化专门委员会（IPCC），2019年：决策者摘要。见：IPCC气候变化中的海洋和冰冻圈特别报告，https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/3/2022/03/01_SROCC_SPM_FINAL.pdf.31世界气象组织（WMO）。WMO温室气体公报（GHG公报）-No.15:TheStateofGreenhouseGasesintheAtmosphereBasedonGlobalObservationsthrough2018.Geneva,2019.32LeQuéré,C.;Andrew,R.M.;Friedlingstein,P.etal.Globalcarbonbudget2017.EarthSystemScienceData2018,10,405–448.https://doi.org/10.5194/essd-10-405-2018.33政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021年：气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/#FullReport.34政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021年：气候变化2021：自然科学基础，第2章，2.3.3.5节，海洋pH值,https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/.35Middelburg,J.J.;Soetaert,K.;Hagens,M.OceanAlkalinity,BufferingandBiogeochemicalProcesses.ReviewsofGeophysics2020,58,e2019RG000681.https://doi.org/10.1029/2019RG000681.海洋酸化海洋吸收每年排放到大气中约23%的人为CO230,31。虽然这减缓了大气CO2浓度的上升32，但CO2与海水发生反应，降低了海洋的pH值33，这一过程被称为海洋酸化（图9）。目前全球海洋酸化的速度至少超过了古新世-始新世极热事件（PETM）的推断速度，后者发生在大约5600万年前，与全球碳循环的巨大扰动有关34。IPCC第六次评估报告的结论是：“具有高信度的是，开放海洋表面的pH值现在是至少26000年以来的最低值，目前的pH值变化率至少是自那时以来前所未有的”。随着海洋pH值的下降，其从大气中吸收CO2的能力也在下降35。图8：与图7相同，但显示的是MCS，而非MHW。数据来自美国国家海洋和大气管理局的最佳内插海面温度（NOAAOISST）。来源：RobertSchlegel。级别一级中等二级强三级严重四级极端海洋的MCS日覆盖率（非累积）2021-22021-42021-62021-82021-102021-12日期80%60%40%20%2021-22021-42021-62021-82021-102021-12首次出现的日期80%60%40%20%海洋的MCS最高类别（累积）日期2021-22021-42021-62021-82021-102021-121073海洋出现MCS的平均天数(b)(c)(d)(a)11海洋酸化威胁着生物和生态系统服务，从而威胁着食品安全、旅游业和海岸保护。局地和区域的酸化与海洋生物和生物过程密切相关。然而，由于影响CO2水平的因素很多，因此沿海地区的变化很大。为实现可持续发展目标（SDG）14.3和相关的SDG指标14.3.1（“在商定的一系列有代表性的采样站测量平均海洋酸度(pH)”）而提交的国家海洋酸化观测数据集强调了在海岸线和开放海域持续、重复观测和测量海洋酸化的必要性。尽管目前在全球覆盖面方面仍然存在差距，但能力建设工作提高了许多国家测量、管理和报告海洋酸化数据的能力，这一点可通过越来越多的国家参与可持续发展目标指标14.3.1的数据收集得到证实。冰冻圈冰冻圈由地球上的冰冻部分组成，包括海冰、冰川、冰盖、雪和多年冻土等。海冰北极海冰2020/2021年的北极冬季，北冰洋中部的海平面气压异常高（见北极涛动（AO））。由此产生的反气旋风型式将更厚的多年冰吹入波弗特海36。3月21日，北极海冰范围达到1480万平方公里，达到全年最大值37。2021年3月是有记录以来（1979-2021年）的第九或第十低的范围，具体取决于数据来源（图10）。有关使用的数据集的更多详细信息，请参见海冰数据。36Mallett,R.D.C.;Stroeve,J.C.;Cornish,S.B.etal.Recordwinterwindsin2020/21droveexceptionalArcticseaicetransport.CommunicationsEarth&Environment2021,2,149.https://doi.org/10.1038/s43247-021-00221-8.37https://nsidc.org/arcticseaicenews/2021/03/arctic-sea-ice-reaches-uneventful-maximum382021年7月的海冰范围：https://climate.copernicus.eu/sea-ice-cover-july-202139https://nsidc.org/arcticseaicenews/2021/09/arctic-sea-ice-at-highest-minimum-since-2014在融化季节初期，融化速率接近1981-2010年的平均水平。然而，在6月和7月初，拉普捷夫海和东格陵兰海地区的海冰范围迅速减少。因此，在7月上半月，整个北极地区的海冰范围达到了该年度的最低纪录。7月的月均水平为历史上第二至第四低（与2012年和2019年并列），但区域对比强烈38（图11）。波弗特海和楚科奇海的海冰比正常水平（1981-2010年）多，但西伯利亚和欧洲部分（拉普捷夫海和东格陵兰海）的海冰比正常水平少很多。但喀拉海东部例外，那里的一些海冰持续了整个季节。7月之后，情况迅速发生转变，整个北冰洋出现了持续的寒冷天气。这减缓了海冰融化的速度，2021年8月的海冰范围最终达到了有记录以来的第十低。随着8月融化速度的放缓，9月的最小海冰范围比近年要大，但仍远低于1981-2010年的平均水平，是43年卫星记录中第12小的海冰范围（图10）。9月16日观测到的2021年最小海冰范围39为472万平方公里，而9月平均海冰范围为492万平方公里，远低于1981-2010年的平均水平。11图9：1985-2020年期间的全球平均海洋表面pH值（蓝色）。阴影部分表示每个估计值的估计不确定性。数据来自哥白尼海洋环境监测服务机构。来源：英国气象局。CMEMS19851990199520002005201020152020年8.118.108.098.088.078.068.05pH值©皇家版权。来源：英国气象局百万平方公里NSIDCv3（9月）NSIDCv3（3月）OSISAFv2p1（9月）OSISAFv2p1（3月）年19801990200020102020–3–2–101百万平方公里年19801990200020102020–3–2–101NSIDCv3（9月）NSIDCv3（2月）OSISAFv2p1（9月）OSISAFv2p1（2月）图10：1979年至2021年北极（左）和南极（右）最大冰量（北极：3月；南极：9月）和最小冰量（北极：9月；南极：2月）月份的海冰范围与1981-2010年平均值的差异。来源：数据来自EUMETSATOSISAFv2p1和国家冰雪数据中心（NSIDC）v3（Fetterer等，2017）（参见海冰数据中的文献细节）。12南极海冰2021年整个南大洋的海冰范围普遍低于1981-2010年的平均值，2月最低点之前的范围低于平均水平，但冬季大部分时间的范围略高于平均值，8月底达到最大海冰范围的时间特别早，到年底时海冰范围远低于平均值。2021年年度周期的最小范围出现在2月19日，当时海冰范围为260万平方公里，是记录中第十五低的范围（1979至今）。年度最小海冰范围在20世纪9040Hugonnet,R.;McNabb,R.;Berthier,E.etal.Acceleratedglobalglaciermasslossintheearlytwenty-firstcentury.Nature2021,592(7856),726–731.https://www.nature.com/articles/s41586-021-03436-z.41米水当量是指如果失去的冰被融化并分散在冰川表面积上所产生的水深。年代初开始增大，在2013年达到最大的368万平方公里，然后在2017年急剧下降到208万平方公里，是1979-2021年期间的最小海冰范围。从那时起，年度最小范围缓慢增加。在2月份，大部分南极海冰都出现在威德尔海，因此，年度最小海冰范围在很大程度上反映了该地区的区域变化。南极海冰在2021年8月30日达到了1880万平方公里的最大年度范围。就范围而言，这接近于平均水平，在43年的数据中排名第22位。然而，这是第二个最早的最大范围，除此之外只有一个最大范围发生在8月（2016年）。9月中旬以后，整个南大洋的海冰范围持续低于平均水平，12月24日的海冰范围降至677万平方公里（比平均水平低182万平方公里），是有记录以来该日的第三低值。当时，南极大陆周围所有区域的海冰范围都低于平均水平，但威德尔海、贝灵斯豪森海和罗斯海的冰量稀少对整个南极的异常情况影响作用最大。冰川冰川由压实成冰的雪形成，可以变形并向山下流动至地势较低和温度较高的地方，并在那里融化。如果冰川最后进入湖泊或海洋，冰和水相遇时发生融化，或是冰川前端崩裂形成冰山，都可以造成冰量损失。冰川对温度、降水和日照的变化以及其他因素（例如底部润滑的变化、海水升温或支撑冰架的损失等）都很敏感。在2000-2019年期间，全球冰川和冰盖（不包括格陵兰和南极冰盖）40平均每年损失267±16吉吨的质量。在2015-2019年间的后期，质量损失更大，为每年298±24吉吨。2015年至2019年，若干中纬度地区的冰川变薄速度是全球平均水平（每年0.52±0.03米）的两倍以上。例如，新西兰每年变薄1.52米，阿拉斯加每年为1.24米，中欧每年为1.11米，北美西部（不包括阿拉斯加）每年则为1.05米。世界冰川监测局整理和分析了全球冰川质量平衡数据，包括一组具有长期观测数据的42个基准冰川。对于2020/2021年冰川学年度，根据这些基准冰川中的32个提供的初步数据表明，全球平均质量平衡为-0.77米水当量（mw.e.41，图12）。这小于过去十年的平均质量损失（2011年至2020年为-0.94米水当量），但大于1991-2020年的平均质量损失（-0.66米水当量）。虽然2020/2021冰川年度的特点是冰川质量负平衡比近几年少，但在多年代的时间尺度上出现了明12图11：2021年7月的北极海冰浓度距平（与1981-2010年平均水平的差异）。红色代表比正常冰量少的地区，蓝色代表冰量多。来源：EUMETSATOSISAF的数据，带欧洲航天局气候变化倡议（ESACCI）的研发投入。浓度（%）100–1000图12：1950-2021年全球冰川质量平衡，来自一组约40个全球基准冰川。(a)这组基准冰川的年平均质量平衡。(b)1950年以来的累积质量平衡，单位为米水当量。来源：数据由世界冰川监视局提供，http://www.wgms.ch.19501960197019801990200020102020年19501960197019801990200020102020年(a)(b)年质量平衡（米水当量）0–0.5–1.0累积质量平衡（米水当量0–10–20–3013显的质量损失加速的趋势（图12）。平均而言，基准冰川自1950年以来变薄了33.5米（冰当量），其中76%（25.5米）发生在1980年之后。加拿大西部异常的冰川质量损失在过去20年里，北美冰川的质量损失加速。北美西部的冰川质量损失从2000-2004年间的每年53±13吉吨上升到2015-2019年间的每年100±17吉吨42。2021年，北半球的夏季异常温暖和干燥（见热浪和野火），加剧了加拿大阿尔伯塔省和不列颠哥伦比亚省南部以及美国西北太平洋地区大多数冰川的质量损失。在不列颠哥伦比亚省的海岸山脉，Place和Helm冰川在2020-2021年期间损失的质量比1965年开始测量以来的任何一年都多（图42Hugonnet,R.;McNabb,R.;Berthier,E.etal.Acceleratedglobalglaciermasslossintheearlytwenty-firstcentury.Nature2021,592(7856),726–731.https://www.nature.com/articles/s41586-021-03436-z.43Pelto,B.M.;Menounos,B.;Marshall,S.J.Multi-yearevaluationofairbornegeodeticsurveystoestimateseasonalmassbalance,ColumbiaandRockyMountains,Canada.TheCryosphere2019,13,1709–1727.https://doi.org/10.5194/tc-13-1709-2019.13a）。在加拿大落基山脉，Peyto冰川的质量损失排名1965年以来的第二高，仅次于1998年的强厄尔尼诺年（图13b）。LiDAR复查43表明，Place、Helm和Peyto冰川的质量平衡分别为-2.66、-3.30和-1.95米水当量。这大约是2015年至2019年区域平均变薄速率的两倍。到2021年8月中旬，这个地区的大多数山地冰川上几乎没有积雪，其中许多冰川已经失去了永久积雪区，多年积雪在这里会完成从雪到冰川的转变。2021年夏季，发生了广泛的区域野火活动，导致了微粒沉积（包括烟尘和灰烬），这意味着冰川的表面在7月和8月异常黑暗，吸收的阳光比平时更多，促成了极端的质量损失。不列颠哥伦比亚省的Kokanee冰川在2021年损失了其总冰量的5%-6%，而落基山脉最大的冰原（210平方公里）哥伦比亚冰原损失了约0.34吉吨的冰（图13c）。图13:1965年至2021年(a)不列颠哥伦比亚省的Place冰川、(b)阿尔伯塔省的Peyto冰川的冰川质量平衡记录。1965-2019年的数据来自世界冰川监测局。2021年的质量平衡估计来自LiDAR调查，并根据Pelto等（2019年）的数据进行了积雪密度校正（见冰川质量平衡数据）。蓝色和黄色横条表示来自Hugonnet等人（2021）的该地区的十年平均值（见冰川质量平衡数据）。2021年的数据表明了不确定性（粉色条）、使用同期LiDAR得出的冰川面积计算的质量平衡（红色圆圈），以及Hugonnet等（2021年）使用的Randolph冰川清单冰川面积/轮廓计算的比质量平衡（黑色十字线）。(c)2020/2021年质量平衡年度，加拿大落基山脉哥伦比亚冰原上的LiDAR反演的海拔变化。25.5km0不列颠哥伦比亚省海岸山脉的Place冰川阿尔伯塔省落基山脉的Peyto冰川2020/2021年冰川海拔变化：加拿大落基山脉哥伦比亚冰原(b)(a)1.00.50.0–0.5–1.0–1.5–2.0–2.5–3.0净质量平衡（米水当量）0.50.0–0.5–1.0–1.5–2.0��量平衡（米水当量）197019801990200020102020年(c)–10–8–5–301海拔变化（米）197019801990200020102020年14冰盖冰盖是指覆盖面积超过5万平方公里的大片冰川。在目前的气候下，有两个冰盖，分别位于格陵兰和南极洲。格陵兰冰盖格陵兰岛冰盖总质量平衡的变化反映了以下因素的综合影响：表面质量平衡，定义为降雪量和冰盖融水径流之间的差异；海洋质量平衡，指外围冰山崩裂和冰川舌与海洋接触时融化造成的质量损失的总和；底部质量平衡，包括由于地热和冰川底部滑动产生的摩擦热以及冰的变形造成的底部融化。就格陵兰岛而言，区域气候模式44集合给出的2021年质量平衡年度（2020年9月1日至2021年8月3144基于三个区域气候和质量平衡模式的平均值。参见Mankoff,K.D.;Fettweis,X.;Langen,P.L.etal.Greenlandicesheetmassbalancefrom1840throughnextweek.EarthSystemScienceData2021,13,5001–5025.https://doi.org/10.5194/essd-13-5001-2021。45质量平衡为负表示冰的质量损失；质量平衡为正表示冰的质量增加。46Moon,T.A.;Tedesco,M.;Box,J.E.etal.GreenlandIceSheet.InArcticReportCard2021;Moon,T.A.;Druckenmiller,M.L.;Thoman,R.L.,Eds.;Na-tionalOceanicandAtmosphericAdministration,2021.https://doi.org/10.25923/546g-ms61.47https://climate.nasa.gov/vital-signs/ice-sheets/.48Wiese,D.N.;Yuan,D.-N.;Boening,C.etal.2019.JPLGRACEandGRACE-FOMasconOcean,Ice,andHydrologyEquivalentWaterHeightRL06MCRIFilteredVersion2.0,Ver.2.0,PO.DAAC,CA,USA.http://dx.doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ62.49基于三个区域气候和质量平衡模式的平均值。参见Mankoff,K.D.;Fettweis,X.;Langen,P.L.etal.Greenlandicesheetmassbalancefrom1840throughnextweek.EarthSystemScienceData2021,13,5001–5025.https://doi.org/10.5194/essd-13-5001-2021。50Wiese,D.N.;Yuan,D.-N.;Boening,C.etal.2019.JPLGRACEandGRACE-FOMasconOcean,Ice,andHydrologyEquivalentWaterHeightRL06MCRIFilteredVersion2.0,Ver.2.0,PO.DAAC,CA,USA.http://dx.doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ62.日）的总质量平衡45估计为-166吉吨。基于卫星观测和PROMICE地面气象站网络的估计，同一时期的总质量平衡为-85吉吨46。由NASA47处理的GRACE卫星重力数据显示，同一时期的总质量平衡为-126吉吨48。由于方法和假设不同，对质量损失的估计程度也不同，但具有一致性的是格陵兰冰盖连续25年出现了负的质量平衡。气候模拟表明，在1986年9月至2021年8月期间格陵兰冰盖总共损失了5511吉吨的冰49，平均每年损失157吉吨（图14）。在过去的20年里，质量损失加快。根据GRACE和GRACE-FO卫星重力数据50，从2002年4月到2021年11月格陵兰损失了5151吉吨的冰，平均每年质量损失276吉吨（图15）。2021年格陵兰的质量平衡接近为期35年的正常水平，但质量损失低于有卫星重力数据的2002-2020年的平均水平。质量平衡（吉吨/年）底部质量平衡海洋质量平衡地表质量平衡总质量平衡19851990199520002005201020152020年6005004003002001000–100–200–300–400–500–600图14：1987-2021年格陵兰冰盖总质量平衡的组成部分。蓝色：表面质量平衡（SMB）；绿色：海洋质量平衡（MMB，也被称为排水）；橙色/黄色：底部质量平衡（BMB）；红色：总质量平衡（TMB），SMB、MMB和BMB之和（见脚注44）。来源：Mankoff,K.D.;Solgaard,A.;Colgan.W.etal.GreenlandIceSheetsolidicedischargefrom1986throughMarch2020.EarthSystemScienceData2020,12(2),1367–1383.https://doi.org/10.5194/essd-12-1367-2020.15在2021年夏季的融水季节，格陵兰岛的融水范围在初夏接近长期平均水平，但2021年7月下旬和8月，温度和融水径流远高于正常水平（图16）51。8月的事件与一个从巴芬湾移动过来的温暖潮湿的气团有关，该气团覆盖了格陵兰岛西南部和中部的大部分地区。8月14日，在格陵兰冰盖上的最高点（3216米）的顶峰出现了几个小时的降雨，气温保持在冰点以上约9小时52,53。以前没有顶峰出现降雨的报告，这是今年该地点记录到冰点以上温度的最新日期。1995年、201251http://nsidc.org/greenland-today/2021/08/rain-at-the-summit-of-greenland/52Moon,T.A.;Tedesco,M.;Box,J.E.etal.GreenlandIceSheet.InArcticReportCard2021;Moon,T.A.;Druckenmiller,M.L.;Thoman,R.L.,Eds.;Na-tionalOceanicandAtmosphericAdministration,2021.https://doi.org/10.25923/546g-ms61.53http://nsidc.org/greenland-today/2021/08/rain-at-the-summit-of-greenland/54Meese,D.A.;Gow,A.J.;Grootes,P.etal.TheAccumulationRecordfromtheGISP2CoreasanIndicatorofClimateChangeThroughouttheHolocene.Science1994,266(5191),1680–1682.https://doi.org/10.1126/science.266.5191.1680.年和2019年也观测到顶峰的融化事件。冰芯记录表明，在1995年之前，顶峰上一次发生融化是在19世纪末54。南极冰盖与格陵兰岛相比，南极冰盖的表面融化可以忽略不计，但在11月至2月期间，南极半岛以及一些低地冰架和沿海地区通常会出现一些融化。2020/2021年夏季的融化季节，南极洲的融化较少，低于图16：(a)2021年格陵兰岛冰盖的累计融化天数，表明2021年夏季冰盖大部分地区都有融化影响。(b)相对于1981年至2010年的中位融化程度，2021年融化季节格陵兰冰盖的融化程度（%）。(c)与最近的2012年和2019年大面积融化季节相比，2021年7-8月的格陵兰融水径流表明，因8月中旬发生的顶峰降雨事件，季末冰盖融化量创了纪录。来源：所有图片均承蒙美国国家冰雪数据中心（http://nsidc.org/greenland-today/）提供，感谢TedScambos和今日格陵兰冰盖团队。(a)和(b)中的分析由美国乔治亚大学的ThomasMote提供，(c)中的融水径流来自区域气候模式MARv3.12的估计，由比利时列日大学的XavierFettweis提供。图15：2002年4月至2021年11月格陵兰和南极冰盖质量变化的GRACE和GRACE-FO卫星重力数据（见脚注48）。在这一时期，格陵兰冰盖的平均质量损失率为每年276吉吨，南极洲的平均质量损失率为每年152吉吨。二者合并后，相当于每年全球海平面上升约1.2毫米。格陵兰冰盖(a)质量变化（吉吨）20022004200620082010201220142016201820202022年0–1000–2000–3000–4000–50000南极冰盖(b)质量变化（吉吨）20022004200620082010201220142016201820202022年–1000–2000–3000(b)融水径流（吉吨）融化范围（%）2021年格陵兰岛融化范围4月5月6月7月8月9月10月2021年10月15日模拟的融水径流，2021年7-8月1981‒2010中位数2021融化百分比十分位数距四分位距(c)(a)融化天数807060504030201007月8月1981‒2010最大值1981‒2010平均值201220192021格陵兰岛累计融化天数2021年1月1日-10月15日510152025305101520201612840161990-2020年的平均水平55。2020年12月中旬，威德尔海北部的Filchner冰架经历了一次强烈但短暂的融化事件。南极洲的夏季融化季节在2021年2月中旬结束。这一年最强的正融化距平发生在南极半岛残留的拉森B和C冰架上；相对于1990-2020年的平均条件，大多数其他地方的融化程度接近正常水平。尽管2020/2021年夏季南极洲的表面融化接近正常水平，但GRACE-FO卫星重力数据显示，2021年初南极洲的冰盖继续损失质量（图15），这与西南极洲阿蒙森海区的崩解和海洋冰盖融化有关。自2010年以来，南极冰盖的质量损失的主要原因是Thwaites冰川变薄和接地线退缩，这是由冰盖这一部分的海洋变暖引发的56。GRACE-FO数据57表明从2020年11月到2021年11月，南极洲冰的质量损失了296吉吨，这大约是2002年到2021年南极洲平均冰损率的两倍（图15）。雪北半球（NH）的季节性积雪在春末和夏季经历了长期的下降，同时有证据表明秋季的积雪范围相55http://nsidc.org/greenland-today/2021/04/the-antarctic-2020-to-2021-melt-season-in-review/56Velicogna,I.;Mohajerani,Y.;Landerer,G.A.F.etal.ContinuityofIceSheetMassLossinGreenlandandAntarcticafromtheGRACEandGRACEFol-low-OnMissions.GeophysicalResearchLetters2020,47(8),e2020GL087291.https://doi.org/10.1029/2020GL087291.SeealsoRignot,E.;Mouginot,J.;Scheuchl,B.etal.FourdecadesofAntarcticIceSheetmassbalancefrom1979–2017.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2019,116(4)1095–1103.https://doi.org/10.1073/pnas.1812883116.57Wiese,D.N.;Yuan,D.-N.;Boening,C.etal.2019.JPLGRACEandGRACE-FOMasconOcean,Ice,andHydrologyEquivalentWaterHeightRL06MCRIFilteredVersion2.0,Ver.2.0,PO.DAAC,CA,USA.http://dx.doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ62.58政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：决策者摘要。见：AR6气候变化2021：自然科学基础，https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf。59https://snowcover.org60Mudryk,L.;Chereque,A.E.;Derksen,C.etal.TerrestrialSnowCover.InArcticReportCard2021;Moon,T.A.;Druckenmiller,M.L.;Thoman,R.L.,Eds.;NationalOceanicandAtmosphericAdministration,2021.https://doi.org/10.25923/16xy-9h55.对稳定或有所增加58。根据对Rutgers北半球（NH）积雪范围（SCE）产品的分析，2021年的积雪范围（SCE）与这些长期趋势一致，5月北半球积雪距平为-200万平方公里，是1970-2021年SCE记录中的第三低（图17）59。各数据集都一致地显示北半球春季积雪范围有所减少，2021年，减少的原因是欧亚高纬度地区的积雪低于正常水平。2021年5月和6月的欧亚北极积雪范围是1967-2021年期间有记录以来的第五和第三低60。多年冻雪地球上大约八分之一的裸露土地面积下面有多年冻土，是至少连续两年温度保持在0℃或以下的地土。多年冻土融化会导致地貌不稳定并造成其他影响，包括以前冻结的有机物质排放出温室气体。当多年冻土的温度接近0°C时，由于冰和水之间的相变，富含冰的地土的温度变化就会停滞。虽然由于相变，温度上升可能在0°C附近稳定数年或数十年，但多年冻土升温和融化对地土稳定性（包括下沉和质量运动）、水文、生态系统和基础设施的影响通常是清晰可见的（图18）。自20世纪90年代以来，全球陆地多年冻土网络（GTN-P）汇编了多年冻土温度（在钻孔中测量的温度）和活土层厚度（多年冻土之上季节性解冻层的最大厚度）的数据集。GTN-P产品主要依靠研究项目来维持活动。在山区和极地运行的国家和区域网络的长期数据系列显示，过去的变暖趋势一直持续到2020年，这是最新的数据。平流层臭氧随着《蒙特利尔议定书》的成功，据报告哈龙和氯氟烃（CFC）已停止使用，尽管仍在监测其在大气中的水平。由于这些化合物寿命很长，它们将在图17：与1991-2020年平均值相比，1970-2021年期间北半球（NH）5月积雪范围（SCE）距平。来源：Rutgers北半球雪覆盖范围产品：https://snowcover.org。–3–2–101234519701972197419761978198019821984198619881990199219941996199820002002200420062008201020122014201620182020百万平方公里2021年17大气中停留数十年。即使没有新的排放，仍然会有很多氯和溴存在，足以导致南极洲上空的臭氧从8月到12月被完全破坏。因此，每年春季南极臭氧洞（臭氧浓度较低的区域）仍然会形成，其大小和深度的逐年变化很大程度上受气象条件的制约。2021年的南极臭氧洞发展得相对较早，并持续扩大，形成了一个又大又深的臭氧洞。9月24日，臭氧洞扩大到2400万平方公里，并在2021年10月中旬之前一直保持在这个数值附近。臭氧洞的发展及其范围和严重程度与2020年和2018年相关季节的情况接近。根据美国国家航空航天局（NASA）的分析，臭氧洞在2021年10月7日达到最大面积2480万平方公里，与2020年和2018年的面积相似，并接近前几年观测到的最高值，如2015年的2820万平方公里和2006年的2960万平方公里（图19，左）。就臭氧柱总量而言，NASA报告说，2021年10月7日的最低臭氧为92DU（多布森单位），这是2021年季节和过去17年的最低值（图19，右）。2021年9月之后，南极洲上空15至20公里高度的平流层臭氧浓度持续降低到接近零值。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的报告，连同于2020年季节测量的臭氧值，这些是有史以来通过南极站的探针测量到的最低臭氧值。2021年的臭氧洞比1979年以来70%的臭氧洞都要更大、更深，并一直保持到12月下半月臭氧洞图19：左：臭氧洞面积（百万平方公里）。右：臭氧最小量，即臭氧柱总量小于220个多布森单位。2021年显示为红色。如图例所示，这里显示了最近几年的情况，以便进行比较。平滑的粗灰线是1979-2020年的平均值。蓝色阴影区域代表1979-2020年期间的第10至90个百分位数，绿色阴影区域代表第30至70个百分位数。黑色细线表示1979-2020年期间的每日最大值和最小值。来源：该图是根据WMO从NASA臭氧观测站（https://ozonewatch.gsfc.nasa.gov/）下载的数据生成的。NASA的数据基于OMI和TOMS仪器的卫星观测。图18：与多年冻土解冻相关的近期斜坡不稳定态，包括活土层脱落的滑坡和逆向解冻的坍塌。在前景中，大量的材料被推入河中，形成一个碎石舌。加拿大西北部诺曼威尔斯以南的麦肯锡山脉山麓。来源：加拿大西北地区政府。臭氧洞面积‒南半球1979–202020172018201920202021面积（百万平方公里）3025201510507月8月9月10月11月12月(a)7月8月9月10月11月12月臭氧最小量‒南半球臭氧（DU）300250200150100(b)1979–20202017201820192020202118消失。按面积计算，这是排名第十三大的臭氧洞，按最小臭氧量计算，这是第六深的臭氧洞。2021年臭氧洞异常深而大，这是强大而稳定的极地涡旋和2021年平流层中温度比平均水平更低的条件所驱动的。平流层臭氧随着《蒙特利尔议定书》的成功，据报告哈龙和氯氟烃（CFC）已停止使用，尽管仍在监测其在大气中的水平。由于这些化合物寿命很长，它们将在大气中停留数十年。即使没有新的排放，仍然会有很多氯和溴存在，足以导致南极洲上空的臭氧从8月到12月被完全破坏。因此，每年春季南极臭氧洞（臭氧浓度较低的区域）仍然会形成，其大小和深度的逐年变化很大程度上受气象条件的制约。2021年的南极臭氧洞发展得相对较早，并持续扩大，形成了一个又大又深的臭氧洞。9月24日，臭氧洞扩大到2400万平方公里，并在2021年10月中旬之前一直保持在这个数值附近。臭氧洞的发展及其范围和严重程度与2020年和2018年相关季节的情况接近。根据美国国家航空航天局（NASA）的分析，臭氧洞在2021年10月7日达到最大面积2480万平方公里，与2020年和2018年的面积相似，并接近前几年观测到的最高值，如2015年的2820万平方公里和2006年的2960万平方公里（图19，左）。就臭氧柱总量而言，NASA报告说，2021年10月7日的最低臭氧为92DU（多布森单位），这是2021年季节和过去17年的最低值（图19，右）。2021年9月之后，南极洲上空15至20公里高度的平流层臭氧浓度持续降低到接近零值。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的报告，连同于2020年季节测量的臭氧值，这些是有史以来通过南极站的探针测量到的最低臭氧值。2021年的臭氧洞比1979年以来70%的臭氧洞都要更大、更深，并一直保持到12月下半月臭氧洞消失。按面积计算，这是排名第十三大的臭氧洞，按最小臭氧量计算，这是第六深的臭氧洞。2021年臭氧洞异常深而大，这是强大而稳定的极地涡旋和2021年平流层中温度比平均水平更低的条件所驱动的。短期变率的驱动因素有许多不同的自然现象，通常被称为气候型式或气候模态，它们会影响从数天至数月时间尺度的61Ramage,C.S.RoleofaTropical“MaritimeContinent”intheAtmosphericCirculation.MonthlyWeatherReview1968,96(6),365–370.https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/96/6/1520-0493_1968_096_0365_roatmc_2_0_co_2.xml.天气。海洋表面温度的变化相对缓慢，因此，海面温度的重发性型式可以用来理解陆地上季节性时间尺度上更快速变化的天气型式，在某些情况下还可以对其进行预测。同样，尽管速度较快，但大气中已知的压力变化可以帮助解释某些地区的天气型式。2021年，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、印度洋偶极子（IOD）、北极涛动（AO）和南半球环状模（SAM）分别对世界不同地区的重大天气和气候事件产生了影响，下文将进一步详细介绍。厄尔尼诺-南方涛动厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是全球天气型式逐年变化的最重要驱动因素之一，与暴雨、洪水和干旱等危害有关。厄尔尼诺事件的特点是热带太平洋东部海面温度高于平均水平，信风减弱，通常对全球温度有变暖的影响。拉尼娜事件的特征是热带太平洋中部和东部的海面温度低于平均水平，信风增强，具有相反的影响。2020年中期出现了拉尼娜条件，并在10-12月期间达到了峰值，强度中等，尼诺3.4区（5°N–5°S，120°W–170°W）的平均海面温度比1991-2020年正常水平低1.3°C。根据海洋和大气指标，拉尼娜现象在2021年上半年有所减弱，在5月达到ENSO中性状态（温度在正常值的0.5°C以内）。然而，海面温度在年中后下降，在7月至9月期间再次达到拉尼娜的阈值。到10-12月期间，海面平均温度再次达到中等强度，比正常温度低1.0°C。拉尼娜除了对地球的全球温度产生暂时的冷却影响，还与东非比正常情况下更干燥的条件有关。肯尼亚、埃塞俄比亚和索马里在2020年底、2021年初和2021年底经历了连续低于平均水平的降雨季节，导致了该地区的干旱。2021年初，海洋大陆61（东南亚大陆和澳大利亚之间以及印度洋和太平洋之间的岛屿和海洋，是重要的气候区域）的降水高于正常水平，而年初巴塔哥尼亚的降水低于正常水平，这是与拉尼娜现象有关的典型型式。此外，拉尼娜条件可以促使北大西洋的飓风活动高于平均水平，在2021年的飓风季节，北大西洋发生了21个命名的热带气旋（1981-2010年整个季节的平均数为14个）。拉尼娜现象也与美国南部一线地区的温暖和干燥条件有关。12月，这个地区的大多数州报告了创纪录或接近创纪录的高温，有几个州比平均水平干燥。19印度洋偶极子IOD正相的特点是东印度洋的海面温度低于平均水平，而西印度洋的海面温度高于平均水平。负相则具有相反的型式。由此产生的整个海盆海面温度的梯度变化影响了周围大陆的天气，主要是在南半球。IOD事件为正通常与厄尔尼诺现象有关，事件为负则与拉尼娜现象有关62。2021年7月期间形成了一个负IOD，并在年底前恢复到中性，但仍处于负相。这标志着自2016年以来首次出现负IOD。结合拉尼娜现象，这一阶段促成了澳大利亚大部分地区在冬末和春季出现潮湿条件。西澳大利亚州西南部报告了自1996年以来的最高7月降雨量，南澳大利亚州的许多地区也是如此。整个澳大利亚迎来了122年有记录以来第十个最湿润的春天，新南威尔士州经历了第四个最湿润的春天。11月是新南威尔士州和整个澳大利亚有记录以来最湿润的11月63。相反，负IOD再加上拉尼娜现象，可能促使东非产生了极端干燥条件。北极涛动北极涛动（AO）是一种大规模的大气型式，可影响整个北半球的天气64。正相的特点是北极上空的气压低于平均水平，北太平洋和大西洋的气压高于平均水平。急流与纬线平行，比平均水平更靠北，锁住了北极的冷空气，风暴可以从其通常的路径向北转移。北美洲、欧洲、西伯利亚和东62http://www.bom.gov.au/climate/enso/history/ln-2010-12/IOD-what.shtml63http://www.bom.gov.au/climate/current/statements/scs75.pdf64Thompson,D.W.J.;Wallace,J.M.TheArcticOscillationsignatureinthewintertimegeopotentialheightandtemperaturefields.GeophysicalRe-searchLetters1998,25(9),1297–1300.65Rigor,I.G.;Wallace,J.M.;Colony,R.L.ResponseofSeaIcetotheArcticOscillation.JournalofClimate2002,15(18),2648–2663.https://doi.org/10.1175/1520-0442(2002)015<2648:ROSITT>2.0.CO;2.亚的中纬度地区，处于AO的正相阶段，冷空气的爆发通常比平时少。负AO具有相反的效果，有关急流更加蜿蜒，冷空气向南流入中纬度地区，而此地的急流则偏南流动。2020/2021年冬季，AO在北半球为负，从季节上看，是2009/2010年冬季以来负值最大的记录（图20）。这场急流席卷了北美，造成了该大陆自1994年以来最冷的2月。然而，同样的波状急流在2021年2月也造成了北亚和东亚部分地区出现极暖状况，因为急流向北涌入该地区，蒙古、中国、日本和韩国等地区报告了一年中这个时候的创纪录高温。对正AO（2019/2020年冬季）和负AO（2020/2021年冬季）进行对比，其结果可以解释2020年第一季度和2021年第一季度温度型式之间的一些差异。北极涛动的冬季负相也与次年夏季更温和的北极海冰损失有关65（参见北极海冰）。图20：2000/2021年北半球冬季月份的北极涛动月度指数值。十二月为蓝色，一月为橙色，二月为灰色。来源：（美国）国家海洋和大气管理局（NOAA）气候预测中心。南半球环状模在世界的另一边，南半球环状模（也被称为南极涛动，AAO）是一种影响南半球天气的大尺度大气模43210–1–2–3–4–52000/20012001/20022002/20032003/20042004/20052005/20062006/20072007/20082008/20092009/20102010/20112011/20122012/20132013/20142014/20152015/20162016/20172017/20182018/20192019/20202020/20212月1月12月月指数值图20：2000/2021年北半球冬季月份的北极涛动月度指数值。十二月为蓝色，一月为橙色，二月为灰色。来源：（美国）国家海洋和大气管理局（NOAA）气候预测中心。20式。可以用环绕南极洲的西风带的南北运动来衡量，其支配着南半球的中高纬度地区。正相的特点是强西风带向南极洲收缩，与ENSO的拉尼娜相有关。在正SAM期间，北部半岛上空温暖湿润的西风流导致东侧的焚风升温，出现异常暖况。相反，负相阶段的特点是强西风带向赤道扩张66。值得注意的是，SAM可以对南极表面温度、海洋环流和澳大利亚部分地区的降雨型式产生巨大影响。66http://www.bom.gov.au/climate/sam/67http://www.nerc-bas.ac.uk/icd/gjma/sam.html在2021年一年中，SAM主要是正相或中性的，在年初和接近年底时都是强正相67。这种正相型式很可能促成了南极创纪录的寒冷冬季和4-9月的寒冷季节，因为它在南极造成了主要来自东北方的异常低风速和风向，并阻止暖气团到达该地区。相反，位于南极半岛东北部的埃斯佩兰萨站经历了有记录以来最暖的一年，平均温度为-2.6℃。12月18日，温度达到了14.6℃，这是该站12月的历史最高值。21了解大尺度的气候变化固然很重要，但极端气象事件（如暴雨和暴雪、干旱、热浪、寒潮和风暴，包括热带风暴和气旋等）最常反映天气和气候的严重影响。这些事件可能导致或加剧其他高影响事件，如洪水、山体滑坡、野火和雪崩等。本节的内容主要是基于WMO会员的资料。“风险和影响”一节将讨论与这些事件相关的更广泛的社会经济风险和影响。热浪和野火6月和7月期间，异常严重的热浪多次影响北美西部。根据某些测量，6月下旬美国西北部和加拿大西部发生了最极端的热浪。不列颠哥伦比亚省中南部的Lytton在6月29日达到49.6°C，打破了之前的加拿大全国记录，高出了4.6°C，西至温哥华东郊和温哥华岛内陆的温度达到了45度左右，这也比之前已知的北纬50度以北的最高温度高出了5°C以上。与高温有关的死亡大量出现，6月20日至7月29日期间68，仅不列颠哥伦比亚省就报告了569例死亡69，阿尔伯塔省有185例，而同期在美国，华盛顿州70报告了154例与高温相关的死亡，俄勒冈州至少有83例71。许多长期站点打破了记录，比原有记录超出4°C至6°C，俄勒冈州的波特兰（46.7°C）就是一例。美国西南部也出现了多次热浪。加利福尼亚州的死亡谷在7月9日达到了54.4°C，与2020年的情况相似，至少是自20世纪30年代以来的全球最高记录。平均而言，这是有记录以来美国大陆最热的夏天。热浪期间和之后发生了多起严重野火（包括在创纪录的高温次日发生在Lytton镇、基本上将之摧毁的一场火灾）。加利福尼亚州北部的迪克西大火于7月13日开始，到10月大火被完全控制之前，过火面积达39万公顷左右，使其成为加利福尼亚有记录以来最大的一场火灾。12月30日，一场罕见的冬季野火在科罗拉多州博尔德以东造成了重大财产损失，1000多个住宅和其他建筑物被摧毁或损坏。美国本季度的总过火面积略低于平均水平72，但加拿大则远高于平均水平，其中安大略省的季节性过火面积为有记录以来最大，不列颠哥伦比亚省为第三大。夏季期间，北美许多地区68https://www2.gov.bc.ca/gov/content/life-events/death/coroners-service/news-and-updates/heat-related69https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/services/top-ten-weather-stories/2021.html70https://www.doh.wa.gov/Emergencies/BePreparedBeSafe/SevereWeatherandNaturalDisasters/HotWeatherSafety/HeatWave2021#heading8845571OregonMedicalExaminer’sOffice,quotedinmediareports,https://flashalert.net/id/OSPOre/14635272https://www.nifc.gov/73https://www.emdat.be/74https://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal-static/estatisticas_estados/受到长期烟雾污染的影响，卡尔加里的报告称，烟雾或雾霾的时长达到了创纪录的512小时，而长期平均时长为12小时。在北半球夏季的后半段，极端高温多次影响到了更大范围的地中海地区。最异常的高温出现在8月的第二周。8月11日，意大利西西里岛锡拉丘兹附近一个农业气象站的温度达到了48.8°C，创下了欧洲临时记录，而凯鲁万（突尼斯）达到了创纪录的50.3°C。8月14日，蒙托罗（47.4°C）创了西班牙的全国纪录，同一天，马德里（巴拉哈斯机场）成为有史以来最热的一天，温度为42.7°C。此前，7月20日，西兹雷（49.1°C）创了土耳其的全国纪录，第比利斯（格鲁吉亚）出现了有记录以来最热的一天（40.6°C）。该地区的许多地方都发生了严重野火，阿尔及利亚、土耳其南部和希腊受到的影响尤其严重。阿尔及利亚的火灾造成了40多人死亡73。法国、意大利、北马其顿、黎巴嫩、以色列、利比亚、突尼斯和摩洛哥在此时期也发生了严重野火。6月，东欧和中欧的许多地方异常温暖。爱沙尼亚（34.6°C）和白俄罗斯（37.1°C）创下了全国6月的记录，而多地（包括圣彼得堡（35.9°C）和莫斯科（34.8°C，6月23日），埃里温（亚美尼亚，41.1°C，24日），以及巴库（阿塞拜疆，40.5°C，26日））都经历了有记录以来最热的六月天。芬兰的坦佩雷在6月22日报告了其有记录以来的最高温度（33.2°C）。拉脱维亚则经历了有记录以来最热的6月和夏季。在更远的地方，利比亚在6月下旬也出现了长时间的热浪。夏季晚些时候，异常暖况也到达了欧洲西北部；7月21日卡斯尔德格达到31.3°C，这是北爱尔兰的最高记录。7月，爱尔兰出现了两个热带之夜，凯里郡的日最低温度超过了20°C。西伯利亚地区连续第三年在夏季发生了严重野火，特别是在萨哈共和国雅库茨克附近。根据俄罗斯联邦林业局的一份报告，截至夏末，雅库特的火灾数为2295起，自森林火灾季节开始以来，过火面积约为890万公顷。8-9月旺季期间，亚马逊地区的火情少于2019年或2020年74，但在潘塔纳尔等巴西其他地区则有广泛的火情。2021年高影响事件22寒潮和雪2月中旬异常寒冷的条件影响了美国中部和墨西哥北部的许多地区。德克萨斯州受到的影响最为严重，普遍出现了至少自1989年以来的最低温度，有些地区6至9天温度持续在冰点以下。2月16日，俄克拉荷马城达−25.6°C，达拉斯为−18.9°C，分别为自1899年和1949年以来的最低温度。电力传输严重中断，最严重时，停电影响了近1000万人。管线冻结是另一个主要的损害原因。美国报告的死亡人数共有226人，经济损失估计达240亿美元，这是美国有记录以来造成损失最惨重的冬季风暴75。2020/2021年冬季在亚洲北部许多地区都是寒冬。俄罗斯出现了自2009/2020年以来最寒冷的冬季。12月末和1月初，日本大部分地区温度低于平均值，多次出现大雪。1月初，日本海本州海岸的许多地方遭遇了有记录以来最大的72小时降雪。中国大部分地区在这个时期也出现了异常寒冷的天气，北京1月7日的温度为−19.6°C，是其自1966年以来的最低温度。强雪暴从1月7至10日席卷了西班牙许多地区，随之出现了一周的冰点气温。在马德里市中心的雷蒂罗，降雪总量达53厘米，西班牙的其它许多地区也出现了大雪76。雪暴过后，包括托莱多（−13.4°C）和特鲁埃尔（−21.0°C）在内的一些地区1月12日出现了有记录以来的最低温度。陆路和空中运输遭到了严重中断。在冬末的2月的第二周，荷兰发生了其自2010年以来最严重的雪暴，德国、波兰和英国也出现了大雪；雪暴过后，2月12日布雷马的温度达到−23.0°C，为英国自1995年以来的最低温度。在欧洲东南部，雅典2月15日出现了其自2009年以来的最大降雪。利比亚在2月15日至21日出现了异常降雪，而12月末在高地再次出现了降雪。4月初，异常倒春寒的爆发影响了欧洲许多地区。法国创纪录的4月低温包括4月8日发生在圣艾蒂安的−7.4°C，4月6日发生在博韦的−6.9°C，同时，贝尔格莱德（塞尔维亚）在4月7日出现了有记录以来发生在4月的最大降雪。这是波兰21世纪最寒冷的4月。在高海拔地区，瑞士（少女峰−26.3°C）和斯洛文尼亚（布洛卡新村−20.6°C）分别创下了其4月份的国家记录。此前的3月底非常温暖，31日是法国有记录以来3月最暖的一天。霜冻对农业的损害广泛且严重，仅法国葡萄园和其它作物的损失就超过46亿美元。英国继续出现其自1922年以来4月的最低月平均温度。75https://www.ncdc.noaa.gov/billions/events/US/202176http://www.aemet.es/en/conocermas/borrascas/2020-2021/estudios_e_impactos/filomena771143亿元人民币，来自中国的国家数据。降水与温度相比，降水的特点在于时空变率更高。2021年，相对于选定的气候期（1951-2000年），降水总量超常的大地区为欧洲东部、东南亚、海洋大陆、南美洲北部及北美洲东南部部分地区（图21）。降雨稀缺的大地区包括西南亚和中东、非洲南部部分地区、南美洲南部部分地区以及北美洲中部一些地区。西非季风的起始时间推迟。季风季末期，降雨总量高于常值，尤其是在季风区西部。总体上，季节降雨量接近常值。在南部非洲，以赞比亚为中心的地区，湿季至5月的降雨量仍低于长期平均值。马达加斯加至少是连续第二年降雨量低于常值；自2011年以来，大多数年份的降雨总量都低于平均值。此外，大非洲之角地区的湿季（4月-5月和10月-11月）比往常干燥。阿拉斯加和加拿大北部、美国东南部以及加勒比部分地区的降雨总量高于平均值。在这两个高于平均水平湿润带之间是横跨大陆的一条异常干燥条件的狭长地带。相对于参考期，澳大利亚西南部和东南部出现了异常高的降水量。另一方面，新西兰的北岛降水量异常低。地中海的降水量异常低，而黑海及东欧部分地区的降水量异常高。洪水7月17-21日，因台风“烟花”来临前水汽通量而加剧，极端降雨袭击了中国中部省份河南。受灾最严重的地区围绕在郑州市（河南省省会），其在7月20日1小时的降雨量达201.9毫米（中国的全国纪录），6小时降雨量达382毫米。该地区整个事件的降雨量达720毫米，高于其年平均值。该市遭遇了极端暴洪，许多建筑物、道路和地铁被淹。据报告，洪水与380人死亡或失踪相关，经济损失达177亿美元77。10月初进一步发生了季末洪水，主要集中在山西及河北省。7月中旬，西欧遭遇了其有记录以来最严重的洪水。受灾最重的地区有德国西部和比利时东部，其7月14-15日大范围的降雨达100-150毫米，当地近期23大量降雨后已异常潮湿。哈根（德国）报告的22小时降雨量达241毫米。多个河流遭遇了极端洪水，一些城镇被淹，还出现了一些滑坡。法国、荷兰、卢森堡和瑞士也发生了严重洪水。德国报告的死亡人数为183人、比利时为36人，德国的经济损失超过了200亿美元78。3月中旬持续的强降雨导致澳大利亚新南威尔士州发生了大洪水79。3月18-24日的这一周是新南威尔士州沿海地区有记录以来平均最湿润的一周。最严重的洪水出现在悉尼北部的黑斯廷斯河、卡鲁阿河及曼宁河沿岸，但其它地区也发生了严重洪水，包括在悉尼西部部分地区。许多内陆河流也发生了洪水，导致因2017-2019年干旱而严重枯竭的蓄水量大幅恢复。据报告，经济损失至少达21亿美元。2021年，阿富汗局部强降雨引发了两次暴洪事件，一次是5月初，在西部的赫拉特省周围，另一次是7月28-29日，在东部，以努尔斯坦省为中心。两次事件造成了显著的生命损失，5月份的事件报告有61人死亡，7月份的事件中有113人死亡80。在地中海及黑海沿岸多次发生暴洪事件。影响最大的事件是8月10日发生在土耳其的黑海沿岸，一些城镇损毁严重，报告有77人死亡。博兹库尔78德国的国家数据。德国的国家数据。79http://www.bom.gov.au/climate/current/statements/scs74.pdf?2021062180https://reliefweb.int/disaster/fl-2021-000050-afg81http://www.cprm.gov.br/sace/boletins/Amazonas/20211022_11-20211025%20-%20114229.pdf82印度和巴基斯坦的国家数据；EM-DAT中尼泊尔在两起事件中造成120人死亡，孟加拉一起事件有21人死亡。特的24小时降雨量达到399.9毫米。这一事件与黑海的“地中海飓风”有关，这种飓风在热带地区之外形成，但具有热带风暴的特征。8月12至14日，俄罗斯黑海沿岸也报告发生了极端降雨和洪水。10月4日，利古里亚沿海地区（意大利西北部）出现异常降雨，其中下蒙特诺特6小时降雨量496毫米，罗西廖内12小时降雨量740.6毫米。2021年上半年，南美洲北部部分地区降雨量持续高于平均值，尤其是在亚马逊流域北部，导致该地区发生了严重且持续的洪水。在马瑙斯（巴西），内格罗河水位达到了其有记录以来的最高水平，6月20日达到了30.02米的峰值81。据报告，巴西北部洪水范围最大，但圭亚那、委内瑞拉玻利瓦尔共和国和哥伦比亚也受到了影响。印度季风的推进和消退时间延迟，但印度季风总体降雨量接近平均值，东北部低于平均值的降雨量抵消了西部高于平均值的降雨量。在季风季期间，归因于洪水的死亡在印度有529人，巴基斯坦有198人（截至9月30日），孟加拉和尼泊尔也有人死亡82。在10月和11月的东北季风季期间，印度东部和尼泊尔进一步发生了洪水。在东亚，中国东部（不含河南）季风季的湿润度普遍不及2020年，但8纬度90°N45°N0°45°S90°S180˚90˚W0˚90˚E180˚经度0.00.20.40.60.81.0分位数图21：以1951-2010年参考期的百分位表示，参考期内各年最干燥的20%地区（棕色）和最湿润的20%地区（绿色）2021年的总降水量，深棕色和深绿色阴影分别代表最干燥和最湿润的10%地区。来源：德国气象局全球降水气候中心（GPCC）。24月份日本极为湿润。日本西部出现了有记录以来最湿润的8月83，一些地方在8月11-26日的降雨量超过了1400毫米。12月16日，热带低压在马来西亚登陆，在雪兰莪州和吉隆坡引发了严重洪水，据报告，至少有52人死亡。吉隆坡国际机场在12月17-18日的12小时报告的降雨量达230毫米84。非洲萨赫勒雨季的降雨量普遍接近平均值（1951-2000年），比近些年少雨，尽管仍报告发生了一些严重洪水，尤其是在尼日尔、苏丹和南苏丹以及马里。在非洲其它地区，坦噶尼喀湖5月份的水位比其正常水位高出3米多85，导致布隆迪的湖岸居民流离失所，而维多利亚湖的水位则上升到了自1992年开始有卫星资料以来的最高水位，高于其去年的峰值。尽管2021年的降雨量近于正常值，但维多利亚湖下游的尼罗河高流量，以及2020年洪水造成的大量积水，导致南苏丹和苏丹部分地区出现了持续洪水。在南部非洲，大部分地区一直在经历着长期干旱，而包括南非北部和津巴布韦在内的一些地区在2020/2021年雨季的降雨量高于平均值，并报告发生了一些洪水，但更往北，降雨量接近或低于平均值。11月，加拿大西部遭受了严重洪灾。在不列颠哥伦比亚南部的多个地区，60小时的降雨量达200至300毫米，引发了洪水和滑坡（在某些情况下，火灾影响地区的径流加剧了这一状况）。交通严重中断，连接温哥华与加拿大其它地区的大多数主要道路被封数周，一些社区部分或全部被淹。报告的死亡人数有6人，经济损失超过20亿加元。洪水还影响到了邻近的美国西北部的地区。西雅图和温哥华均出现了其有记录以来最湿润的秋季。干旱副热带南美洲大部分地区连续第二年遭受了显著干旱。巴西中部和南部的大部分地区86、巴拉圭、乌拉圭和阿根廷北部的降雨量远低于平均值。干旱导致了巨大的农业损失，而7月底寒潮爆发加剧了这一状况，巴西南部较高海拔地区的最高83https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/news/press_20210924.pdf84https://reliefweb.int/disaster/fl-2021-000209-mys85https://reliefweb.int/disaster/fl-2021-000039-bdi86https://clima.inmet.gov.br/prec87http://www.ons.org.br/Paginas/Noticias/20210707-escassez-hidrica-2021.aspx88https://www.gov.br/ana/pt-br/assuntos/noticias-e-eventos/noticias/ana-declara-situacao-de-escassez-quantitativa-dos-recursos-hidricos-da-regiao-hidrografica-do-parana89https://www.drought.gov/news/new-noaa-report-exceptional-southwest-drought-exacerbated-human-caused-warming90https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/210914/dq210914b-eng.htm温度连续5天低于10°C，对巴西的许多咖啡种植区造成了破坏。河道水位低导致水力发电产量下降87并使河运中断。巴西政府宣布了巴拉那河道测量区的水资源严重短缺状况，许多蓄水区处于或接近其过去20年的最低水平88。该地区24个月标准降水指数（SPI）达到了其自20世纪60年代以来的最低水平。10月6日，位于亚松森的巴拉圭河水位破纪录地跌至比基准水位低0.75米，比2020年创造的前记录还低0.21米。在智利，过去十年持续长期干旱，2021年又是一个干燥年，大部分地区的降雨量至少比平均值低30%。2021年是圣地亚哥以南一些地方有记录以来最干燥的年份，降雨总量低于正常值40%至50%，包括康塞普西翁（559.2毫米）、瓦尔迪维亚（949.0毫米）以及蒙特港（921.7毫米）。北美洲西部大范围干旱形成于2020年，在2021年蔓延并加剧。到了9月，极端到特大干旱肆虐美国落基山脉西部大部分地区，尽管由于夏季季风活跃，从7月份起，西南内陆部分地区旱情略有缓解。极端到特大干旱还在美国-加拿大边境两侧向东扩大，影响着北部边境各州，东至明尼苏达州和加拿大草原各省。从2020年1月至2021年8月的20个月是美国西南部有记录以来最干燥的89，降水量比之前的记录低10%以上。2021年预报加拿大小麦和菜籽作物产量比2020年低了35%至40%90。在美国，科罗拉多河米德湖的水位在7月份比满水水位低47米，是自水库全面投入使用以来有记录的最低水位。10月末和12月的大雨缓解了加利福尼亚的旱情–10月24日是萨克拉门托有记录以来最湿润的一天，降雨量达138毫米，是在创纪录的211天无可测量降水期刚结束仅几天–但到年底时，干旱继续从西海岸进一步向东蔓延直到美国中南部。2021年，严重干旱影响了西南亚的广大地区。在2020/2021年凉季，包括伊朗大部分地区、阿富汗、巴基斯坦、土耳其东南部和土库曼斯坦在内的一些地区的降水量远低于平均值。巴基斯坦出现了其有记录以来第三干燥的2月和第五干燥的1月–3月。高山积雪也远低于平均值，在1月和225月份的大部分时间，伊朗的积雪范围约为长期平均值的一半，导致依靠融雪的河流流量减少，以及灌溉可用水减少。在连续三个低于平均值的雨季之后，2021年大非洲之角地区的干旱有所扩大，尤其影响到索马里、肯尼亚及埃塞俄比亚部分地区。10月–12月的雨季尤其少雨，不过在雨季末肯尼亚出现了一些降雨。持续至少两年的严重干旱继续影响着马达加斯加南部91。从2020年7月至2021年6月的12个月，该地区的降雨量约为正常值的50%。该地区存在着严重的粮食安全问题，截至2021年8月，世界粮食计划署将114万人列为需要紧急援助者92。热带气旋2021年，全球热带气旋活动接近于平均值（1981–2010年）。北大西洋连续第二年出现极为活跃的气旋季，有21个命名风暴，远高于1981-2010年14个的平均值。北印度洋也同样是活跃的气旋季，但在北太平洋西部和北太平洋东部的活跃度接近或低于平均值。太平洋和印度洋2020/2021年南半球气旋季也略低于平均值。北大西洋季节最严重的飓风是“艾达”。8月29日“艾达”以4级系统登陆路易斯安那州（美国），持续一分钟风速为每小时240公里，为该州有记录以来最强的登陆飓风，造成了严重的风害和风暴潮洪水。该系统随后在陆上继续向东北方向移动，给纽约市等地区带来了严重洪水。纽约创下了1小时80毫米降雨量的纪录，该市部分地区24小时降雨总量超过200毫米，而此前两周纽约曾遭受到飓风“亨利”引发的洪水。“艾达”在发展成为热带气旋之前，其前体系统还在委内瑞拉造成了严重洪水。“艾达”在美国和委内瑞拉共直接造成72人死亡，间接造成43人死亡，美国的经济损失估计达750亿美元93。在飓风季登陆的另一个强飓风是“格雷斯”，袭击韦拉克鲁斯91https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/cb7310en.pdf92https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/WFP%20Madagascar%20Country%20Brief%20-%20August%202021.pdf93https://www.ncdc.noaa.gov/billions/events/US/202194热带气旋“雅萨”（2020年12月）列入2021年气旋季统计，但在《2020年气候状况》中进行了报告。95https://reliefweb.int/disaster/tc-2021-000033-idn96https://rsmcnewdelhi.imd.gov.in/uploads/report/26/26_e0cc1a_Preliminary%20Report%20on%20ESCS%20TAUKTAE-19july.pdf97来自国家数据（墨西哥）时为3级飓风，在此之前影响（主要来自洪水）了海地（阻碍了震后恢复）、多米尼加共和国、牙买加、特立尼达和多巴哥。在南半球，2021年最严重的气旋94是4月的“塞洛亚”，它在印度尼西亚南部形成，并向东南移动至西澳大利亚。4月11日，它以（澳大利亚的）3级气旋在卡尔巴里附近登陆，成为自1956年以来西澳大利亚南部最强的登陆气旋。“塞洛亚”最严重的影响是其前体系统在东帝汶和印度尼西亚东努沙登加拉地区引发的洪水及相关滑坡。4月2至5日的4天，古邦（帝汶）的降雨量达700.4毫米。“塞洛亚”共造成226人死亡，其中印度尼西亚死亡181人、东帝汶44人以及澳大利亚1人95。在1月，“埃洛伊塞”造成南部非洲发生洪水，在莫桑比克、南非、津巴布韦、斯威士兰和马达加斯加造成了损害及伤亡，而在南太平洋，“安娜”和“尼兰”分别在斐济和新喀里多尼亚造成了洪水及断电。“陶克塔伊”是北印度洋气旋季的最强气旋，它沿印度西海岸向北移动，峰值3分钟持续风速96为每秒50-53米，相当于古吉拉特邦已知的最强登陆气旋，而5月17日在古吉拉特邦登陆前，强度略低于峰值。据报告，印度至少有144人死亡，巴基斯坦4人97。在气旋季末期，气旋“古拉布”9月末从孟加拉湾穿过印度东海岸；残余气旋系统穿过印度，而后在阿拉伯海出现并再次加强，被重命名为“沙欣”。10月3日“沙欣”在阿曼北部海岸马斯喀特西北登陆，是自1890年以来在该地区登陆的首个气旋。苏威克24小时降雨量为294毫米，是该地区年平均值的3倍左右。印度、巴基斯坦、阿曼和伊朗报告的主要因洪水造成的死亡共计39人。在北太平洋西部，气旋季最严重的热带气旋是台风“雷伊”（奥德特）。它于12月16日穿过菲律宾中部，登陆前强度快速加大，登陆时强度接近峰值，其最低中心气压为915百帕。它在12月18日进入南中国海之后强度再次加强，随后减弱消散，没有进一步登陆。菲律宾受灾严重，至少报告有406人死亡，越南也发生了洪水。此外还有其它一些强烈的登陆气旋，尤其是在巴坦群岛（菲律宾）登陆的台26风“灿都”。7月，“灿都”和台风“烟花”也都导致了洪水，并中断了上海的航运，而台风“电母”9月在登陆越南之后，在泰国引发了洪水。强风暴6月的下半月和7月，西欧和中欧爆发多次强雷暴。6月24日，F4级龙卷风98袭击了摩拉维亚南部的数个村庄，造成了重大损害，报告有6人死亡。这是捷克有记录以来最强的龙卷风。比利时、法国和波兰在这个月也报告出现了龙卷风。包括捷克、斯洛伐克、瑞士和德国等多个国家均出现了大冰雹（直径6-8厘米）。仅捷克的损失就约为7亿美元。在美国，2021年暂时报告有1376场龙卷风，高于1991-2010年的平均值。3月25日，美国东南部发生了严重的龙卷风，阿拉巴马州和佐治亚州西部受灾最为严重。报告有6人死亡，经济损失达18亿美元。2021年12月，有193份确认的龙卷报告，是1991-2020年12月平均24份报告的8倍。这一数字是2002年创下的97份报告的两倍。12月10日，东南部和中部的几个州爆发了历史性的龙卷风，造成93人死亡，经济损失达39亿美元。这是美国12月份最致命的龙卷爆发，超过了1953年12月5日导致38人死亡的密西西比州维克斯堡龙卷风。4月27-28日得克萨斯州和俄克拉何马州的雹暴造成了33亿美元的损失。98在藤田尺度和增强藤田尺度上，造成毁灭性破坏的龙卷被划分为4级龙卷（分别为F4和EF4）。不同等级的风速被认为与“毁灭性破坏”有关，而在增强系统中，假定相同程度的破坏对应较低的风速。99https://www.worldweatherattribution.org/western-north-american-extreme-heat-virtually-impossible-without-human-caused-climate-change/100Philip,S.Y.;Kew,S.F.;vanOldenborgh,G.J.etal.RapidAttributionAnalysisoftheExtraordinaryHeatwaveonthePacificCoastoftheUSandCanadaJune2021.EarthSystemDynamicsDiscussions,Inreview,1–34.Preprint:https://doi.org/10.5194/esd-2021-90.101ChristidisN.,2021.UsingCMIP6Multi-modelEnsemblesforNearReal-timeAttributionofExtremeEvents;HadleyCentreTechnicalNotes107.UnitedKingdomMetOfficeHadleyCentre:Exeter,2021.https://digital.nmla.metoffice.gov.uk/IO_e2e76d02-d72e-49d6-8419-728fb313d075/;https://blog.metoffice.gov.uk/2021/06/29/heatwave-record-for-pacific-north-west/102https://www.worldweatherattribution.org/heavy-rainfall-which-led-to-severe-flooding-in-western-europe-made-more-likely-by-climate-change/103Gillett,N.;Cannon,A.;Malinina,E.etal.HumanInfluenceonthe2021BritishColumbiaFloods;SSRNScholarlyPaperID4025205;SocialScienceResearchNetwork:Rochester,2022.https://doi.org/10.2139/ssrn.4025205.104政府间气候变化专门委员会（IPCC），2021：AR6气候变化2021：自然科学基础《决策者摘要》。https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf归因单个极端事件的归因通常需要花费数月时间，因为需要完成同行评审。不过越来越有可能开展近实时归因评估，这是利用同行评审方法，仅仅在打破天气记录的几天内就得出结论。针于6月和7月北美洲西部的热浪99,100,101、7月西欧洪水102以及11月不列颠哥伦比亚的洪水103开展了此类“快速归因”研究。对北美洲西部热浪的研究表明，虽然这类热浪在当今的气候中罕见，但如果没有气候变化，这原本几乎是不会发生。关于西欧洪水，快速归因研究表明，检测事件尺度极端降水的趋势具有挑战性，而且饱和的土壤和当地水文情况也是事件中的因素。然而，在西欧更广大区域发现了极端降水的显著趋势，研究认为，在这一广大区域，与已发生的事件相比，人为气候变化加大了极端降水事件的可能性。在更普遍的情况下，此类事件符合更广泛的变化型式。IPCC评估104表明，北美洲西部以及北美洲西北部地区的高温极端事件增加，而人类助长这类事件的增加具有中等信度。同样，IPCC评估认为，受洪水影响的西欧和中欧地区强降水有所增加，但这一变化的人类影响归因目前为低信度。27气候相关影响的风险取决于气候相关危害与人和自然系统的脆弱性、暴露度和适应能力之间复杂的相互作用。气候相关事件会对健康、粮食和水安全以及人类安全、人类流动性、生计、经济、基础设施和生物多样性产生影响，从而给社会带来人道主义风险。气候事件和极端天气事件也会影响各地区及各国家的自然资源的使用和分布，并会对环境产生巨大的负面影响。这些负面环境影响包括对土地的影响，例如干旱、森林和泥炭地区的野火、土地退化、沙尘暴、荒漠化、洪水和海岸侵蚀。以目前全球温室气体排放的水平，世界仍会超过议定的比工业化前水平高出1.5°C或2°C的温度阈值，这将加大普遍的、前所未见的气候变化影响的风险。粮食安全2021年全球粮食安全展望新冠疫情进一步加剧了冲突、极端天气事件和经济冲击的复合影响，导致饥饿增加，几十年来在105联合国粮食及农业组织（FAO），2021:《2021年全球粮食安全和营养状况》：转型粮食系统、实现粮食安全、人人享有更好的营养和负担得起的健康饮食，https://docs.wfp.org/api/documents/WFP-0000130141/download/?_ga=2.47516911.931354890.1634299853-763856357.1633873374。106粮食安全阶段综合分类（IPC）是对粮食不安全和营养不良的严重性及程度进行分类的全球通用标准。https://www.ipcinfo.org/ipcinfo-website/resources/ipc-manual/en/.CadreHarmonisé（CH）是对当前和预估严重粮食和营养不安全的性质及严重程度的统一分类工具。107全球应对粮食危机网络，2021年：全球粮食危机报告：联合分析为更好的决策。2021年9月更新，http://www.fightfoodcrises.net/fileadmin/user_upload/fightfoodcrises/doc/resources/FINAl_GRFC2021_Sept_Update.pdf。108联合国粮食及农业组织（FAO），2021：《2021年全球粮食安全和营养状况》：转型粮食系统、实现粮食安全、人人享有更好的营养和负担得起的健康饮食，https://docs.wfp.org/api/documents/WFP-0000130141/download/?_ga=2.47516911.931354890.1634299853-763856357.1633873374。改善全球粮食安全方面取得的进展遭到了破坏（图22）。2021年人道主义危机恶化也导致了面临饥荒风险的国家数量的增加。2020年在所有营养不良的人群中，有超过半数的人生活在亚洲（4.18亿人），三分之一在非洲（2.82亿人）。继2020年营养不良人群达到峰值（7.68亿人）后，据预估，2021年全球饥饿人数将下降至约7.1亿人（世界人口的9%）105。然而，截至2021年10月，许多国家这两方面的人数都高于2020年。这一惊人的增长主要出现在已遭受粮食危机或比此更糟的群体中（IPC/CH第3阶段或更高106）；这些群体的人数从2020年的1.35亿增至2021年9月的1.61亿，增长了19%107。这些冲击的另一个后果是面临饥饿和生计全面崩溃（IPC/CH第5阶段）的人数增加；这一群体的总人数达58.4万人，大部分生活在埃塞俄比亚、南苏丹、也门和马达加斯加。2021年第一季度还出现了过去六年来最高的全球消费者粮食价格，主要集中在拉丁美洲和加勒比地区108。在西非，糙粮价格上涨，推动了一些国家的粮食价格达到创纪录和接近纪录的高位。治安不靖和暴雨连绵加剧了粮价上涨。在北非，2021年的粮食通胀率仍处于适度水平，对许多基本商品的补贴起到了缓冲作用，防止了价格上涨。风险和影响图22：新冠疫情期间，全球营养不良人数显著增长，从2019年的6.5亿人增至2020年的7.68亿人。图中虚线和虚圈为预估值。来源：联合国粮食及农业组织（FAO）。9.2%720.4811.012.4%8.3%8.3%8.4%9.9%810.7606.9615.1650.3768.0010020030040050060070080090010005791113151719百万%营养不良的发生率(百分率，左轴)营养不良人数(百万，右轴)10.4%2005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020年28水文气象灾害对粮食生产的影响2020/2021年的拉尼娜事件改变了降雨季，扰乱了全世界的生计和农业活动。2021年与降雨季相关的极端天气、水和气候事件加剧了前一年或前几年带来的冲击，使之日益难以量化单一事件造成的影响。非洲、亚洲和拉丁美洲大部分地区的连续干旱，有些地区与双峰拉尼娜有关，加上强风暴、气旋和飓风造成的区域影响，都严重影响了生计和从反复天气冲击中恢复的能力。南美洲广大地区的旱情可能进一步威胁该地区的作物产量。然而，更大规模的种植在很大程度上弥补了南美大陆作物产量的损失（与2020年相比，2021年为−3.6%）109。在加勒比地区，海地遭受到三重打击–地震、不规律降雨和政治动荡–参与导致了农业受损以及粮食不安全状况的显著恶化。在西非，洪水和干期致使局部地区作物受损和歉收，造成2021年作物产量小幅下滑，但预报的整个非洲大陆的综合产量仍高于平均值（2021年比2020年高+2.9%）110。东非中部和南部地区2021年第一季度收成受到了持续干旱的不利影响，主要是在肯尼亚，其玉米产量官方估计比平均值低42%–70%111。在东非北部地区，季节性洪水的规模及其对作物的影响低于2020年。在南部非洲，马达加斯加连续第二年降雨量低于平均值，导致主食产量严重减产、畜群规模减小。此外，与天气有关的危害、虫害和疾病预计导致作物收成锐减，产量预估比5年平均值低50%–70%112。在莫桑比克，气旋“埃洛伊塞”1月末在该地区登陆，当时正值歉收季，是莫桑比克最脆弱之时，使仍未从两年前罕见的“伊代”气旋中完全恢复的社区雪上加霜。根据莫桑比克政府的数据，该气旋使超过441000人受灾，近44000人流离失所，45000多公顷农田被毁113。西南亚和中东的旱情使谷物减产至低于平均水平，加剧了脆弱情况下对农业和粮食安全的影响，主要是在阿富汗和叙利亚。2021年，虽然中东的谷物减产，而东亚的小麦产量创下新高，由于适宜的天气条件，水稻产量处于高水平。与此相反，2021109联合国粮食及农业组织（FAO），2021：作物前景与粮食形势:季度全球报告,https://www.fao.org/3/cb6901en/cb6901en.pdf。110联合国粮食及农业组织（FAO），2021：作物前景与粮食形势:季度全球报告,https://www.fao.org/3/cb6901en/cb6901en.pdf。111联合国粮食及农业组织（FAO），2021：作物前景与粮食形势:季度全球报告,https://www.fao.org/3/cb6901en/cb6901en.pdf。112饥荒早期预警系统网（FEWSNET）,2021:马达加斯加粮食安全警报,https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/Madagascar%20Food%20Security%20Alert%20-%20June%2010%2C%202021.pdf。113https://www.fao.org/mozambique/news/detail-events/en/c/1393190/114https://www.unhcr.org/news/stories/2021/4/60806d124/data-reveals-impacts-climate-emergency-displacement.html115https://story.internal-displacement.org/2021-midyear-review/index.html年7月中旬，中国中部地区遭受了暴雨的袭击，导致了重大生命和财产损失。这引发了人们对国家粮食供给的担忧，因为有100万公顷的农田受灾-主要为玉米、大豆和花生，其中三分之一被暴雨摧毁。人道主义影响和人口流离失所难民、国内流离失所者和无国籍人员通常是对气候及天气相关危害最脆弱的人群。许多流离失所的脆弱个体最终定居在高风险地区，从而暴露于各类尺度的气候和天气危害中。水文气象危害和人员流动也可能与复杂环境中的社会和政治紧张局势及冲突交织在一起，因此，需要综合考虑多灾种减灾措施，包括早期预警系统和备灾，以及长期可持续发展问题，例如土地利用和城市规划。气候相关的危害是新增流离失所的主要促因极端天气、水和气候事件和状况对人口流离失所以及已全年流离失所者的脆弱性均会产生重大和不同的影响。从阿富汗到中美洲，干旱、洪水及其它极端事件打击了最缺乏恢复和适应手段的人们114。与前些年一样，2021年在人口众多的亚洲国家发生了许多最大规模的流离失所。2021年大部分灾害流离失所都是由于东亚和太平洋、南亚、美洲和撒哈拉以南非洲的热带风暴和洪水造成的。在2021年，危险的水文气象事件和环境退化进一步促使处于暴露及脆弱情况下的数百万人流离失所。这包括洪水、风暴和野火等快发事件的影响，以及干旱和荒漠化等缓发过程的影响。这会影响到人们的安全以及影响人们满足其基本生存需求的能力，例如粮食、水、韧性住宅和多产土地。以阿富汗为例，2021年上半年，灾害导致新增约22500人流离失所，主要与洪水有关115。6月，阿富汗政府宣布全国干旱，该国80%被列为大旱或严旱状态，基准是冲突升级、粮食不安全以及新冠疫情的健29康和社会经济影响，而人道主义机构、开发机构和政府机构预计农业家庭很可能会流离失所116。被迫离开家园的人们不得不变卖财产，从事危险工作谋生，有些儿童被送到其它地区或邻国打工或出嫁来减轻经济负担117。在十多年来饱受战火摧残的叙利亚，流离失所的人们还遭受了大雨引发的洪灾，2021年1月中旬，近142000人境内流离失所者受灾118。在印度，2021年11月至12月，有100000多人流离失所119。按照既有趋势，2021年，与危险天气事件相关的绝大多数新增流离失所都发生在境内。这些境内流离失所者，大部分是由于热带气旋、洪水、地震和火山喷发造成的，尤其是在东亚和太平洋地区。截至2021年10月，记录的流离失所者最多的国家包括中国（7月记录的流离失所人数有140多万人）、越南（9月记录有66.4万多人）和菲律宾（7月有21.4万多人，10月有38.6万多人）120。在东非，洪水和干旱导致了大规模的流离失所，特别是在索马里和埃塞俄比亚。许多受灾百姓已居住在为境内流离失所者搭建的拥挤和不安全的营地，还有洪灾造成的许多新流离失所者也搬至此地。作物遭受沙漠蝗虫毁坏的农民也被迫搬迁以求救助121。在苏丹，2021年11月洪水淹没了Alganaa难民营，致使35000名南苏丹难民需要紧急救助122。高收入国家也遭受了灾害。在美国西部地区和加拿大，特大热浪、干旱和野火使数千人流离失所。野火还加剧了与其它危害相关的风险，进一步增加了流离失所的风险。例如，2021年1月，加利福尼亚州在大雨后发出强制性、防范式疏散令，15000人流离失所123。116https://prod.drc.ngo/about-us/for-the-media/press-releases/2021/7/drought-crisis-in-afghanistan-intensifies-risk-of-displacement117https://prod.drc.ngo/about-us/for-the-media/press-releases/2021/7/drought-crisis-in-afghanistan-intensifies-risk-of-displacement118https://reliefweb.int/disaster/fl-2021-000007-syr119https://www.internal-displacement.org/global-displacement-map120https://www.internal-displacement.org/global-displacement-map121https://www.unhcr.org/news/stories/2021/8/611a2bca4/displaced-somalis-refugees-struggle-recover-climate-change-brings-new-threats.html122https://www.unhcr.org/news/stories/2021/11/619c9aea4/refugees-count-losses-floods-destroy-camp-sudan.html123https://story.internal-displacement.org/2021-midyear-review/index.html124https://www.internal-displacement.org/sites/default/files/publications/documents/grid2021_idmc.pdf125https://www.internal-displacement.org/global-displacement-map126https://story.internal-displacement.org/10-internal-displacement-situations-to-watch-in-2022/index.html长期、持久和反复的流离失所因水文气象危害而加剧水文气象事件引发的许多流离失所已成为持久或长期的问题，使人们无法返回家园或别无选择，只能融入当地或定居他乡。根据境内流离失所监测中心（IDMC）的数据，由于前几年与自然危害事件相关的灾害124，2021年伊始，至少有700万人在境内流离失所。阿富汗、印度和巴基斯坦处于这一情况下的人数最多，其次是埃塞俄比亚、苏丹、孟加拉、尼日尔和也门125。由于原籍地（以及返乡地）或定居地持续或不断增长的风险，因水文气象事件而流离失所的人们可能还会经历反复和频繁的流离失所，在两次冲击之间得不到恢复。例如在印度尼西亚，2021年上半年就有因灾而新增的557000人流离失所，主要是雨季大洪水造成的。人类活动，包括毁林、城市化和土地退化等，降低了印度尼西亚一些地区吸收大雨的能力。2021年10月至11月，远在雨季峰值到来之前，大雨和洪水又进一步使5万多人流离失所，流离失所人数是2020年的两倍126。此类情况突显出备灾和风险管理的重要性，冰突显出支持可持续流离失所解决方案的重要性和支持民众复原力的重要性，否则其生活环境会因反复的灾害和流离失所而逐渐恶化。因冲突而流离失所的民众和难民其国家本已面临多重风险之困，而各种危险事件和气候条件的变化又使其雪上加霜在也门，洪水和干旱等危害事件进一步加剧了人们的脆弱性，导致了避灾棚和基础设施被毁，限制了进入市场和获取基本服务，破坏了生计，助长了致命疾病的传播，并造成了死亡。在4月中旬，大雨和洪水袭击了也门多个地区，有7000人受灾，其中75%的人是生活在危险条件下的境内流离失所30者127。这导致了人口流离失所成为世界第四大境内流离失所危机，人数有400多万。每年雨季都尤其会给沿海地区带来大雨、大风和洪水，2021年有数千家庭遭受暴洪灾害。洪水还阻塞了道路，阻断了救生援助的运送128。在莫桑比克，多次热带风暴和洪水，加之反复的疾病爆发和冲突，显著加大了受灾民众的脆弱性129，包括自2019年气旋“伊代”和“肯尼斯”以来仍然流离失所的数千家庭。1月，热带风暴“夏朗”及随后的气旋“埃洛伊塞”带来的强风和洪水破坏或摧毁了其中8700多个境内流离失所家庭的避灾棚以及学校和医院130。这些事件还导致出现新的流离失所，气旋“埃洛伊塞”使43300多人流离失所131。成千上万人仍处于流离失所状态，恢复受阻132。灾害、反复的疾病爆发以及冲突等相叠加带来的影响显著加大了该地区百姓的脆弱性。要改善这种情况以及其它地区的类似情况，可通过加大力度，在脆弱和受冲突影响环境下减少与气候相关的脆弱性和风险并加强基于社区的备灾133。尼日利亚也遭受了干旱和洪水，农业活动受到了影响，避灾棚受损，并加大了东北冲突地区本已流离失所人们的脆弱性。2021年上半年，这一形势进一步恶化，2021年1月至6月报告新增约294000人流离失所134。在孟加拉，季风雨导致洪水泛滥，2021年5月和6月气旋“亚斯”造成数百万人流离失所。2021年127https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/Humanitarian%20Update_May%202021%20v4.pdf128https://reliefweb.int/report/yemen/climate-crisis-exacerbates-humanitarian-situation-yemen-enar129https://www.unhcr.org/news/briefing/2021/4/606c17bf4/unhcr-scales-response-thousands-flee-attacks-northern-mozambique.html130https://displacement.iom.int/reports/mozambique-%E2%80%93-flash-report-16-tropical-cyclone-eloise-january-2021?close=true131https://reliefweb.int/report/afghanistan/internal-displacement-mid-year-10-situations-revi132https://www.unhcr.org/news/stories/2020/3/5e6a6e50b/year-people-displaced-cyclone-idai-struggle-rebuild.html133ttps://www.unhcr.org/news/stories/2020/3/5e6a6e50b/year-people-displaced-cyclone-idai-struggle-rebuild.html134ttps://www.unhcr.org/news/stories/2020/3/5e6a6e50b/year-people-displaced-cyclone-idai-struggle-rebuild.html135https://www.unhcr.org/news/stories/2021/7/6103c43c4/floods-bring-new-misery-rohingya-refugees-bangladesh-camps.html136联合国环境规划署（UNEP）,2021:《2020年适应差距报告》https://www.unep.org/resources/adaptation-gap-report-2020。137联合国环境规划署（UNEP）,2021:《与自然和平相处：应对气候变化、生物多样性丧失和污染危机的科学蓝图》https://www.unep.org/resources/making-peace-nature。138Immerzeel,W.W.;Lutz,A.F.;Andrade,M.etal.ImportanceandVulnerabilityoftheWorld’sWaterTowers.Nature2020,577(7790),364–369.https://doi.org/10.1038/s41586-019-1822-y.139联合国环境规划署(UNEP),2021:《与自然和平相处：应对气候变化、生物多样性丧失和污染危机的科学蓝图》https://www.unep.org/resources/making-peace-nature。7月，在考克斯巴扎尔罗兴亚难民点，洪水损毁了6000多个避灾棚，25000多名难民被迫在公共设施或其他家庭共用避难棚135。中国、尼泊尔和菲律宾的百姓也遭受了严重洪灾，2021年7月，台风“烟花”使数千人流离失所。如果避灾区没有采取任何备灾措施，包括加固避灾棚、在山坡上建造挡土墙以及改进排水、道路和桥梁，则这些灾害的影响会更加严重。气候对生态系统的影响生态系统–包括陆地、淡水、海岸和海洋生态系统–及其提供的服务，均受到了气候变化的影响，有些生态系统比其它生态系统更加脆弱136。此外，有些生态系统正以前所未有的速度退化，限制着其保障人类福祉的能力，危害着其建立复原适应能力137。例如，高山生态系统–世界的水塔–都很脆弱，而且其适应能力低，会受到气候变化的深远影响。这会对高山地区或其直接下游的19亿人产生影响138。气候变化可加剧缺水压力，特别是在降水减少地区以及地下水已干涸地区，从而影响农业生产、可耕地，以及已遭受缺水压力的20多亿人139。气候变化还影响着气候敏感型物种。有证据表明，温度敏感型植物在春天提前开花和开始生长枝叶，31在秋天延后凋零140。此外，全球海水和淡水鱼类产卵时间及动物迁徙均出现了明显变化。物种丰度和分布的重大变化同样可影响物种间的相互作用141,142。害虫、病原体和疾病给生态系统和个体物种带来的风险正在发生变化。气候变化还会加剧对生物多样性的其它威胁。随着全球温度的上升，预估会灭绝的物种数量急剧增加–升温2°C会灭绝的物种数量比升温1.5°C高30%143。同时，在海洋生态系统中观测到了大尺度变化，包括海洋生产力下降、物种向更高纬度和海拔地区迁徙、以及珊瑚礁和红树林受损。接近1.5°C升温将使水温升高并改变海洋的化学性质（例如，酸化），导致生成新的生态系统。预估迁徙能力140Hemming,D.L.;Garforth,J.;Park,T.etal.PhenologyofPrimaryProducers.InStateoftheClimatein2020,supplement.BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2021,102(8),S57–S60.https://doi.org/10.1175/BAMS-D-21-0098.1.141Scheffers,B.R.;DeMeester,L.;Bridge,T.C.etal.TheBroadFootprintofClimateChangefromGenestoBiomestoPeople.Science2016,354(6313),aaf7671.https://doi.org/10.1126/science.aaf7671.142Thackeray,S.J.;Henrys,P.A.;Hemming,D.etal.PhenologicalSensitivitytoClimateacrossTaxaandTrophicLevels.Nature2016,535(7611),241–245.https://doi.org/10.1038/nature18608.143联合国环境规划署(UNEP),2021:《与自然和平相处：应对气候变化、生物多样性丧失和污染危机的科学蓝图》,https://www.unep.org/resources/making-peace-nature。144政府间气候变化专门委员会(IPCC),2019:决策者摘要。载于：《全球升温1.5°C：IPCC关于全球升温高于工业化前水平1.5°C的影响以及相关全球温室气体排放路径的特别报告，背景是加强全球应对气候变化的威胁、加强可持续发展和努力消除贫困》，https://www.ipcc.ch/sr15/chapter/spm/。145联合国环境规划署(UNEP),2021:《与自然和平相处：应对气候变化、生物多样性丧失和污染危机的科学蓝图》,https://www.unep.org/resources/making-peace-nature。146联合国环境规划署(UNEP),2021:《与自然和平相处：应对气候变化、生物多样性丧失和污染危机的科学蓝图》,https://www.unep.org/resources/making-peace-nature。不足的物种会面临着高死亡率和衰落144。气候变化还在影响着格陵兰和南极的冰盖，并加大北冰洋夏季无冰的机率，进一步破坏海洋循环和北极生态系统145。温度上升会加剧海洋和沿海生态系统不可逆损失的风险，包括海草草甸和海藻林。珊瑚礁对气候变化尤其脆弱。预估升温1.5°C会损失其原覆盖率的70%-90%，而升温2°C会损失99%以上。到本世纪末，目前海岸湿地的20%至90%面临着消失的风险，具体取决于海平面上升的速度。这将进一步损害粮食供应、旅游业和海岸保护以及其它生态系统服务146。32JoséÁlvaroSilva(WMO)2021年北半球极端事件：简述在2021年北半球夏季，北半球（NH）中纬度地区发生了多起极端天气和气候事件。创纪录的炎热日和热浪、大旱、猛烈的破坏性野火以及大雨事件造成了巨大损害和高死亡率，深入阐述详见2021年高影响事件一节。夏季高温条件开始时间提前，6月，北半球一些区域出现极端高温，包括在北非、东欧和中东。6月末，美国西北部和加拿大西部地区的高温尤显异常（图23）。6月29日，不列颠哥伦比亚省利顿记录下49.6°C，这是加拿大的新纪录。夏季有多次热浪影响美国西南部地区，7月9日，在其中一次热浪期间，熔炉溪气象站（加利福尼亚州死亡谷）连续第二年达到54.4°C（这是全球至少过去90年记录下的最高温度）。7月14和15日，欧洲西部一些国家发生了特大洪水。德国西部以及比利时东部的一些地区受持续强降水影响最为严重。仅几天之后，中国河南省郑州市，7月17至21日的降雨量超过了一个平均年份的量，7月20日的1小时降雨总量达201.9毫米，创下了中国的新纪录。8月，极端高温与强烈的毁灭性野火有关，地中海一些国家受灾。8月11日，意大利西西里锡拉库扎附近的一个气象站温度达到48.8°C，暂为欧洲纪录。北半球夏季极端事件的潜在原因和机制根据近几十年显现的趋势，2021年北半球夏季发生了大量天气和气候极端事件。但北半球夏季极端事件数量及强度增加的可能原因何在？某些类型天气和气候极端事件的频率增加是由于气候变化，但有些归因研究表明，气候变化已使许多新近单一事件强度更高。其中的一些研究表明，各种时空尺度和大气过程涉及到极端事件的演进，但通常是异常大尺度环流模式成为其发生的背景因素，而准共振环流机制发挥着重要作用。准共振放大越来越多的证据表明，涉及大气动力学，尤其是行星波动力学的物理机制可阐释与极地急流持续扰动和北半球夏季极端事件有关的各种特征。罗斯贝波（图24），尤其是这些中纬度高振幅波（纬向波数6–8）的准共振放大（QRA），是驱动与极端事件有关各种条件的重要机制。急流在天气形势的形成中发挥着重要作用，而当急流变弱，起伏波动，并与这些缓慢移动的波相结合时，由西向东的空气运动则会放缓，会导致阻塞，可使天气系统在持续数周的长时间内保持几乎静止。北半球夏季极端事件：准静止行星波的作用与北极变暖放大纬度60°N30°N0°30°S60°S180˚120˚W60˚W0˚60˚E120˚E180˚经度–50–40–30–20–101020304050°C32图23：ERA5对2021年6月9日最高气温(°C)的再分析。来源：哥白尼气候变化服务机构和KNMI气候资源管理器33北极变暖放大在过去50年，北极温度的上升速度是全球的两倍多，这是气候变化的一个显著特征，称之为北极放大（Arcticamplification（AA））。AA会削弱风暴路径、改变急流位置以及放大准静止波，从而影响中纬度夏季环流。尽管关于这些动态变化如何影响区域天气条件仍存在着一些不确定性，但公认的观点是，在近几十年出现适宜QRA的条件促使发生了持续极端天气事件，而这可能与放大的北极变暖有关，因此是通过放大北极变暖而体现出气候变化的影响。不过，有人认为，观测和气候模式模拟并不支持明确的因果关系，使之难以建立明确的关系。AA的原因尚未完全了解，但正如IPCC第六次评估报告第一工作组报告第4章所强调的，过去十年已加深了对驱动AA的物理机制的了解，该报告所提及的一些研究结果确认了促成这些现象的各类过程和正反馈。首先就涉及到海冰损失（图25），因其会引起地面反照率发生变化（反射冰被更为深色的海洋所取代），导致从太阳辐射吸收更多的热量。这称之为海冰反照率反馈。诱发AA的其它重要的大气过程是温度（普朗克和直减率）和云以及水汽反馈。大气和海洋赤道至极地的热量及水分输送增加也被确定为是AA的驱动因素。总之，需进一步开展以夏季环流和气候变化为重点的研究来弥补重要的识差距，不过有证据支持这一观点，认为与北极变暖有关的中纬度夏季环流变化（放大的和更为静止的行星波，更弱和更为起伏的急流）可能与加剧的阻塞形势有关，因而有利于北半球发生极端事件。1979‒2020年海冰密集度趋势3月9月%/10年1981‒2010年中位冰缘180º135ºE0º90ºE45ºE90ºW45ºW135ºW180º135ºE0º90ºE45ºE90ºW45ºW135ºW出处：C3S/ECMWF3024181260–6–12–18–24–3033图24：左：五个行星波模式实例示意图来源：NOAA/NWS右：2021年6月29日海平面气压距平（与1981-2010年之差），与一个缓慢而蜿蜒急流有关。数据来自ERA5再分析产品。来源：哥白尼气候变化服务机构。2021-06-29−30−20−100102030相对于1981‒2010年的距平(百帕)波长x北极LLLLL54321图25：1979–2020年3月和9月海冰密集度趋势。来源:C3S,https://climate.copernicus.eu/climate-indicators/sea-ice34参考文献1.IntergovernmentalPanelonClimateChange(IPCC),2021:AR6ClimateChange2021:ThePhysicalScienceBasis,https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/.2.Philip,S.Y.;Kew,S.F.;vanOldenborgh,G.J.etal.RapidAttributionAnalysisoftheExtraordinaryHeatwaveonthePacificCoastoftheUSandCanadaJune2021.EarthSystemDynamicsDiscussions,Inreview,1–34.Preprint:https://doi.org/10.5194/esd-2021-90.3.Kreienkamp,F.;Philip,S.Y.;Tradowsky,J.S.etal.RapidAttributionofHeavyRainfallEventsLeadingtotheSevereFloodinginWesternEuropeDuringJuly2021.WorldWeatherAttribution,2021.https://www.worldweatherattribution.org/wp-content/uploads/Scientific-report-Western-Europe-floods-2021-attribution.pdf.4.vanOldenborgh,G.J.;vanderWiel,K.;Kew,S.etal.PathwaysandPitfallsinExtremeEventAttribution.ClimaticChange2021,166(1),13.https://doi.org/10.1007/s10584-021-03071-7.5.Herring,S.C.;Christidis,N.;Hoell,A.etal.,Eds.;ExplainingExtremeEventsof2017fromaClimatePerspective.BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2019,100(1),S1–S117.https://doi.org/10.1175/BAMS-ExplainingExtremeEvents2017.1.6.Lu,C.;Lott,F.;SunY.etal.DetectableAnthropogenicInfluenceonChangesinSummerPrecipitationinChina.JournalofClimate2020,33(13),5357–5369.https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0285.1.7.Kahraman,A.;Kendon,E.J.;Chan,S.C.etal.Quasi-stationaryIntenseRainstormsSpreadacrossEuropeunderClimateChange.GeophysicalResearchLetters2021,48(13),e2020GL092361.https://doi.org/10.1029/2020GL092361.8.Sun,Y.;Dong,S.;ZhangX.etal.AnthropogenicInfluenceontheHeaviestJunePrecipitationinSoutheasternChinasince1961.In:ExplainingExtremesof2017fromaClimatePerspective,supplement.BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2019,100(1),S79–S84.https://doi.org/10.1175/BAMS-ExplainingExtremeEvents2017.1.9.Mann,M.E.;Rahmstorf,S.;Kornhuber,K.etal.ProjectedChangesinPersistentExtremeSummerWeatherEvents:TheRoleofQuasi-resonantAmplification.Sci.Advance2018,4(10),eaat3272.https://doi.org/10.1126/sciadv.aat3272.10.Coumou,D.;Petoukhov,V.;Rahmstorf,S.etal.Quasi-resonantCirculationRegimesandHemisphericSynchronizationofExtremeWeatherinBorealSummer.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2014,111(34),12331–12336.https://doi.org/10.1073/pnas.1412797111.11.Petoukhov,V.;Petri,S.;Rahmstorf,S.etal.RoleofQuasiresonantPlanetaryWaveDynamicsinRecentBorealSpring-to-autumnExtremeEvents.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2016,113(25),6862–6867.https://doi.org/10.1073/pnas.1606300113.12.ARossbywaveisalargehorizontalatmosphericundulationassociatedwiththepolarjetstreamandseparatescoldpolarairfromwarmtropicalair.Theseplanetarywavesplayanimportantroleinthepolewardtransportsofenergyandmoisture.13.TheamplifiedRossbywavesassociatedwithameanderingjetstreambecomeslowandcausewaveresonanceknownasquasi-resonantamplification(QRA).14.Petoukhov,V.;Rahmstorf,S.;Petri,S.etal.QuasiresonantAmplificationofPlanetaryWavesandRecentNorthernHemisphereWeatherExtremes.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2013,110(14),5336–5341.https://doi.org/10.1073/pnas.1222000110.15.Kornhuber,K.;Petoukhov,V.;Petri,S.etal.EvidenceforWaveResonanceasaKeyMechanismforGeneratingHigh-amplitudeQuasi-stationaryWavesinBorealSummer.ClimateDynamics2016,49(5),1961–1979.https://doi.org/10.1007/s00382-016-3399-6.16.Kornhuber,K.;Coumou,D.;Vogel,E.etal.AmplifiedRossbyWavesEnhanceRiskofConcurrentHeatwavesinMajorBreadbasketRegions.NatureClimateChange2020,10(1),48–53.https://doi.org/10.1038/s41558-019-0637-z.17.Teng,H.;Branstator,G.;Wang,H.etal.ProbabilityofUSHeatWavesAffectedbyaSubseasonalPlanetaryWavePattern.NatureGeoscience2013,6(12),1056–1061.https://doi.org/10.1038/ngeo1988.18.Grams,C.M.;Binder,H.;Pfahl,S.etal.AtmosphericProcessesTriggeringtheCentralEuropeanFloodsinJune2013,NaturalHazardsandEarthSystemSciences2014,14(7),1691–1702.https://doi.org/10.5194/nhess-14-1691-2014.343519.IntergovernmentalPanelonClimateChange(IPCC),2021:AR6ClimateChange2021:ThePhysicalScienceBasis,https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/.20.Francis,J.A.;Vavrus,S.J.EvidenceLinkingArcticAmplificationtoExtremeWeatherinMid-latitudes.GeophysicalResearchLetters2012,39(6),L06801.https://doi.org/10.1029/2012GL051000.21.Coumou,D.;DiCapua,G.;Vavrus,S.etal.TheInfluenceofArcticAmplificationonMid-latitudeSummerCirculation.NatureCommunications2018,9(1),2959.https://doi.org/10.1038/s41467-018-05256-8.22.Petoukhov,V.;Rahmstorf,S.;Petri,S.etal.QuasiresonantAmplificationofPlanetaryWavesandRecentNorthernHemisphereWeatherExtremes.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2013,110(14),5336–5341.https://doi.org/10.1073/pnas.1222000110.23.Kornhuber,K.;Petoukhov,V.;Petri,S.etal.EvidenceforWaveResonanceasaKeyMechanismforGeneratingHigh-amplitudeQuasi-stationaryWavesinBorealSummer.ClimateDynamics2016,49(5),1961–1979.https://doi.org/10.1007/s00382-016-3399-6.24.Mann,M.;Rahmstorf,S.;Kornhuber,K.etal.InfluenceofAnthropogenicClimateChangeonPlanetaryWaveResonanceandExtremeWeatherEvents.ScientificReports2017,7(1),45242.https://doi.org/10.1038/srep45242.25.IntergovernmentalPanelonClimateChange(IPCC),2021:AR6ClimateChange2021:ThePhysicalScienceBasis,https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/.26.Previdi,M.;Smith,K.L.;Polvani,L.M.ArcticAmplificationofClimateChange:AReviewofUnderlyingMechanisms.EnvironmentalResearchLetters2021,16(9),093003.https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac1c29.3536图26：GCOS确定的基本气候变量（ECV）气候监测是由一个涵盖大气、海洋、水文、冰冻圈和生物圈的综合观测系统进行的。每个领域都由一系列组织以不同方式进行监测。卫星观测贯穿所有这些领域，为全球气候监测做出了重大贡献。1992年，WMO、联合国教育、科学及文化组织（UNESCO）的政府间海洋学委员会（IOC）、联合国环境规划署（UNEP）和国际科学理事会（ISC）建立了全球气候观测系统（GCOS），以协调和促进全球气候观测的发展和改进。GCOS确定了一套基本气候变量（ECV），这些变量汇总起来，提供了理解、模拟和预测气候轨迹以及规划减缓和适应战略所需的信息（图19）。这些ECV的观测基础状况在定期的状况报告中公布。GCOS还在实施报告中指出了改进系统所需的内容。除了由GCOS协调的全球地表网络（GSN）和全球高空网络（GUAN）提供的观测数据外，WMO会员的国家气象水文部门（NMHS）提供了一个更全面和广泛的观测网络，数据主要用于业务天气预测。WMO全球基本观测网（GBON）是一个全球设计的网络，具有规定的能力和观测时间表，并且必须进行国际数据交换，它将为数值天气预报提供急需的观测，并将有助于大大加强气候监测。为了向全球最贫穷和观测条件最差的地区提供必要的资金和技术援助，WMO和水文气象发展联盟a的成员正在建立一个系统观测融资机制（SOFF）。作为对大气物理和动态特性观测的补充，WMO全球大气观测（GAW）对大气成大气方面地表降水、地表压力、地表辐射收支、地表风速和风向、地表温度、地表水汽高空地球辐射收支、闪电、高空温度、高空水汽、高空风速和风向成分气溶胶特性、二氧化碳、甲烷和其他温室气体、云特性、臭氧、气溶胶和臭氧前体自然方面海洋表面热通量、海冰、海平面、海况、海面盐度、海面温度地下洋流、地下盐度、地下温度生物地球化学无机碳、一氧化二氮、营养物质、海洋颜色、氧气、瞬态示踪剂海洋栖息地特性，浮游生物生物/生态系统水文学地下水、湖泊、河流流量、土壤水分冰冻圈冰川、冰盖和冰架、永久冻土、雪生物圈地上生物量、反照率、火、吸收光合有效辐射的比例、土地覆盖、地表温度、潜热和感热通量、叶面积指数、土壤碳人类对自然资源的利用人为温室气体通量、人为用水2016年基本气候变量（ECV）海洋方面陆地方面36气候监测的观测基础37分测量进行协调，确保从WMO会员、研究机构和/或研究所以及其他参与网络的测量中获得可靠和准确的数据。通过全球海洋观测系统（GOOS）协调对海洋物理、生物地球化学、生物和生态系统方面的海洋观测。GOOS观测协调组（OCG）对这些观测b的性能进行监测，并每年编制一份海洋观测系统报告卡。海洋观测数据一般都会广泛提供给国际用户。在陆地领域，有更广泛的观测网络群。水文观测一般由NMHS负责，并通过WMO进行协调。一些专门的全球陆地网络（GTN），例如关于水文、多年冻土、冰川、土地利用和生物量等网络，也向GCOS报告。针对地面网络的数据交换协议通常不太发达，许多重要的观测数据并没有提供给国际用户。地球观测卫星委员会/气象卫星协调组（CEOS/CGMS）气候问题联合工作组（WGClimate）根据GCOS制定的ECV要求，发展气候方面的卫星观测。该小组已经编写了一个ECV清单，其中包括33个ECV的766份气候数据记录，涵盖72个独立的ECV产品，并规划了更多的ECV产品。卫星观测有一些优势，它们有接近全球的覆盖范围，但光学观测可能会被云层干扰。与地面观测一起使用，无论是作为补充数据集，还是用于验证和校准，它们都是全球观测系统的一个宝贵部分。.图27：2021年2月18日撒哈拉沙漠尘暴。这一事件导致数天大范围的恶劣空气质量，而此前的2月初还有一次尘暴，尘土覆盖了比利牛斯山和阿尔卑斯山上的积雪，欧洲一些地区（包括法国、德国和瑞士）的滑雪场变为橙色。ahttps://public.wmo.int/en/our-mandate/how-we-do-it/partnerships/wmo-office-of-development-partnershipsbhttps://www.ocean-ops.org/3738次季节到季节预报能否改进东南亚地区的备灾？2021年9月20–26日案例研究回顾EstelleDeConing1,TheaTurkington2,FredericVitart3,AndrewRobertson4,RyanKang2,WeeLengTan21WMO2新加坡国家环境署3欧洲中期天气预报中心S2S联合组长4国际气候与社会研究所S2S联合组长东南亚（SEA）是次季节到季节（S2S）气候服务惠及的首要地点，是具有S2S时间尺度某种最高技巧的地区。东南亚国家联盟（ASEAN）专业气象中心（ASMC）及伙伴（UNESCAPa、RIMESb、AHA中心c）致力于在S2SSEA试点项目下开发东南亚S2S产品，用于减少灾害风险，该项目是WMO、世界天气研究计划（WWRP）和世界气候研究计划（WCRP）开展的S2S预报项目实时试点倡议的一部分。该项目旨在研究S2S预报对减少灾害风险的有效性。2021年9月20日至26日，菲律宾、印度尼西亚的苏拉威西岛和婆罗洲东部的洪水使5万多人d受灾。同是在这一周，热带气旋“电母”致使越南、柬埔寨和泰国的部分地区发生了严重洪水，18万多人受灾e。根据S2SSEA试点项目的预测，在案例研究这一周之前的三周，预报印度尼西亚东南部的极端降雨机率略有增加。而在之前一周，在苏拉威西岛、马鲁古群岛和西巴布亚，极端降雨的机率增加到中等，而扩展到泰国部分地区、老挝、越南以及菲律宾南部、苏门答腊岛南部、婆罗洲东部和爪哇岛，机率略有增加。AHA中心周报f向国家灾害管理组织等报告了这一展望，支持做好对“电母”g及其它危害的备灾以及后续的天气预报，这是该区域采取措施实现无缝预测方法的实例。这些结果是迄今为止试点项目的典型结果，海洋大陆极端降雨机率增加是可提前三周表明在一般地区可能发生一个或多个更危险事件的良好指标。不过这个指标对东南亚大陆地区的效果欠佳，而展望通常仅可预测一周前增长的机率。危险事件概率增加也表示发生灾害的概率增加。虽然这并不总是表示将发生次季节尺度危险事件，但相对少量的误警误报表明可在次季节尺度上采取行动，例如对事件发展的专门监测和提前启动制度流程，以便更高效地备灾和响应。a联合国亚洲及太平洋经济委员会：https://www.unescap.org/b非洲和亚洲区域综合多灾种早期预警系统：https://www.rimes.int/cASEAN灾害管理人道主义救援中心：https://ahacentre.org/dhttps://adinet.ahacentre.orgehttps://adinet.ahacentre.orgfhttps://ahacentre.org/wp-content/uploads/2021/09/DWeek_37_13-19Sep2021.pdfghttps://ahacentre.org/flash-update/flash-update-no-01-tropical-depression-21w-twentyone-viet-nam-23-september-2021/3839温室气体数据从1750年起估算的浓度可用于表示工业化前的条件。计算假设工业化前CO2摩尔分数为278ppm、CH4为722ppb、N2O为270ppb。日本气象厅运行的世界温室气体数据中心https://gaw.kishou.go.jp/。世界气象组织(WMO)。WMOGreenhouseGasBulletin–No.17:TheStateofGreenhouseGasesintheAtmosphereBasedonGlobalObservationsthrough2020日内瓦，2021。加拿大环境和气候变化部运行的世界臭氧和紫外辐射数据中心https://woudc.org/home.php。全球温度数据全球平均温度时间序列自《2020年全球气候状况》报告以来，已更新了相对于1850-1900年基线的全球平均温度距平计算方法。对这种方法进行了更新，以便利用第一工作组在其IPCC第六次评估报告中对长期变化及其不确定性所做的评估。这种新方法还可利用各个定期更新、范围更广的较短数据集，以提供对最新温度变化的权威评估。在2020年气候状况报告（及更早期的报告）中，与1850-1900年基线相比的变化是基于HadCRUT4数据集，这是唯一追溯至1850年的数据集。其它数据集进行了调整，使之符合HadCRUT4的1880-1900年（NASAGISTEMP和NOAAGlobalTemp）或1981-2010年（ERA5,JRA-55）平均值。2021年，IPCC第六次评估报告第一工作组报告根据HadCRUT5、BerkeleyEarth、NOAA-Interim和Kadow等人（2020年）的四个数据集（均可追溯至1850年）的平均值评估了1850-1900年至其它时期的变化。报告研究了从最冷数据集的不确定性区间下限至最暖数据集的不确定性区间上限采选的四个估值区间，从而评估了不确定性。通过利用可追溯至1850年的四个数据集，第一工作组得以更全面地估算不确定性。由于IPCC四个数据集中有两个不是定期更新，因此，IPCC在本报告中对1850-1900年与1981-2010年之间温度变化所做的估算是与六个数据集的1981-2010年与本年之间估算变化相结合来计算相对于1850-1900年的2021年距平。六个数据集之间在1981-2010年至目前的变化存在虽不完美但却良好的一致性，因为这个时期的观测覆盖率良好。六个数据集离散度的额外中等不确定性是与IPCC对1850-1900年到1981-2010年变化的不确定性估值相结合。更准确而言，六个数据集（下文引用）已用于计算全球温度。计算相对于1850-1900年基线的全球平均温度距平是采用如下步骤：1.T起点是数据提供方提供的各数据集的全球年平均温度时间序列。不同的基线显示出距平。2.关于各数据集，通过减去1981-2010年的平均值，计算出相对于1981-2010年平均值的距平。3.每个序列增加了0.69°C，依据的是1850-1900年与1981-2010年之间的估计差异，使用IPCC第六次评估报告第一工作组的方法计算（数字参见报告中图1.12的说明）。4.计算出了六个估值的平均和标准偏差。数据集和方法405.IPCC估算的不确定性与标准偏差相结合，同时假设两者是独立的，并假设IPCC不确定性区间（0.54°C至0.79°C）代表90%信度区间（1.645标准偏差）。本报告引用的2021年数值（1.11±0.13°C）是按此方式计算的，1.11°C是六个估值的平均值。年度温度地图年度温度距平地图的计算方法也得到了更新。在2020年气候状况报告中，使用了地图表示单一数据集（ERA5）中相对于1981-2010年的距平。虽然地图基于单一的数据集，但所附的评估基于所有可用数据集。关于2021年温度距平地图，使用了五个数据集-HadCRUT5、ERA5、NOAAGlobalTemp、BerkeleyEarth和GISTEMP–的中位值，重新划分最低分辨率数据集（NOAAGlobalTemp和HadCRUT5数据集）空间网格，以5°纬度乘5°经度网格表示。中位值优先于平均值使用，以使潜在离群值的影响最小化。一半的数据集可提供不确定性指标。在高纬度地区和中部非洲，数据集之间的离散度最大，这两个地区数据覆盖稀疏。使用的六个数据集如下：BerkeleyEarth–Rohde,R.A.;Hausfather,Z.TheBerkeleyEarthLand/OceanTemperatureRecord.EarthSystemScienceData2020,12,3469–3479.https://doi.org/10.5194/essd-12-3469-2020.ERA5—Hersbach,H.;Bell,B.;Berrisford,P.etal.TheERA5globalreanalysis.QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety2020,146(730),1999–2049.https://doi.org/10.1002/qj.3803.GISTEMPv4—GISTEMPTeam,2022:GISSSurfaceTemperatureAnalysis(GISTEMP),version4.NASAGoddardInstituteforSpaceStudies,https://data.giss.nasa.gov/gistemp/.Lenssen,N.;Schmidt,G.;Hansen,J.etal.ImprovementsintheGISTEMPUncertaintyModel.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres2019,124(12):6307–6326.https://doi.org/10.1029/2018JD029522.HadCRUT.5.0.1.0—Morice,C.P.;Kennedy,J.J.;Rayner,N.A.etal.AnUpdatedAssessmentofNear-SurfaceTemperatureChangeFrom1850:TheHadCRUT5DataSet.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres2021,126(3),e2019JD032361.https://doi.org/10.1029/2019JD032361.HadCRUT.5.0.1.0datawereobtainedfromhttp://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut5on24October2021andare©BritishCrownCopyright,MetOffice2021,providedunderanOpenGovernmentLicense,http://www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3/.JRA-55—Kobayashi,S.;Ota,Y.;Harada,Y.etal.TheJRA-55Reanalysis:GeneralSpecificationsandBasicCharacteristics.JournaloftheMeteorologicalSocietyofJapan.Ser.II2015,93(1),5–48.https://doi.org/10.2151/jmsj.2015-001,https://www.jstage.jst.go.jp/article/jmsj/93/1/93_2015-001/_article.NOAAGlobalTempv5—Zhang,H.-M.,etal.,NOAAGlobalSurfaceTemperatureDataset(NOAAGlobalTemp),Version5.0.NOAANationalCentersforEnvironmentalInformation.doi:10.7289/V5FN144H.Huang,B.;Menne,M.J.;Boyer,T.etal.UncertaintyEstimatesforSeaSurfaceTemperatureandLandSurfaceAirTemperatureinNOAAGlobalTempVersion5.JournalofClimate2020,33(4),1351–1379.https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/33/4/jcli-d-19-0395.1.xml.41海洋热含量数据截至2021年用于估算的数据：Cheng,L.;Trenberth,K.E.;Fasullo,J.etal.Improvedestimatesofoceanheatcontentfrom1960to2015,ScienceAdvances2017,3(3),e1601545.https://doi.org/10.1126/sciadv.1601545.Ishii,M.;Fukuda,Y.;Hirahara,S.etal.AccuracyofGlobalUpperOceanHeatContentEstimationExpectedfromPresentObservationalDataSets.SOLA2017,13,163–167.https://doi.org/10.2151/sola.2017-030.Lyman,J.M.;Johnson,G.C.EstimatingGlobalOceanHeatContentChangesintheUpper1800msince1950andtheInfluenceofClimatologyChoice.JournalofClimate2014,27(5),1945–1957.https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00752.1.vonSchuckmann,K.;LeTraon,P.-Y.HowwellcanwederiveGlobalOceanIndicatorsfromArgodata?OceanScience2011,7(6),783–791.https://doi.org/10.5194/os-7-783-2011.此外，截至2020年使用的数据：Desbruyères,D.G.;Purkey,S.G.;McDonagh,E.L.etal.Deepandabyssaloceanwarmingfrom35yearsofrepeathydrography,GeophysicalResearchLetters2016,43(19),310–356.https://doi.org/10.1002/2016GL070413.90ºN(a)中值2021年(b)范围(c)HadCRUT5(d)ERA5(e)伯克利地球(f)NASAGISTEMP(g)NOAAGlobalTemp45ºN0º45ºS90ºS180º90ºW0º90ºE180º经度–10–3–101310°C纬度90ºN45ºN0º45ºS90ºS180º90ºW0º90ºE180º经度纬度90ºN45ºN0º45ºS90ºS180º90ºW0º90ºE180º经度纬度90ºN45ºN0º45ºS180º90ºW0º90ºE180º经度纬度90ºN45ºN0º45ºS180º90ºW0º90ºE180º经度纬度90ºS90ºS90ºN45ºN0º45ºS180º90ºW0º90ºE180º经度纬度90ºS90ºN45ºN0º45ºS90ºS180º90ºW0º90ºE180º经度0.00.20.40.60.82.0°C纬度–10–3–101310°C图28：(a)相对于1981–2010年五个5°网格数据集中位数平均值的2021年近地面气温距平。(b)五个估值的区间；数据集原始分辨率网格的近地表温度距平；(c)HadCRUT5(5°分辨率),(d)ERA5(0.25°),(e)BerkeleyEarth(1°),(f)GISTEMP(2°)和(g)NOAAGlobalTemp(5°)。42Gaillard,F.;Reynaud,T.;Thierry,V.etal.InSitu–BasedReanalysisoftheGlobalOceanTemperatureandSalinitywithISAS:VariabilityoftheHeatContentandStericHeight,JournalofClimate2016,29(4),1305–1323.https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-0028.1.Hosoda,S.;Ohira,T.;Nakamura,T.AmonthlymeandatasetofglobaloceanictemperatureandsalinityderivedfromArgofloatobservations.JAMSTECReportofResearchandDevelopment2008,8,47–59.https://www.jstage.jst.go.jp/article/jamstecr/8/0/8_0_47/_article.KuuselaM.;Stein,M.L.Locallystationaryspatio-temporalinterpolationofArgoprofilingfloatdata.ProceedingsoftheRoyalSocietyA2018,474,20180400.http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2018.0400.Levitus,S.;Antonov,J.I.;Boyer,T.P.etal.WorldOceanheatcontentandthermostericsealevelchange(0-2000m)1955–2010.GeophysicalResearchLetters2012,39(10),L10603.https://doi.org/10.1029/2012GL051106.Li,H.;Xu,F.;Zhou,W.etal.DevelopmentofaglobalgriddedArgodatasetwithBarnessuccessivecorrections,JournalofGeophysicalResearch:Oceans2017,122(2),866–889,https://doi.org/10.1002/2016JC012285.Roemmich,D.;Gilson,J.The2004–2008meanandannualcycleoftemperature,salinity,andstericheightintheglobaloceanfromtheArgoProgram,ProgressinOceanography2009,82(2),81–100.https://doi.org/10.1016/j.pocean.2009.03.004.vonSchuckmann,K.;LeTraon,P.-Y.;Smith,N.etal.,Eds.CopernicusMarineServiceOceanStateReport,JournalofOperationalOceanography2018,11,S1–S142.https://doi.org/10.1080/1755876X.2018.1489208.海平面数据GMSLfromCNES/Aviso+https://www.aviso.altimetry.fr/en/data/products/ocean-indica-tors-products/mean-sea-level/data-acces.html#c12195海洋热浪和海洋寒潮数据当海面温度（SST）在5天或更长时间高于气候分布第90百分位时，海洋热浪（MHW）被归类为中度；根据SST与气候分布平均值之间差异定义后续等级：如果该差异分别为第90百分位与气候分布平均值之差的两倍、三倍或四倍，则为强、严重或极端海洋热浪(Hobday等人，2018)。海洋寒潮（MCS）的等级相类似，但其等级划分是依据低于第10百分位的海面温度。用于MHW和MCS的基线是1982–2011年，它比标准正常周期1981-2010年后移了一年，因为它所依据的卫星SST序列的第一个完整年份是1982年。Hobday,A.J.;Oliver,E.C.J.;SenGupta,A.etal.Categorizingandnamingmarineheatwaves.Oceanography2018,31(2),1–13.https://doi.org/10.5670/oceanog.2018.205.NOAAOISSTv2:OptimumInterpolationSeaSurfaceTemperature(OISST):Banzon,V.;Smith,T.M.;Chin,T.M.etal.Along-termrecordofblendedsatelliteandinsitusea-surfacetemperatureforclimatemonitoring,modelingandenvironmentalstudies.EarthSystemScienceData2016,8(1),165–176.https://doi.org/10.5194/essd-8-165-2016.冰川质量平衡数据全球参考冰川网的冰川质量平衡数据可从世界冰川监测服务机构（WGMS）获取，https://www.wgms.ch。2020-2021年质量平衡年的数据是暂时的，基于（共42个中的）32个WGMS参考冰川的子集。加拿大西部的冰川质量平衡数据是基于加拿大北不列颠哥伦比亚大学BrianMenounos多年开展的一年两次（4月和9月）反复式LiDAR调查，参见Pelto等人(2019)。43Pelto,B.M.;Menounos,B.;Marshall,S.J.Multi-yearevaluationofairbornegeodeticsurveystoestimateseasonalmassbalance,ColumbiaandRockyMountains,Canada.TheCryosphere2019,13(6),1709–1727.https://doi.org/10.5194/tc-13-1709-2019.Hugonnet,R.;McNabb,R.;Berthier,E.etal.Acceleratedglobalglaciermasslossintheearlytwenty-firstcentury.Nature2021,592,726–731.https://doi.org/10.1038/s41586-021-03436-z.格陵兰和南极冰盖数据格陵兰冰盖质量平衡数据有三个报告来源。1985-2021年表面质量平衡和总质量平衡的模拟变化是基于Mankoff等人（2021）所述的三个区域气候和质量平衡模式的平均值。NOAA北极报告卡给出了2021年质量平衡的替代估值（Moon等人，2021年），它是基于融化区卫星观测和PROMICE地面天气站网驱动的表面质量平衡模式。由GRACE和GRACE-FO太空飞行任务所得的总冰盖质量平衡卫星重力数据可参阅Wiese等人（2019年生成，2021年更新）。既有格陵兰冰盖数据，也有南极冰盖数据。Mankoff,K.D.;Fettweis,X.;Langen,P.L.etal.Greenlandicesheetmassbalancefrom1840throughnextweek.EarthSystemScienceData2021,13(10),5001–5025.https://doi.org/10.5194/essd-13-5001-2021.Moon,T.A.;Tedesco,M.;Box,J.E.etal.GreenlandIceSheet.InArcticReportCard2021;Moon,T.A.;Druckenmiller,M.L.;Thoman,R.L.,Eds.;NationalOceanicandAtmosphericAdministration,2021.https://doi.org/10.25923/546g-ms61.Wiese,D.N.;Yuan,D.-N;Boening,C.etal.2019.JPLGRACEandGRACE-FOMasconOcean,Ice,andHydrologyEquivalentWaterHeightRL06MCRIFilteredVersion2.0,Ver.2.0,PO.DAAC,CA,USA.http://dx.doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ62.雪数据雪数据和月距平时间序列图见：https://climate.rutgers.edu/snowcover/files/wmo/rutgers-nh-sce-anomalies-2020-21-data.xlsx海冰数据海冰章节使用的数据来自EUMETSATOSISAF海冰指数v2.1(OSI-SAF,基于Lavergne等人，2019)和NSIDCv3海冰指数(Fetterer等人，2017)。海冰密集度的估算是依据卫星测量的微波辐射率。海冰范围计算的是海冰密集度超过15%的海洋网格单元的面积。虽然数据集之间的绝对范围存在相对巨大的差异，但它们在逐年变化和趋势方面却非常一致。本报告中为了与以前的报告相一致，NSIDC数据报告的是绝对范围（例如“1895万平方公里”），而两个数据集都报告了排名。EUMETSATOceanandSeaIceSatelliteApplicationFacility,Seaiceindex1979-onwards(v2.1,2020),OSI-420,DataextractedfromOSISAFFTPserver:1979–2020,NorthernandSouthernHemisphere.https://osi-saf.eumetsat.int/products/osi-420.Fetterer,F.;Knowles,K.;Meier,W.N.etal.2017,updateddaily.SeaIceIndex,Version3.Boulder,ColoradoUSA.NationalSnowandIceDataCenter(NSIDC).https://doi.org/10.7265/N5K072F8.Lavergne,T.;Sørensen,A.M.;Kern,S.etal.Version2oftheEUMETSATOSISAFandESACCIsea-iceconcentrationclimatedatarecords.TheCryosphere2019,13(1),49–78.https://doi.org/10.5194/tc-13-49-2019.多年冻土数据Noetzli,J.;Christiansen,H.H.;Hrbáček,F.etal.GlobalClimatePermafrostThermalState.InStateoftheClimatein2020;Dunn,R.J.,Aldred,H.,F.,Gobron,N.Eds.;BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety2021,102(8);S42–S44.https://doi.org/10.1175/BAMS-D-21-0098.1.44Smith,S.L.;Romanovsky,V.E.;Isaksen,K.etal.Permafrost.InStateoftheClimatein2020;Druckenmiller,M.L.,Moon,T.,Thoman,R.,Eds.;BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety,2021,102(8);S293–S297.https://doi.org/10.1175/BAMS-D-21-0086.1.降水数据用于分析的有这些全球降水气候中心（GPCC）数据集：•每月首次猜测，doi:10.5676/DWD_GPCC/FG_M_100.•监测产品（2020版），doi:10.5676/DWD_GPCC/MP_M_V2020_100.•每月完整数据（2020版），doi:10.5676/DWD_GPCC/FD_M_V2020_100.•每日首次猜测，doi:10.5676/DWD_GPCC/FG_D_100.•每日完整数据（2020版），doi:10.5676/DWD_GPCC/FD_D_V2020_100.45供稿会员和地区阿尔及利亚、安道尔、阿根廷、亚美尼亚、澳大利亚、奥地利、巴林、巴巴多斯、白俄罗斯、比利时、伯利兹、波斯尼亚和黑塞哥维那、博茨瓦纳、英属加勒比地区、保加利亚、布基纳法索、喀麦隆、加拿大、智利、中国、哥伦比亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克、丹麦、埃及、爱沙尼亚、芬兰、法国、冈比亚、格鲁吉亚、德国、希腊、格林纳达、几内亚、几内亚比绍、中国香港、匈牙利、印度、伊朗、爱尔兰、以色列、意大利、日本、约旦、哈萨克斯坦、肯尼亚、拉脱维亚、利比里亚、利比亚、立陶宛、卢森堡、中国澳门、马达加斯加、马里、马耳他、毛里求斯、摩洛哥、新西兰、尼日尔、尼日利亚、北马其顿、挪威、巴基斯坦、秘鲁、菲律宾、波兰、葡萄牙、摩尔多瓦、罗马尼亚、俄罗斯、卢旺达、圣文森特和格林纳丁斯、沙特阿拉伯、塞内加尔、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、南非、西班牙、圣基茨和尼维斯、苏丹、瑞典、瑞士、叙利亚、泰国、荷兰、多哥、特立尼达和多巴哥、突尼斯、土耳其、乌克兰、英国、坦桑尼亚、美国、乌拉圭、乌兹别克斯坦、津巴布韦机构供稿方ARC澳大利亚塔斯马尼亚大学气候极端事件卓越中心；英国伯明翰大学伯明翰森林研究所；英国南极调查局（BAS）；澳大利亚气象局（BoM）；瑞典隆德大学碳门户网站；法国国家空间研究中心（CNES）；法国墨卡托国际海洋组织；法国南部-比利牛斯观测站（OMP）；法国IFREMER；法国布雷斯特大学；法国国家科学研究中心（CNRS）；法国国家发展研究所（IRD）；法国物理与空间海洋学实验室（LOPS）；法国空间地球物理学和海洋学研究实验室（LEGOS）；法国欧洲海洋大学研究所（IUEM）；法国CELAD；法国索邦大学；法国滨海自由城海洋科学实验室；中国科学院海洋大科学研究中心；哥白尼气候变化服务机构（C3S）；澳大利亚CSIRO海洋和大气研究所；丹麦气象局（DMI）；德国气象局全球降水气候中心（GPCC,DWD）；加拿大环境及气候变化部（ECCC）；瑞士苏黎世联邦理工学院；欧洲中期天气预报中心（ECMWF）；美国乔治华盛顿大学；香港天文台；中国科学院大气物理研究所（IAP,CAS）；日本海洋地球科学技术研究所（JAMSTEC）；美国夏威夷大学海洋和大气联合研究所（JIMAR）；英国气象局哈德莱中心；日本气象研究所大气、海洋和地球系统模拟部；新加坡国家环境署（NEA）；美国国家海洋和大气管理局国家环境信息中心（NOAANCEI）；美国NOAA太平洋海洋环境实验室（NOAAPMEL）；英国国家海洋学中心（NOC）；加拿大自然资源部；挪威气象局；美国罗格斯大学；美国斯克里普斯海洋学研究所；日本气象厅东京气候中心（TCC,JMA）；巴西里约热内卢联邦大学；英国埃克塞特大学；加拿大维多利亚大学；美国伍兹霍尔海洋研究所；世界气候研究计划（WCRP）；世界温室气体数据中心（WDCGG）联合国机构联合国减少灾害风险办公室（UNDRR）、联合国环境规划署（UNEP）、联合国粮食及农业组织（FAO）、联合国难民事务高级专员公署（UNHCR）、国际移民组织（IOM）、世界粮食计划署（WFP）、联合国教育、科学及文化组织政府间海洋学委员会（IOC-UNESCO）个体供稿者SigneAaboe(挪威气象局)、JorgeAlvar-Beltrán(FAO)、OmarBaddour(WMO出版物协调员)、JessicaBlunden(NOAANCEI)、TimBoyer(NOAANCEI)、AnnyCazenave(LEGOSCNES和OMP)、LijingCheng(IAP;中国科学院海洋大科学中心)、LouisClement(国家海洋学中心)、KyleClem(维多利亚大学)、EstelleDeConing(WMO)、DamienDesbruyères(IFREMER,CNRS,IRD,物理与空间海洋学实验室)、MaxxDilley(WMO)、RobertDunn(英国气象局哈德莱中心)、SimonEggleston(WMO/GCOS)、ThomasEstilow(罗格斯大学)、FlorenceGeoffroy(UNHCR)、DonataGiglio(科罗拉多大学)、NathanGillett(ECCC)、JohnGilson(加利福尼亚大学斯克里普斯海洋学研究所)、LorettaHieberGirardet(UNDRR)、AtsushiGoto(TCC,JMA)、YvanGouzenes(LEGOS供稿方名单46和OMP)、StephanGruber(卡尔顿大学)、DebbieHemming(英国气象局哈德莱中心伯明翰森林研究所)、AnaHeureux(FAO)、ShigekiHosoda(JAMSTEC)、MatthiasHuss(苏黎世联邦理工学院)、KirstenIsensee(IOCUNESCO)、GregoryC.Johnson(NOAA,PMEL)、RyanKang(NEA)、MaartenKappelle(UNEP)、JohnKennedy(主要作者，英国气象局哈德莱中心)、Valentina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