全球加速变暖的背景下，泛北极地区野火频发。极端野火可以直接引发“碳炸弹”，并加重高纬地区冻土融化和相应的碳释放。北极野火对碳源、碳汇的改变，进一步加剧了气候变暖，触发了野火和气候变化之间的正反馈过程。已有研究在天气-季节尺度上认识了北美、澳大利亚等地区野火的天气气候条件与关键过程，但是对于西西伯利亚野火的气候驱动机制的相关研究还较少。更重要的是，未来西西伯利亚野火面临严重的火灾风险及其碳排放，然而尚未有研究关注野火的预测问题。
“暖北极-冷欧亚”模态是北极-中高纬地区最显著的气候变异模态和重要的可预测性来源。近年来，其前后冬位相反转增多增强，增大了对极端气候的驱动力。“暖北极-冷欧亚”的次季节变化提供了更清晰的物理图像，那么其对西西伯利亚野火是否有调控作用？又是否能够提供野火预测信息？南京信息工程大学的尹志聪教授和张艺佳博后针对以上问题阐明了后冬“暖北极-冷欧亚”模态加重春季西西伯利亚野火的关键过程，并构建出了野火及其碳排放的预测模型，相关成果发表在Nature Communications。
后冬1–2月的“暖北极-冷欧亚”模态与西西伯利亚春季野火存在显著的正相关关系。从地表延伸至对流层中层的“暖北极-冷欧亚”型温度异常显著加强了西西伯利亚春季野火的强度。与“暖北极-冷欧亚”相关的积雪变薄和雪线北退，使得春季气候条件干燥、植被物候期提前和凋落物广泛暴露，从而造成了西西伯利亚春季火灾活动风险的增加（图1）。
图1. 后冬“暖北极-冷欧亚”模态增强春季西西伯利亚野火的物理机制。
后冬“暖北极-冷欧亚”模态可以有效提供超前的预测信息，所构建的西西伯利亚春季野火燃烧面积预测模型，表现出优异的预测性能。观测与预测值的相关系数为0.80（图2a）。2019年和2020年的独立预测与观测结果非常接近，平均绝对误差百分率仅为3.0%，并且能准确地再现野火大值中心的空间位置（图2c, d）。同样的预测因子也可以成功预测野火所产生的碳排放，解释了其61%的年际变率（图2b）。本研究所构建的动力-统计相结合的预测模型不仅可以提前预测野火燃烧面积，还进一步预测了由此导致的碳排放的剧烈变化。
图2. 2001–2020年观测（黑色）和预测（蓝色和橙色）的（a）西西伯利亚春季野火燃烧面积和（b）相应CO2排放量的时间变化。橙色星号表示2019年和2020年独立预测结果。（c）2019年4–5月和（d）2020年4–5月燃烧面积的原始观测与预测值空间分布。
论文信息：
Yin, Z. C., Zhang, Y. J., He, S. P., Wang, H. J., 2024. Warm Arctic-Cold Eurasia pattern helps predict spring wildfires burned area in West Siberia, Nature Communications, 15: 9041.