全球变暖的背景下，泛北极地区野火频发，引发了广泛关注。极端野火可以直接导致引发“碳炸弹”，并加重高纬地区冻土融化和相应的碳释放。比如2023年加拿大野火的直接碳排放量相当于碳排放的第四大国家。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。此外，野火还会导致生物多样性受损，并带来严重不利健康影响。以往关于天气气候和野火的研究大多集中在两者的正反馈机制以及热带-副热带海温异常的远程调控等方面，很少有研究关注到北极野火及其碳排放的预测问题。本研究基于所揭示的“暖北极-冷欧亚”模态的物理图像，阐明了冬季“暖北极-冷欧亚”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。
冬季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。冬季“暖北极-冷欧亚”模态可以有效提供超前的预测信息。本研究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。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。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。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。
 

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