今年秋季的气温整体偏高，南方部分地区甚至已经提前入冬，北方也逐渐感受到寒冷的迹象。

立冬即将到来，大家也做好了“冻”的准备，然而接下来的天气却大大（出乎）我们意料。

关注天气的人都知道，冬季临近时，由于敏感的气温上升，蓝天白云也很兴奋。

这时候，天气预报还没发布就能透过窗户看到外面”起舞”的万物，就能感受到几乎所有人都在说的“暖冬”。

当然指的是全国范围内，并不针对某一区域，但在每年的此时，各大气象网站和广播都会集中讨论本年的气候情况。

主要是指冬季天气还是难以判断的，一点突发状况就会改变先前的天气预言。

近年来不知道大家有没有发现，预报冬季天气的时候，由于全球变暖，大部分地区冬季气温较常年同期偏高。

就算有几次降温，但昙花一现间，温度始终和往年相比高了许多。

12月里仍30℃的新闻也是时常报道的，那么全球变暖是造成常年暖冬的原因吗?

还是拉尼娜现象?

拉尼娜又是什么?

为何它每年都会出现，它和冬季温度有关系吗?

拉尼娜这个名字听着挺特别，它的原本名字是La Niña，在西班牙里有“女童子”的意思。

这个名字怎么听都可爱，其实也没那么可爱，它也是造成我国寒冷严冬的罪魁祸首之一。

拉尼娜现象主要是指赤道中东太平洋的海表温度比平均值低0.5℃以上持续5个月以上的现象。

为什么海表温度会影响陆地呢?

拉尼娜和厄尔尼诺都是来自南美洲秘鲁一带的土著印第安人用以形容太平洋中部的气候异常情况。

1900年之前，他们当地每隔一段时间就会发生不同程度的停滞渔获情况，印第安人将其归结于“仙女”和“恶鬼”之间玩耍产生的影响。

我们现在听起来可能觉得荒唐，但是古代人没科技什么都得靠猜测。

1900年前后，由于西方国家的殖民扩张，美国横渡大西洋，这才知道南美洲除了饶有奇趣的印加文明外还有当地人们过着怎样的生活。

为了进一步探讨这对两国的经济发展有什么影响，人们便有了更深层次的了解，也就总结出了拉尼娜和厄尔尼诺体。

那有没有拉尼娜现象发生的时候我国出现严寒冬季的情况呢?

有!

在已知我国有气候记录以来的五十一个严冬中，其中59.6%的年份冬季都伴随着拉尼娜现象，80%则和厄尔尼诺现象相关联。

这说明我国在60%概率下和拉尼娜形成相关性，而 80%的概率则说明厄尔尼诺适合在60%-80%条件下形成，40%-60%下则是没有相互关系。

所以就目前来看，拉尼娜和我国冬季出现严寒有一定相关性，但无法确定是否肯定会发生。

拉尼娜只是造成我国寒冷的一系列因素之一，还有一个冬季主导因子就是东亚冬季风。

东亚冬季风指的是亘古存在于中国东北地区和西伯利亚高压中心其余地区的一股冷空气气流。

冬季东亚大部分地区都被寒流包裹着，如果没有东亚冬季风控制的话，我国在两岸地区和蒙古高原附近等东亚大陆中心以及日本琉球群岛附近获得强暖流支撑，在这些地方甚至不靠东亚冬季风也不算太冷。

所以说和拉尼娜同时存在并不意味着必然会寒冬，只要东亚冬季风盛行的话，就算没有拉尼娜也照样冷得冻手冻脚。

近年来由气候变化导致极端天气越来越是值得大家重视的问题，不仅仅是寒暖对比极端，经常还会发生强降水，比如干旱过后忽然暴雨如注，又比如强降雪，例如三月份还在吹春风，一转眼四月份暴雪又来了!

不要以为这样的天气只发生在北方，南方同样受影响。

只不过，南方更经常性地被春风唤醒，后有寒流悄无声息地下来了!

其实这种事我们是可以接受的，但是全球变暖和极端天气频繁导致关注气象的人也逐渐增加。

所谓“众人拾柴火焰高”，我们自然不可能个个都是气象小专家，但我们可以借助“众人之力”提高准确率。

人工智能参与气象预报应用是最近几年才逐渐普及开来的趋势。

此前，我们国家和其他国家一样，在研究气象预报时主要依靠统计学对比，再结合上一年或前几年的数据进行推断。

因为气象数据中比较强大的数据运算能力和学习能力，都让人类看到了希望，但是无法实现。

而人工智能的发展成功解决这一问题，不仅如此，它也可以将更多以前无法重视的数据进行分析，并且人工智能对比学习数据中的分析能力和精准性远超人类。

这不仅仅意味着气象预报将更加准确，还意味着在其它科学研究领域可能也会产生意想不到的成果。

毕竟电灯泡就是意外产物之一，而现在想要借助人工智能力学特性不再是妄想，而是工积累中的一小步。

随着环境对社会产生越来越多的影响，我们不得不进一步研究极端气候现象，制定更有效应对策略。

人工智能不仅可以处理天气现象，也可以帮助我们预测未来可能发生的极端天气事件.

如此一来，我们就可以提前做出更好的准备，从而更好地应对严峻气候挑战。