Wen's Research Group – Weather and Climate

周文教授

复旦大学特聘教授，博士生导师，大气与海洋科学系副系主任，兼任中国极地研究中心冰雪与气候变化研究所所长。2022年加入复旦前，曾为香港城市大学能源与环境学院终身教授。周文老师课题组的研究领域为极端天气与气候的机理及预测，包括气候动力学、极地气候变化、极端事件动力学、热带气旋、年代际预测、海气耦合动力学和人工智能在气候领域的应用等。 [个人简历]

周文老师的研究关注热带季节内振荡，以及不同类型的厄尔尼诺现象及其对气候的影响。我们的目标是了解东亚冬/夏季风的可变性和可预测性，并对亚太地区的气候变率和极端气候做检测和归因。我们还希望进一步了解亚太地区的洪水和干旱、寒潮和热浪、海平面上升和风暴潮等自然灾害，以及这些灾害与当前和未来不同气候情境下的驱动因素。

Researchgate; Google Scholar; Scopus; ORCID
联系： wen_zhou@fudan.edu.cn

近期研究亮点

极地冰雪与气候变化科教融合观测平台

本平台以 FuXi 2.1 人工智能天气模型为核心，融合多源气象数据与站点观测，提供极地天气预报和可视化服务，为南极科考活动提供气象支持。

平台采用 FuXi 原生 0.25° 网格，预报时间间隔为 6 小时，最长预报时效为 10 天。目前，平台通过交互式地图、站点预报分析和人工智能辅助生成的天气报告，为中国五个南极科考站提供服务。

下一步计划：面向极地应用微调 FuXi 2.1，并构建针对北极和南极极端天气及环境事件的智能预报平台。

气候变暖背景下热带气旋发群热点的迁移： Zheng-Hang Fu et al. (2025) 发表于 Nature Climate Change

多个热带气旋可以在同一海盆内同时出现，这类群发时间可能在短时间内引发复合灾害。历史上，西北太平洋是热带气旋发群最主要的发生区域，但气候变化将如何影响这一分布格局，仍不明确。本研究结合观测资料与高分辨率气候模式模拟，在假设热带气旋相互独立、随机出现的基础上构建概率模型。以这一模型为基准，我们将偏离随机预期的异常群发识别为气旋之间存在动力相互作用的事件。研究发现，近期全球变暖的空间格局通过调节热带气旋发生频率和天气尺度波动活动，推动热带气旋群发热点从西北太平洋向北大西洋迁移。概率模型表明，过去 46 年中，北大西洋热带气旋群发频率超过西北太平洋的概率，从 1.4 ± 0.4% 上升至 14.3 ± 1.2%，增至原来的约 10 倍。

连接巴基斯坦洪水到东亚热浪的动力途径： Zheng-Hang Fu et al. (2024) 发表于 Science Advances

封面文章发表于 Science Advances:

2022年10月航拍鄱阳湖附近的干裂河床。那一年，这个区域遭受了破纪录干旱，并从7月持续到了10月。利用观测和一套模式试验， Fu et al. 表明该干旱由巴基斯坦的破纪录降水激发。理解巴基斯坦洪水和东亚热浪与干旱之间的动力途径有助于提高东亚地区极端事件的次季节预报能力。

本研究中，我们发现相隔万里之遥的巴基斯坦洪水和东亚热浪可以通过大气遥相关连接起来。巴基斯坦就像一个”最佳激发点“，这里的洪水可以扰动西风急流，并导致下游东亚地区的持续热浪。

QBO–SST 影响东亚夏季降水的机制示意图（Zhang 等，2024，Nature Communications，图 5a）

东亚夏季旱涝的平流层前兆： Ruhua Zhang et al. (2024) 发表于 Nature Communications

亚洲季风是世界上最活跃的季风系统之一，季风降水的变化往往会导致包括干旱和洪水在内的灾难性天气和气候事件，如2020年的长江洪水。以往的研究从海洋-大气、陆地-大气过程和对流层动力学的角度探讨了东亚干旱和洪水的原因。然而，对中上层大气的关注却较少。这项研究表明，在夏季季节性预报中使用热带中高层大气有很好的前景。