科學研究 - 北海道大學：日本2026年1月的創紀錄暴風雪或受全球變暖影響

1月下旬，東日本及北日本地區遭遇的創紀錄暴風雪，或為人為因素引發的全球變暖所致。「日本極端天氣歸因中心（WAC）」發佈了這一分析結果速報。據稱在日本全國被強冷空氣籠罩的這段時間裏，受全球變暖影響，日本海極地氣團輻合帶（JPCZ）沿線大範圍地區出現了降水量增加。

參與救援活動的自衛隊車輛（1月21日，日本防衛省提供，摘自首相官邸官網）

WAC由東京大學大氣海洋研究所的渡部雅浩教授等極端天氣專家於2025年5月設立。該中心運用「事件歸因法」分析並發佈全球變暖對各類極端天氣的影響程度。

參與該中心的北海道大學研究生院地球環境科學研究院的佐藤友德教授等人的研究團隊，針對1月21日至23日期間從日本東北地區到北陸地區的日本海沿岸各地記錄的降雪量超過100厘米的暴風雪，分析探討了與全球變暖之間的關係。

1月21日，日本氣象廳針對石川縣發佈了今冬首個「顯著大雪氣象預警」，此後又先後向滋賀縣、福井縣發佈了同樣的預警，提醒民眾警惕短時間內的創紀錄降雪。據WAC分析，此期間日本受西高東低的典型冬季氣壓分佈的影響，來自大陸的強冷空氣在日本海上空被加溫，同時積聚水汽，形成條狀雲系。此外，雪雲沿JPCZ（日本海寒帶氣圈收束帶）進一步增加。

1月22日氣象衛星「向日葵」拍攝的圖像。日本海被條狀雲系覆蓋，日本海西部可見因氣流輻合形成的發達雲團（供圖：WAC／日本氣象廳）

佐藤教授等人從氣候模型模擬資料庫中，篩選出與1月21日至23日日本周邊氣壓分佈高度相似的案例，從中分別抽取了200組「人為全球變暖影響的案例」和「僅考慮自然氣候波動的案例」，比較分析了降水量的變化。

研究團隊於1月27日在WAC官網發佈的分析結果顯示，JPCZ沿線區域以及北日本、東日本的日本海沿岸，全球變暖增強了降水量，並對創紀錄降雪產生了影響。新潟縣上越市川穀和十日町市十日町的72小時降水量超150毫米。分析結果顯示，如此之大的降水量發生概率，若排除全球變暖因素，其發生概率僅為1.6%，而在考慮受全球變暖因素的情況下，則上升至4.8%，提升至原先的3倍。同時研究還發現，東日本的日本海沿岸，極端降水量受全球變暖影響增加了約9.5%。

2026年1月21日至23日類似天氣案例的72小時降水量分佈。（a）納入全球變暖因素的模擬結果（b）僅考慮自然波動的模擬結果（c）全球變暖引發的降水量變化（供圖：WAC）

日本氣象廳的研討會已於2025年3月就上一個冬季的暴風雪發佈見解稱「偏西風在日本附近向南蛇行，攜帶冷空氣的大型低氣壓分裂並南下。全球變暖引發的氣溫及海面水溫上升，導致大氣中水汽含量增加，進而推動降雪量增多」。

北海道大學解釋稱：「儘管全球變暖帶來的氣溫上升和海水溫度長期上升，通常會使降水量中降雪比例下降的趨勢，但本次分析的時間段（1月下旬）全國被強冷空氣籠罩，降雪佔比難以降低，這也是暴風雪影響加劇的原因之一。」

除雪作業中的國土交通省相關車輛（1月26日，國土交通省提供，摘自首相官邸官網）

事件歸因法（Event Attribution），是一種對人類活動給極端天氣造成的影響進行量化分析的方法。既往分析方法需要依靠超級電腦反復進行大量模擬運算，耗時1至2個月，而WAC採用的方法，以積累的過往模擬資料和觀測大數據為基礎展開分析，僅需數日就能得出精準度更高的結果。本次北海道大學的分析，也在暴風雪發生後不到一周變發佈了速報。

該方法能夠通過複雜的統計關係式，結合日本氣象和氣候特徵展開分析，堪稱事件歸因法的「日本版」。渡部教授等人曾在2025年8月發佈速報稱，「如果沒有人為導致的全球變暖的影響，那麼7月下旬日本全國性的創紀錄酷暑原本是不可能發生的」。