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资讯 聚焦事件：
中国气象局（CMA）表示，夏秋季形成一次东部型强—超强厄尔尼诺事件。厄尔尼诺对棕榈油等农产品的生长存在重要影响，未来几个月我们将每月跟踪主流气象机构最新数据及报告，以便了解厄尔尼诺事件最新情况及后续发展预测。
分析：
世界气象组织（WMO）：厄尔尼诺势将发展为超强事件，极端天气风险不断上升并将延续到2027年2月
2026年9月3日，根据世界气象组织（WMO）的最新《厄尔尼诺/拉尼娜最新通报》，厄尔尼诺已确凿成立，厄尔尼诺持续到2027年2月的“可能性极高，接近100%。受跨热带太平洋异常温暖的海洋条件推动，厄尔尼诺预计将在未来数月进一步增强，达到超强强度，并在今年年底达到峰值强度，其气候影响将持续到2027年。对降雨和温度型态产生重大影响，并带来洪水、干旱和极端高温等相关风险。
国家气候中心：厄尔尼诺现象即将达“超强”级别，秋季我国长江流域及以南大部分地区降水以偏多为主
国家气候中心最新监测显示，本次厄尔尼诺现象因海温偏暖幅度大，即将达“超强”级别。本次超强厄尔尼诺事件的影响预计持续至2027年夏季。
7月厄尔尼诺监测区海温指数为2.09℃，8月指数平均为2.59℃，均为1951年以来历史同期最高值。预计赤道中东太平洋海表温度将继续维持波动上升态势，于11—12月前后达到本次事件的峰值，且峰值强度超过2.5℃，一次超强厄尔尼诺事件即将形成，预测峰值强度有望超过历史上3次超强事件（1982/1983年、1997/1998年和2015/2016年），成为有观测记录以来最强的一次。本次事件具有发展速度快、强度强、对气候影响显著等突出特点。
来源：国家气候中心
国家气候中心首席预报员顾薇表示，受厄尔尼诺快速发展影响，2026年夏季我国气候异常特征明显，中东部地区总体涝重于旱，并呈现“南北多、中间少”的特征，暴雨过程面广点强、落区重叠且致灾复合。同时，台风活跃、强度强，风雨影响久。国家气候中心副主任高荣预计，受厄尔尼诺影响，秋季我国长江流域及以南大部分地区降水以偏多为主，其中江南和西南地区东部降水明显偏多，发生极端降水事件的概率大；西南地区东部和华南等地气温明显偏高，9月还将有阶段性高温天气过程。顾薇预计，冬季厄尔尼诺对降水的影响将进一步加强，我国南方大部分地区降水偏多。同时，冬季气温总体偏暖，但阶段性冷空气活动较为频繁，冷暖起伏比较明显。
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）：2026年9月至次年3月厄尔尼诺发生概率极高，2026年年底达到极强强度概率为98%
美国国家海洋和大气管理局气候9月份预测中心厄尔尼诺-南方涛动概率图显示（红色条形代表厄尔尼诺现象可能性，灰色条形代表ENSO中性的可能性，蓝色条形代表拉尼娜发生可能性），2026年9月至11月、10月至12月、11月至2027年1月、12月至2027年2月、2027年1月至3月厄尔尼诺发生概率100%，2027年2月至4月发生概率为97%，2027年3月至5月发生概率82%，正常概率18%，2027年4月到6月厄尔尼诺发生概率43%，正常概率55%。数据意味着，2026年9月至2027年3月厄尔尼诺发生概率极高，到2027年二季度发生概率明显下降。
来源：NOAA
根据9月份ENSO强度分档概率来看。2026年9月至11月极强厄尔尼诺（RONI≥2.0℃）概率为97%。2026年10月至12月极强厄尔尼诺（RONI≥2.0℃）概率为98%，比8月份预测提高三个百分点。RONI是指厄尔尼诺相对 Ni?o-3.4 指数，用于判定厄尔尼诺强度。
来源：NOAA
下图是9月19日发布基于CPC模型全球土壤湿度异常，红色 / 橙色代表土壤湿度较常年偏低（偏干），绿色代表土壤湿度偏多（偏湿）。可以看到全球干湿分化显著，非洲部分区域、美洲局部呈现明显土壤亏缺；亚洲部分主产区土壤湿度偏高，反映厄尔尼诺背景下全球土壤水分条件差异拉大，部分产区干旱、涝渍风险同时并存。
图 基于CPC模型全球土壤湿度异常（2026年9月19日）
来源：NOAA
下图是9月19日发布基于CPC模型全球降雨异常。绿色代表降水偏多，棕褐色代表降水较常年偏少。降水异常空间分布不均，部分热带、中纬度区域降水显著偏离气候平均态，直观体现厄尔尼诺驱动下全球降水格局扰动；两张图相互印证，降水的异常直接对应地表土壤干湿的差异。
图 基于CPC模型全球降雨异常（2026年9月19日）
来源：NOAA
观点看法：
综合 WMO、国家气候中心、NOAA9 月最新预测，本轮厄尔尼诺大概率发展为超强厄尔尼诺，预测峰值强度有望超越历史三次超强厄尔尼诺，或将成为有观测记录以来最强事件。但气象预测属于概率判断，实际演变仍存在不确定性。气候层面，今年秋季我国长江流域及以南降水大概率偏多，江南、西南东部极端降水风险高，华南、西南东部存在阶段性高温；冬季南方降水偏多，整体偏暖但冷暖波动大。全球范围干旱、洪涝、高温风险抬升，需持续关注对大宗商品的潜在扰动。
研究员：张昕
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