近期长江中下游爆发洪水。受洪水影响,国内食品价格出现上涨。历史来看,厄尔尼诺和拉尼娜显著影响全球气候变迁,以往我国大洪水的爆发也往往与厄尔尼诺气候有关。本专题中,我们将首先介绍厄尔尼诺和拉尼娜现象,继而分析其对全球粮食价格以及中美通胀的影响[1]。
一、厄尔尼诺和拉尼娜
1.1何为厄尔尼诺和拉尼娜气候?
厄尔尼诺/拉尼娜是指赤道中、东太平洋海面温度大范围持续偏暖/冷的现象,是气候系统年际变化中的最强信号。厄尔尼诺/拉尼娜事件的发生,通过海气相互作用改变全球大气环流和水循环过程,不仅会直接造成热带太平洋及其附近地区的干旱、暴雨等灾难性极端天气,还会影响全球其他许多地区的天气并引发气象灾害。例如1997/1998和2015/2016年的厄尔尼诺事件,是造成我国夏季长江流域严重洪涝的一个重要原因。
在厄尔尼诺和拉尼娜事件之间,通常会有几年的中立(正常)状态。在中立状态期间,赤道太平洋西部海水温度较高,大气压比较低,中部和东部温度较低,大气压较高(详见图表1)。但它并不是永恒不变的,事实上东西太平洋海温每隔几年就要变动一次(2至7年):当中、东太平洋海温比平时更高时,通常会发生厄尔尼诺现象;当中、东太平洋海温比平时更低时,通常会发生拉尼娜现象(详见图表2)。厄尔尼诺(Elnino,意为“小男孩”)和拉尼娜(Lanina,意为“小女孩”)代表了赤道太平洋海温的两种极端状态,每隔几年就大致交替出现。厄尔尼诺发生时,对气候的影响非常强烈。有研究表明,头一年发生厄尔尼诺,在它结束后的第二年依然会产生后续影响,甚至影响更加明显。而拉尼娜发生时,对气候的影响较为温和。
用于监测、评估和预测厄尔尼诺/拉尼娜现象的统计学指数有很多种,其中ONI指数最为常用。ONI指数由NOAA(美国海洋大气管理局)监测和发布,是指Ni?o3.4地区(5°N-5°S,120-170°W)海平面温度距离平均值的3月移动平均值,每个月更新一次。ONI指数的阀值是+0.5°C和-0.5°C(连续5个月超过+0.5°C预示着厄尔尼诺,连续5个月低于-0.5°C预示着拉尼娜)。不过从气象学上来讲,除了这些监测指数超过特定阀值以外,只有当其他的一些气象学异常也支持这一判断时,才能说厄尔尼诺/拉尼娜现象出现了。
事件峰值:厄尔尼诺/拉尼娜事件过程中,INO指数绝对值达到最大的时间和数值分别定义为事件的峰值时间和峰值强度(出现数值相同的多个峰值时,以首次出现的峰值为准);
事件强度:以事件的峰值强度代表其强度;
强度等级:事件峰值强度绝对值达到或超过0.5°C但小于1.3°C定义为弱事件,达到或超过1.3°C但小于2.0°C定义为中等事件,达到或超过2°C定义为强事件,达到或超过2.5°C定义为超强事件[2]。
1.2历史上的厄尔尼诺和拉尼娜气候
根据对ONI指数的监测,自1980年起,共发生12次厄尔尼诺气候现象(含2018年至今的两次)、10次拉尼娜现象。其峰值/谷值均在秋冬季节出现。根据伍红雨、吴遥2018年的分类,1982年、1997年厄尔尼诺达到强级别,2015年的厄尔尼诺达到超强级别,拉尼娜未出现过强级别以上事件。历史上除1991年、2002年以外,12次中有8次厄尔尼诺后来都转变为拉尼娜现象,概率高达80%(基数不含2018年至今的两次)。截至2020年5月的数据,ONI指数已经回落至0.5以下,如果后续持续回落,则表明本次2019年11月开始的弱厄尔尼诺结束,并存在转换为拉尼娜的可能性。
同时我们还可以将厄尔尼诺和拉尼娜的周期结合起来划分。我们选取1980年至今厄尔尼诺强度高于1.3°C区域的峰值作为ino阶段性峰值,选取拉尼娜强度绝对值大于1°C(含等于)区域的谷值作为ino阶段性谷值。按照相邻峰值和谷值对于ino指数进行划分,1980年至今共可以划分成7段峰值至谷值的变动。
1.3厄尔尼诺和拉尼娜现象对于天气的影响
1.3.1厄尔尼诺对于天气的影响
虽然厄尔尼诺主要表现为热带地区大气、海洋状态的系统性异常,但是它往往能造成全球性的天气异常。
降水较以往增加区域:国内长江中下游地区、东北地区;南美洲秘鲁、厄瓜多尔、阿根廷、巴西南部、巴拉圭;美国南部(尤其是墨西哥湾、路易斯安娜州、密西西比州等地区)。
降水较以往减少区域:东南亚(如印度、印度尼西亚、菲律宾、马来西亚、越南、泰国,容易影响当地粮食生产,该区域为全球主要粮食作物出口地)以及澳大利亚、新西兰等地区容易出现严重干旱;非洲干旱较为广泛,尤其是非洲南部地区夏季炎热干旱,容易出现高温天气。
对我国天气整体影响:厄尔尼诺年份,我国冬季较为温暖,容易出现暖冬;夏季容易出现“南涝北旱”的格局,主要雨带位于黄河以南地区。夏季,东北地区夏季气温偏低,容易形成低温冷害。此外,登陆中国东南沿海的台风数量较常年减少。
1.3.2拉尼娜对于天气的影响
拉尼娜是指赤道附近东太平洋水温反常下降的一种现象,表现为东太平洋明显变冷,是厄尔尼诺现象的反相,也称为“反厄尔尼诺”或“冷事件”,同时也伴随着全球性气候混乱,经常出现在厄尔尼诺现象之后。在很多地方,特别是在热带地区,拉尼娜现象(或寒流)产生的气候变化与厄尔尼诺现象完全不同。
降水较以往增加区域:赤道太平洋西岸地区,如印度尼西亚、菲律宾、澳大利亚东部、巴西东北部等地降雨偏多。
降水较以往减少区域:赤道太平洋东岸地区,使美国西南部和南美洲西岸变得异常干燥。
对我国天气整体影响:在拉尼娜年份,我国东北地区夏季气温偏高。副热带高压位置偏北,华北汛期降水量容易偏多。此外,在拉尼娜期间,西太平洋(包括南海)活动的台风和影响我国的台风都比较多,而在厄尔尼诺期间却出现相反的情况。在拉尼娜年份,西太平洋(包括南海)台风总数平均为26.2个,登陆我国大陆的台风数为7.4个,而厄尔尼诺年份平均为21.4个和5.2个。而在厄尔尼诺和拉尼娜切换期间,天气就容易从我们所描述的一个极端转向另一个极端。
我们采用国内长江流域典型梅雨季节降雨量与ino强度进行对比,发现存在一定的相关性,但后者并不能完全解释前者的变化。在厄尔尼诺和拉尼娜大循环的峰值前后,长江流域当年降雨量往往容易超出均值水平,也有少数几次在拉尼娜谷值附近时国内长江流域在夏季出现较为明显的降雨量。
二、厄尔尼诺和拉尼娜如何影响粮价
2.1厄尔尼诺和拉尼娜是否影响粮价?
我们参考USDA月度供需报告提供的全球常用粮食作物,选取小麦、粗粮、玉米、大米、棉花和白糖这六个品种[3],1980年至今的月度价格数据进行分析。
首先我们按照厄尔尼诺和拉尼娜各自持续时段来统计各粮食作物价格表现。在厄尔尼诺事件持续时段,除小麦外上涨概率不足5成外,其他的品种出现上涨概率均超过5成。大麦、玉米、大米和棉花上涨概率达到66.67%,白糖上涨概率为58.33%。但是每次事件发生时各粮食品种涨跌幅和上涨品种占比并没有呈现出与厄尔尼诺强度的相关性。
在拉尼娜事件中,我们统计的所有的农产品上涨概率都要高于50%,小麦上涨概率最高,达到66.67%,大麦、玉米、大米和白糖上涨概率达到58.33%,棉花上涨概率为50%。但同样的,品种具体涨跌幅和上涨品种占比并没有呈现出与拉尼娜强度的相关性。
2.2厄尔尼诺和拉尼娜的周期切换是影响粮价的重要因素
接下来我们将厄尔尼诺和拉尼娜的周期结合起来分析。采用我们在1.3章节划分的1980年至今共选取7段时期,并统计期间农产品价格涨跌幅。
6个品种而言,小麦仍然是上涨概率最小的品种,为57.14%,大麦和玉米上涨概率最大,达到85.71%。农产品价格倾向于在厄尔尼诺峰值附近达到价格的阶段性底部,并于拉尼娜谷值附近达到阶段性顶部。较为特殊的是1997年11月至2000年1月这个阶段,该阶段中所有农产品均处于下跌态势。1997至2000年,全球小麦、大麦的产量逐年下滑,大米产量也在1999至2000年出现明显下滑,不过同时期大米和小麦的期末库存却在持续累积。亚洲金融危机造成的需求下滑或许是一个主要原因。此外,我国在1997年后调整粮食收购价格,对小麦的定购价由68元/50公斤调至55元/50公斤;而早籼稻、中籼稻的定购价或保护价则分别由55元/50公斤调至50元/50公斤,58元/50公斤调至54元/50公斤。2000年以来又先后出台了小麦、早籼稻退出国家定购价和保护价的政策,我国这一政策或许也是相关粮食价格在1997至2000年期间逆势下滑的重要原因。所以本次疫情是否会对于全球粮食需要造成持续性影响也需关注,本文不对此展开赘述。
此外2015年12月至2017年12月农产品上涨概率明显低于以往5次区间(除1997至2000年区间外)的统计结果,需要辩证看待。因为2015年12月以来,尚未出现过中等强度的拉尼娜现象,或许尚不能认为一个厄尔尼诺到拉尼娜的大循环已经完成。此情况在1992年1月至1995年12月和2002年11月至2008年1月的两次统计周期中就发生过。这两次周期中,厄尔尼诺指数从中等程度厄尔尼诺发展至中等程度拉尼娜现象的过程中,分别经历过1至2次弱厄尔尼诺或者拉尼娜现象,这与2016年至今我们分别经历了两次弱拉尼娜和厄尔尼诺存在类似。如果将此前两个周期分段统计,分别统计1992年1月至1992年12月、1992年1月至1993年11月、2002年11月至2003年5月、2002年11月至2006年1月(均为该分段厄尔尼诺峰值至区间内两个厄尔尼诺阶段性低点时段)农产品价格涨跌幅,会发现在这四个统计时段内,农产品上涨概率和上涨品种占比均不高,可见当时这两个时段农产品价格的上涨主要发生在气候向中等拉尼娜气候迈进之时。根据NOAA2020年7月13日发布的最新预期,目前厄尔尼诺有50%至55%的可能会在2020年秋季发展成拉尼娜现象,并且有50%的可能在2020至2021年冬季持续,该预测每个月的第二个周四进行更新。如果此次拉尼娜能够发展为中等强度,则农产品价格有可能出现较为明显的上涨。
2.3厄尔尼诺和拉尼娜的大循环同样会影响CPI波动
我们选取1980年至今美国CPI当月同比、美国CPI食品当月同比以及1987年至今中国CPI当月同比、1994年中国CPI粮食分项当月同比与ino指数进行对比,同样发现较为明显的反向性特征。
我们同样采用1.3章节划分的厄尔尼诺和拉尼娜7个大循环周期来统计以上4种CPI的区间内涨跌情况。中国CPI月度同比、中国CPI粮食分项以及美国CPI食品分项在厄尔尼诺峰值迈向拉尼娜谷值的过程中,上涨概率均较高,上涨概率分别为83.33%、100%和85.71%。
注:
[1]参考文献:天气模型切换下的农产品大视角, 朱晓燕, 2016年1月.
[2]参考文献:伍红雨, 吴遥. 不同类型和强度的厄尔尼诺事件对次年华南前汛期降水的可能影响. 大气科学. 2018(42):1081-1095.
[3]详见《兴业研究商品报告:蝗灾与粮价:到底是否要关注?20200220》。