基于Web of Science核心合集科学引文索引扩展版（SCIE）和InCites Benchmarking & Analytics（简称InCites）数据库，对2024年Nature和Science刊载的大气科学领域原创研究论文（文献类型为Article）进行梳理和分析，从顶级期刊视角把握过去一年大气科学领域的研究热点和前沿趋势，为大气科学领域前沿研究布局提供参考。
2024年，Nature和Science共刊载大气科学领域研究论文37篇，其中Nature 23篇，Science 14篇。除研究论文外，两刊还发表了该领域相关新闻10篇、社论9篇、快报1篇以及综述1篇。基于37篇研究论文的核心内容，结合国家/机构分布、研究热点进行分析解读。
一、国家竞争格局：美中领先，欧洲稳健
从论文第一作者所属国家分布看，全球仅有11个国家的研究成果得以在这两大顶级期刊刊载，体现了该领域的高研究门槛与竞争强度：
美国以12篇位列榜首，研究机构覆盖顶尖私立大学（哈佛、加州理工学院）、公立大学系统（加州大学各分校）及科技巨头（谷歌研究院），在气候模式开发、极端事件归因、气溶胶-云相互作用、新观测技术等领域产出引领性成果。
中国发表7篇，位居第二，研究力量主要来自高校（清华、南方科技大学、北京师范大学、西北大学）和中国科学院系统（大气物理所、南海海洋所），研究主题涵盖人为活动对水循环影响、气溶胶形成机制、海洋热浪等。
英国与德国各发表5篇，并列第三，体现了欧洲传统科研强国的稳固地位。英国关注了温室气体循环、地球工程评估、古气候-社会关联等方面的研究；德国则在古气候重建、气候经济影响综合评估（年度最高引研究）等方面有突出贡献。
瑞士、加拿大、法国、比利时、荷兰、日本和澳大利亚等国各有1～2篇论文见刊，共同构成了全球大气科学前沿研究的核心版图，反映了国家科研投入与顶尖人才集聚效应。
二、机构表现：高校主导，科技巨头跨界崛起
从第一作者所属机构分析，呈现高校引领与跨界融合趋势。其中，高校发文28篇，政府和科研机构发文6篇，谷歌公司3篇（表1）。
谷歌公司凭借其在AI与算力方面的绝对优势，与科研机构合作，在神经大气环流模式（Neural GCMs）开发、高分辨率天气-气候一体化预测以及利用数百万安卓手机构建全球电离层地图等方面取得突破性进展，位居机构产出首位（3篇）。科技巨头深度介入基础科研，标志着“AI for Science”范式正深刻重塑大气科学研究版图。
清华大学、美国加利福尼亚大学、中国科学院、比利时根特大学四个机构均发表了2篇论文。清华大学在径流对积雪减少的响应、全球新生颗粒物形成机制解析方面取得进展。美国加利福尼亚大学系统（伯克利分校、尔湾分校）依托其强大的地球系统科学传统，在城市大气化学、OH和甲烷大气消耗等方面重点关注。中国科学院（大气物理所、南海海洋所）作为研究国家队主力，在人为活动对降水变率影响、涡旋驱动海洋次表层热浪和冷浪事件等方面贡献关键研究。比利时根特大学关注了复杂反馈机制与不确定性量化，在干旱区自我扩张机制、干旱期预测不确定性约束方面取得突破。
除清华和中国科学院外，中国机构另有北京师范大学（气候-健康关联研究）、南方科技大学（气候变化对径流影响）和西北大学（大气急流影响）各发表1篇。
表1 2024年Nature和Science刊载的大气科学研究论文（按被引频次排序）
*为高被引论文，数据采集时间为2025年3月。
三、研究热点与前沿特征：危机驱动与技术革命深度交织
从研究内容上可以看出，这些论文涵盖气候变化对经济、生态、大气化学等多领域的影响，以及人类活动对气候的反作用，从不同角度揭示了全球气候系统变化的复杂性。研究方法上，既有基于传统模型的观测分析，也有结合新兴技术创新尝试；在研究对象上，从大尺度的全球气候现象到区域性的环境变化，为全面理解气候变化提供了丰富的视角和深入的见解。围绕对人类赖以生存和发展的气候与环境的核心关切，论文主题可归纳为六大研究方向，并呈现出“危机驱动”与“技术赋能”双重特征：
1. 气候变化影响精细化、归因深化与风险评估：
o 极端高温历史定位：德国美因茨大学根据古气候重建确证2023年北半球夏季为过去2000年最暖，超自然变率范围0.5℃以上，为归因提供铁证。
o 水循环变化：多篇论文聚焦降水变率（中国科学院大气物理所）、积雪减少（美国达特茅斯学院）、河流径流季节性改变（南方科技大学）等，精细量化其中人为强迫的关键作用。
o 碳汇脆弱性：英国帝国理工学院基于核弹产生的放射性碳证据指出，现有气候模式或低估了全球植被每年吸收的碳量，同时高估了碳在植被中储存的时间，陆地植被对人为碳的储存可能更短暂、更脆弱。
o 经济损失量化：德国波茨坦气候影响研究所整合次国家数据与极端事件损失函数，预测即使立即停排，历史排放锁定的变暖仍将导致到2050年全球经济收入减少19%，凸显适应紧迫性。该论文为37篇论文中引用频次最高论文。
o 冰冻圈关联风险：英国国家海洋中心研究证实南极海冰2023年创纪录低位导致冬季海洋热损失倍增，伴随风暴数量和表层海水密度增加。
2. 人类活动“指纹”的识别：
o 氮循环净气候效应：德国马克斯-普朗克生物地球化学研究所首次全球评估表明人为活性氮通过增加气溶胶、缩短甲烷寿命、促进碳汇产生净冷却效应，但未来此效应或因气溶胶减少和N2O引起的增温而削弱。
o 土地利用反馈：英国谢菲尔德大学研究表明大规模植树造林会改变大气成分、降低地表反照率，使得森林减碳效益抵消高达1/3，警示需科学评估基于自然的解决方案全生命周期的气候效益。比利时根特大学研究发现干旱区通过陆地-大气反馈自我扩张导致了约40%的新干旱区形成。
3. 技术革命驱动研究范式变革：
o AI重塑天气气候预测：
AI模型NeuralGCMs：谷歌研究院开发了结合可微分求解器与AI组件的大气环流模式NeuralGCM，能够进行中短期天气预报以及未来几十年的气候模拟。与现有工具相比，预测速度更快，能耗更低，且相较于传统模式可节省数量级的计算资源。NeuraIGCM证实了一个重要观点：基于短期天气预测的训练能够有效调整气候模式参数，使其能够实现现实的多年气候模拟。这一发现为天气预测和气候模拟的未来发展指明了方向。
概率预报突破：谷歌DeepMind的GenCast可在8分钟内生成15天全球0.25°分辨率涵盖超过80个变量的概率预报，技能超越顶级业务模式ECMWF ENS集合预报，并在极端天气、热带气旋路径及风力发电预测方面表现优异。
o 新观测和新技术变革：
千万手机绘电离层：谷歌研究院利用全球数百万安卓手机GNSS信号噪声，填补传统监测网空白，首次精细描绘电离层地图，提升定位精度。这项研究展示了利用大规模分布式智能手机网络作为监测地球科学工具的强大潜力。
分子实验驱动模式：清华大学通过整合分子水平的实验室实验结果，在全球气候模式中构建了11种新粒子生成机制，揭示了有机胺-硫酸成核是人为污染区域的近地面主导机制，硫酸-硝酸-氨成核是亚洲季风区高空的主导机制。
4. 气候系统内部过程新认知：
o ENSO可预测性突破：美国夏威夷大学提出扩展非线性充电振子（XRO）模型，纳入ENSO与全球海洋其他气候模态的季节性相互作用，将ENSO预报技巧延伸至16—18个月，优于全球业务动力模式并可与最先进的AI预报相媲美，且物理机制可解释。
o 滞后遥相关：英国气象局发现ENSO对北大西洋涛动（NAO）存在滞后1年且相位相反的显著影响（El Niño次年正NAO，La Niña次年负NAO），研究对理解ENSO遥相关、季节-年际预测有重要意义。
o 海洋涡旋驱动次表层极端：中国科学院南海海洋所揭示全球80%次表层热浪/冷浪与表层事件无关，而是超1/3由中尺度涡旋引发，且在变暖下受影响增强。
5. 生物地球化学循环与气候反馈：
o 关键过程识别：瑞士联邦理工学院研究揭示了土壤质地通过导水特性调控生态系统水分限制阈值，广泛影响陆地水循环和碳汇，并对易受干旱影响的关键生态系统具有特定影响。日本东北大学分析表明低纬度海洋生产力与输出主要受本地中深层营养盐循环而非南大洋输送控制，中层海洋再矿化机制及其对海洋变暖敏感性的深入理解，对于预测未来生态系统变化至关重要。
6. 基础物理过程与模式偏差修正：
o 云微物理精细化：美国密歇根理工大学通过对离散层积云体积进行数字全息测量，发现层积云中厘米尺度液滴谱分布远比模式假设的Gamma分布窄且呈现非均一性，呼吁革新微物理参数化。
o 关键参数修正：美国加州大学尔湾分校对紫外区域水蒸气吸收的观测结合其他机制（如对流层卤素化学），有望解决当前全球化学模式中OH自由基高估和甲烷寿命低估的问题。
o 历史数据订正：德国莱比锡大学的分析揭示20世纪初全球海表温度观测存在系统性冷偏差，影响对早期变暖趋势和年代际变率的评估。
四、总结与展望
2024年Nature/Science刊载的大气科学研究，清晰勾勒出一个在紧迫气候危机驱动下，深度拥抱技术革命，并不断深化多学科交叉融合的活跃领域。展望未来，两大核心方向愈发清晰：
深化理解复杂系统响应：聚焦气候系统临界要素、复合极端事件、区域气候风险的非线性响应机制，为精细化适应策略提供科学基础。
加速技术融合与认知突破：推动AI等前沿技术与传统地球系统模式的深度耦合，突破算力与过程认知瓶颈；发展智能观测网络，实现对关键过程（如云微物理、生物地球化学循环）的更全面监测与理解，提升预测能力与决策支持水平。