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【央视新闻客户端】
华尔街见闻
美国国家海洋和大气管理局已正式宣布厄尔尼诺现象成立,模型显示有63%的概率演变为“极强”事件。该现象对农业 、粮食通胀、煤炭需求、水电供应及保险行业均有连锁影响,玉米 、大米、小麦、糖价面临上行压力。印度糖产量可能同比减少约300万至800万吨 ,触发价格大幅波动 。
一场可能是近几十年来最强的厄尔尼诺正在成形,它对全球农业 、通胀和大宗商品市场的冲击,已经开始进入投资者的视野。
据追风交易台消息 ,6月12日,瑞银(UBS)全球可持续发展研究团队举办了一场专家电话会议,邀请欧洲中期天气预报中心(ECMWF)首席科学家Dr. Tim Stockdale就厄尔尼诺现象的最新进展及其市场影响进行深度解读。
就在电话会前一天,美国国家海洋暨大气总署(NOAA)于6月11日正式宣布厄尔尼诺现象成立 ,并预测其将在今年秋季进一步增强至中等或强烈级别 。这一定性,标志着市场此前的担忧从预期变成了现实。
这次厄尔尼诺有多强?
厄尔尼诺的形成机制并不复杂:当太平洋西部的大量异常暖水向中部和东部漂移,正常的信风随之减弱 ,冷水上涌减少,海面温度进一步升高——这是一个自我强化的循环。一旦形成强烈事件,大量热量将被释放进大气层并扩散至全球 。
此次事件的特殊之处在于规模。Dr. Stockdale在电话会上指出 ,目前热带太平洋中部已积聚了一片温度达30度或以上的异常暖水团,面积相当于整个美国本土,“在他看来极不寻常”。
ECMWF的模型给出了一个明确信号:此次厄尔尼诺“几乎没有可能低于2度 ” ,而多模型中位数预测到11月将达到3度 。按照分级标准,海面温度异常达到2度即为“极强”级别(厄尔尼诺通常在12月前后达到峰值)。NOAA最新数据显示,演变为极强事件的概率为63%。
值得注意的是 ,媒体常用的“超级厄尔尼诺”并非官方术语 。Dr. Stockdale特别澄清了这一点。
一个新指标:相对Ni?o指数
传统的海面温度异常指标之外,ECMWF还引入了一个更新的“相对Ni?o指数”——它衡量的是Ni?o区域相对于整个热带地区的温度差异,而非绝对温度。
目前,相对指数比传统指标低约半度。这背后有一个重要逻辑:大气层对温度梯度的响应比对绝对温度更敏感 。随着全球变暖 ,整个热带地区的背景温度都在抬升,传统指标可能会高估厄尔尼诺的实际大气影响。
但气候变化也带来了另一面的放大效应:在更温暖的背景下,不下雨时土壤干燥得更快;下雨时 ,大气中水分更多,降雨也更为猛烈。这使得预测变得更加复杂 。
农业:总体偏负面,但影响不均
对农业的影响是市场最关注的核心问题之一。
总体判断是:厄尔尼诺对全球农业产量偏负面 ,但影响并不均匀——部分地区(例如降雨条件改善的区域)反而可能受益。
具体到主要作物:玉米、大米、小麦的产量在厄尔尼诺年份通常低于正常水平,并推动价格上涨;大豆是个例外,全球平均来看反而呈现正向响应 。
糖的情况尤为值得关注。全球糖市供需本已偏紧 ,投机性空头头寸较大。一旦厄尔尼诺导致印度季风减弱(目前预测降雨量约为正常水平的92%),印度糖产量可能同比减少约300万至800万吨,触发价格大幅波动 。
通胀传导:食品价格是关键变量
厄尔尼诺对通胀的影响路径清晰:天气冲击→农产品减产→食品价格上涨→通胀压力扩散。
测算显示 ,IMF全球食品价格指数的同比变化(滞后四个月)能够解释新兴市场食品通胀波动的约94%,以及发达市场约83%。这意味着,一旦全球食品价格因厄尔尼诺走高,通胀压力几乎是确定性的传导 。
以印度为例 ,厄尔尼诺引发的季风偏弱风险可能推高食品通胀,但由于食品在CPI中的直接权重约为21%,一轮冲击的直接影响相对有限。真正的风险在于:如果冲击持续 ,二轮效应(即通胀预期扩散)将更难控制。
能源与保险:煤炭需求上升,飓风季或偏平静
厄尔尼诺对能源市场的影响主要体现在两个方向,方向相反但结果一致——都指向动力煤需求上升。
一方面 ,极端高温可能席卷亚洲,推高电力需求(尤其是制冷用电),带动煤炭消费和进口增加 ,收紧海运市场 。
另一方面,厄尔尼诺通常导致拉丁美洲和非洲降雨减少,水电发电量下降 ,进一步填补的缺口同样需要热力发电来补充。
保险行业则面临一个相对有利的短期窗口:厄尔尼诺年份墨西哥湾飓风活动通常低于平均水平,有助于改善保险公司的账面价值。但需注意,飓风数量减少不等于强度降低 。此外,澳大利亚在厄尔尼诺年份巨灾损失通常偏低 ,但干旱和山火风险上升;南美洲部分地区则可能面临更多洪涝。
区域影响:热带信号清晰,中纬度存在不确定性
Dr. Stockdale强调,每次厄尔尼诺都有其独特性 ,但会呈现一些一致性规律。热带地区的信号相对清晰和稳定,而中纬度地区(例如欧洲)的影响则更弱、更难预测 。
这意味着,对于亚洲 、南美洲、澳大利亚等热带和副热带地区的投资者而言 ,厄尔尼诺的影响路径相对可以参考历史规律;而对于欧洲市场,不确定性更大,需要更谨慎地对待模型预测。
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