超强厄尔尼诺，零售的天气变量

超强厄尔尼诺，零售的天气变量

国家气候中心监测显示，2026年9月已正式形成一次超强厄尔尼诺事件，预计将成为有系统性监测以来最强的厄尔尼诺事件。据中国气象局信息，海温指数峰值预计出现在11月前后，为3.2℃至3.5℃；8月指数达2.59℃，9月第5候达3.02℃，为有监测记录以来候和旬尺度首次突破3℃。预计今年秋季中东部大部降水偏多，江南大部和西南地区东部局部偏多五成至八成；冬季气温总体偏高、降水偏多。对零售与消费品行业而言，这是一组需要进入预测模型的变量。

核心结论

气候变量的影响具有明确的方向性。据气象部门预计，秋季中东部降水偏多、冬季气温总体偏高，江南大部和西南地区东部局部降水偏多五成至八成，而内蒙古西南部、西北地区东北部等地降水偏少二至五成、火险风险较高。降水与气温的区域分化，会直接改变区域性的品类需求结构：偏多降水区域影响户外与出行类商品，偏暖冬季影响保暖类商品的销售窗口。

更需要注意的是滞后效应。国家气候中心专家表示，超强厄尔尼诺的影响具有显著滞后性，往往次年最为突出；预计2027年春夏季厄尔尼诺快速衰减至结束，但对我国气候的影响仍然显著，极端天气气候事件增多，夏季高温热浪强度更强、范围更广。这意味着零售企业在做2027年的品类规划与产能准备时，需要把今年秋冬的指标作为输入，而不是等到明年再反应。

方法框架：把气候变量接入需求预测的四步

第一步：区域化拆解气候指标

全国平均气温对零售决策几乎没有意义，必须拆到区域与时段。建议按气候预测的区域划分建立映射表：把降水偏多五成至八成的区域、降水偏少二至五成的区域、以及气温偏高幅度不同的区域分别标注，再与门店网络的门店分布做空间叠加，得到每个区域的气候暴露度。这一步的产出不是预测值，而是一张门店与气候变量的对应关系表。

第二步：识别高敏感品类

第二步是把气候暴露度与品类销售历史做相关性分析，找出高敏感品类。典型的高敏感品类包括饮品、生鲜、户外与出行用品、保暖与制冷类家电。分析方法上，建议用历史同期气候数据与品类销售的回归结果做初筛，再用最近三到五年的极端天气事件做验证。行业观察指出，AI应优化需求预测、改善供需匹配，推动库存、营销与供应链管理提质增效，气候变量正是提升预测精度的重要外生输入。

最佳实践

把气候情景写进备货计划

预测的价值在于转化为备货决策。建议按气候情景建立三档备货方案：基准情景、偏多降水情景、偏暖冬季情景，每一档对应不同的品类配比与库存深度。当气象部门的滚动预测更新时，直接切换情景而不是重新推演。行业实践表明，把模型输出转化为可执行动作、再通过实际结果反馈校准，形成建议、执行、反馈的闭环，气候情景备货同样需要这条闭环。

为滞后影响预留产能弹性

厄尔尼诺的滞后性意味着2027年春夏季可能面临更强的极端天气。建议在年度规划中为这部分影响预留弹性：对高温热浪相关的制冷类商品、以及对极端降水相关的应急类商品，提前锁定部分产能或供应商。行业讨论强调，供应链的协同保障至关重要，不能只聚焦前端技术应用，气候风险的应对同样要从采购与产能端入手。

常见误区

第一个误区是把气候预测当作背景信息而不是决策输入。很多企业在月度经营会上会提及天气，但不把它写进备货参数，结果是预测照做、备货照旧，气候信息没有产生任何实际影响。把气候指标写成备货参数，预测信息才会真正进入经营决策。

第二个误区是只关注当期影响而忽略滞后影响。超强厄尔尼诺对次年春夏季的影响往往更显著，若只按当季调整，会在下一年度出现准备不足。把次年春夏季的产能弹性提前预留，才能覆盖厄尔尼诺的滞后影响，并同步锁定关键供应商的产能。

数据透视：气候变量在不同区域的作用差异

把气候影响按区域拆开，可以看到三种不同的作用模式。第一种是降水主导型，集中在江南大部和西南地区东部，降水偏多五成至八成会显著影响出行类与户外类商品的销售节奏。第二种是偏暖主导型，主要影响冬季保暖类商品，气温总体偏高会压缩保暖品的销售窗口，同时延长部分换季商品的生命周期。第三种是干旱与火险主导型，集中在内蒙古西南部与西北地区东北部，降水偏少二至五成，对当地消费品物流与仓储条件提出额外要求。

三种模式对应三种不同的应对重点。降水主导型区域要关注物流时效与门店防水，偏暖主导型区域要关注品类结构的季节切换，干旱主导型区域要关注仓储与运输安全。行业讨论提醒，零售AI的价值不能用曝光量衡量，要看扣除成本后的实际收益与货品损耗率，气候变量的最终价值同样应体现在损耗率与缺货率的改善上。