高温天能“预知”油价？研究发现极端高温指数可提升原油期货预测准确率

“刚加完油，油价又涨了！这和最近40℃的高温有关系吗？”最近全国多地持续极端高温，加油站里的“油价焦虑”也跟着升温。很多人不知道，极端高温天气可能不只是让你“热到融化”，还可能成为预测油价的“新信号”。近日，发表在《Frontiers of Engineering Management》的一项研究，通过分析2018-2022年极端高温数据与原油期货价格的关系，发现极端高温指数（HTI）能有效提升油价预测准确率，为能源市场参与者提供了“气候风险预警工具”。

高温与油价：看似不相关，实则“暗藏联系”

“夏天空调开得多，用电需求涨，发电厂烧煤烧油增加，原油需求跟着涨——这是高温影响油价的‘常规剧本’。”但研究团队指出，极端高温对油价的影响远比“用电增加”更复杂：一方面，持续高温可能导致炼油厂因设备过热减产（如2022年欧洲热浪导致炼油产能下降5%），供给减少推高油价；另一方面，高温可能引发干旱，影响水力发电，进一步增加火电用油量。这些“供需双侧”的影响，让极端高温成为油价波动的“隐形推手”。

过去，油价预测模型主要关注供需数据、地缘政治等传统因素，却很少系统纳入气候变量。“就像给油价预测装了‘雷达’，但没开‘天气频道’，可能漏掉关键信号。”论文第一作者解释，随着极端天气越来越频繁（2024年全球极端高温天数较2010年增加68%），气候因素对能源市场的影响已不容忽视。

技术创新：给油价预测装“天气传感器”，HTI成关键输入

为了验证极端高温能否“预知”油价，研究团队构建了一套融合气候数据的预测模型框架（Fig.1）。简单说，就是给传统的油价预测模型（如RNN循环神经网络）“加装”了“天气传感器”——极端高温指数（HTI）。

HTI是啥？“可以理解为‘高温强度的体温计’，综合了高温天数、极端高温峰值、覆盖范围等数据，数值越高代表高温越严重（Fig.3显示2018-2022年HTI的波动情况）。”团队将HTI与传统影响因素（如库存数据、美元指数）一起输入RNN模型，让AI“学习”高温与油价的关联规律。

这套方法的创新点在于，它不是简单把高温当“干扰项”，而是作为“预测因子”。通过Granger因果检验（Table 2）发现，HTI与原油期货价格存在显著的因果关系（P值小于0.05），Pearson相关系数也显示两者在极端高温期的相关性达0.32（Table 3），说明高温确实会“影响”油价走势。

实验验证：加入HTI后，预测准确率提升，RNN模型表现最优

模型到底准不准？团队用2018-2022年的日度数据做了测试，对比了“传统模型”（不含HTI）和“融合HTI模型”的预测效果（Table 4）。结果显示：

• 预测误差降低：加入HTI的RNN模型，平均绝对误差（MAE）比传统模型降低12.3%，意味着预测值与实际油价的偏差更小；
• 极端行情捕捉更准：在2022年夏季极端高温期（HTI达峰值），模型对油价暴涨的预测提前量比传统模型多2-3天，“就像提前看到‘油价预警灯’，给投资者留出反应时间”；
• 解释性更强：通过LIME分析（Fig.5）和ALE分析（Fig.6）发现，在高温强度超过38℃时，HTI对油价预测的“贡献度”跃升至18%，成为仅次于库存数据的第二大影响因子。

应用价值：车主加油、企业决策都能用，但有3个“注意事项”

这项研究的实际价值不止于“学术发现”。对普通人来说，未来如果看到“极端高温预警”，或许能提前判断油价走势，“比如高温持续超10天，油价可能上涨，那就趁涨价前加满油”；对能源企业，可利用HTI优化采购策略，降低库存成本；对政策制定者，能更好评估气候风险对能源安全的影响。

不过研究也指出局限性：一是模型在非高温期（如冬季）的预测提升不明显，“HTI就像‘季节性传感器’，天冷时会‘失灵’”；二是依赖高质量的高温数据，部分地区气象记录不全可能影响模型效果；三是未考虑其他极端天气（如寒潮、飓风）的叠加影响。

“未来可以给模型‘升级’，加入更多气候因子，让它变成‘全能天气预警系统’。”团队表示。随着“双碳”目标推进和极端天气常态化，气候与能源市场的关联研究将越来越重要。