構(gòu)建災(zāi)難模型

" bdsfid="265">氣候的復(fù)雜性使其無法進(jìn)行精確建模。因此，我們必須利用這種不確定性來發(fā)揮我們的優(yōu)勢。

作者：" bdsfid="269">David Stainforth

編輯：阿K

現(xiàn)今復(fù)雜的氣候模型并不等同于現(xiàn)實(shí)。事實(shí)上，地球的計(jì)算機(jī)模型與現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)——尤其是在區(qū)域、國家和地方層面。它們無法體現(xiàn)許多已知對(duì)氣候變化至關(guān)重要的物理過程，這意味著我們不能依賴它們來提供詳細(xì)的局部預(yù)測。這令人擔(dān)憂，因?yàn)槲覀內(nèi)绾螒?yīng)對(duì)人為造成的氣候變化，完全取決于我們對(duì)未來的理解。這種理解賦予我們力量：它讓我們洞察自身行為的后果，從而做出明智的決策。它幫助我們思考，如果我們采取強(qiáng)有力的措施減少溫室氣體排放，如果我們只是淺嘗輒止，或者如果我們無所作為，未來將分別走向何方。這些信息使我們能夠評(píng)估，作為個(gè)人、社區(qū)和國家，我們認(rèn)為值得投入的資金水平，并幫助我們?cè)趹?yīng)對(duì)氣候變化的行動(dòng)與其他財(cái)政需求（如健康、教育、安全和文化）之間找到平衡。

對(duì)我們?cè)S多人而言，這些問題都源于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和切身感受：我們想知道自己居住、熟悉且情感深厚的地區(qū)將會(huì)發(fā)生什么變化。我們想要的是基于社會(huì)不同選擇的本地氣候預(yù)測。

那么，我們從哪里獲取這些預(yù)測呢？如今，大多數(shù)氣候預(yù)測源自復(fù)雜的計(jì)算機(jī)氣候系統(tǒng)模型——即所謂的地球系統(tǒng)模型（ESM）。這些模型在氣候變化科學(xué)領(lǐng)域無處不在，原因很充分。大氣中溫室氣體的不斷增加，正將氣候系統(tǒng)推向一個(gè)前所未有的狀態(tài)。這意味著歷史經(jīng)驗(yàn)無法再有效指導(dǎo)未來，僅基于歷史觀測的預(yù)測已不可靠：信息并不蘊(yùn)含在觀測數(shù)據(jù)中，無論如何處理都無法提取。因此，氣候預(yù)測的關(guān)鍵在于我們對(duì)氣候物理過程的理解，而非數(shù)據(jù)處理。鑒于涉及的物理過程如此繁多——從大氣中熱量和水分的運(yùn)動(dòng)，到海洋與冰蓋的相互作用——計(jì)算機(jī)模型自然成了首選工具。

但問題在于：模型并不等同于現(xiàn)實(shí)。

那么，我們能做什么？一種方法是改進(jìn)模型，使其更精細(xì)復(fù)雜。但這引出了一個(gè)關(guān)鍵問題：模型要到何時(shí)才足夠逼真，足以預(yù)測氣候變化這樣復(fù)雜的現(xiàn)象？模型何時(shí)才能“達(dá)標(biāo)”？我們目前沒有答案。事實(shí)上，科學(xué)家們才剛開始研究這個(gè)問題，一些人甚至認(rèn)為，這些模型可能永遠(yuǎn)無法精確到足以做出長達(dá)數(shù)十年的局部氣候預(yù)測。

然而，改變我們使用地球系統(tǒng)模型（ESM）的方式，或許能提供一條不同且更有效的途徑，來生成我們所需的局部氣候信息。這樣做意味著我們要正視不確定性，將其視為我們對(duì)氣候變化認(rèn)知的重要組成部分。這也意味著我們要退后一步，承認(rèn)我們真正需要的并非精確的預(yù)測，而是穩(wěn)健的預(yù)測——即便這種穩(wěn)健性本身就建立在我們承認(rèn)對(duì)未來認(rèn)知存在巨大不確定性的基礎(chǔ)之上。

在深入探討如何真正繪制本地未來藍(lán)圖之前，我想先澄清一個(gè)更廣泛的背景。本文批判性地探討了當(dāng)前氣候變化科學(xué)方法的可靠性問題。這種探討可能會(huì)被誤讀為淡化人為氣候變化的現(xiàn)實(shí)性或嚴(yán)重性。但這將是完全錯(cuò)誤的結(jié)論。我對(duì)氣候系統(tǒng)物理學(xué)的理解告訴我，人為氣候變化的現(xiàn)實(shí)性及其對(duì)我們社會(huì)和文化的嚴(yán)重威脅，是毋庸置疑的。事實(shí)上，在我的著作《預(yù)測我們的氣候未來》（2023）中，我僅用了11個(gè)段落概述了為何僅憑高中水平的科學(xué)知識(shí)，加上對(duì)氣候變化社會(huì)后果的一些常識(shí)性思考，就足以證明這一威脅的嚴(yán)重性和規(guī)模——足以證明采取變革性行動(dòng)的必要性。然而，接受這一問題的現(xiàn)實(shí)性和重要性，并不意味著其中沒有許多值得探討的細(xì)節(jié)。氣候變化科學(xué)和社會(huì)科學(xué)都是持續(xù)研究的領(lǐng)域，因此我們理應(yīng)預(yù)見到辯論和分歧的存在。

計(jì)算機(jī)模型很容易被挑出毛病。正如統(tǒng)計(jì)學(xué)家喬治·博克斯（George Box）所說：“所有模型都是錯(cuò)誤的，但有些是有用的。”真正的問題是這些模型是否有用。而這取決于你試圖解決的問題。要理解這一點(diǎn)，我們需要深入了解這些模型的工作原理。

地球系統(tǒng)模型（ESM）是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)的杰出成就，也是極其有用的科研工具。它們將大氣和海洋劃分成網(wǎng)格單元——通常邊長在20到100公里之間——對(duì)于每個(gè)網(wǎng)格單元，計(jì)算機(jī)程序會(huì)求解一組源自經(jīng)典物理學(xué)的、理論基礎(chǔ)扎實(shí)且易于理解的方程，這些方程描述了空氣和水等流體的行為。這被稱為模型的“動(dòng)力學(xué)核心”。可以說，模型的這一部分是基于物理學(xué)原理的。

僅僅因?yàn)樗鼈兪莾?yōu)秀的科研工具，并不意味著它們是可靠的預(yù)測引擎。

但僅靠“動(dòng)力學(xué)核心”不足以模擬地球氣候系統(tǒng)。這是因?yàn)樵S多關(guān)鍵過程我們尚未完全理解，也缺乏穩(wěn)健且經(jīng)過充分驗(yàn)證的數(shù)學(xué)模型來描述，例如熱帶和溫帶森林的生長行為。此外，還有許多過程（例如云、大氣對(duì)流和海洋渦旋）發(fā)生的尺度遠(yuǎn)小于網(wǎng)格單元，但對(duì)地球氣候的行為卻至關(guān)重要。如果模型要模擬氣候變化，就必須包含這些過程。然而，我們無法準(zhǔn)確描述這些過程的實(shí)際情況，因?yàn)槲覀円磳?duì)此知之甚少，要么計(jì)算上不可行——或者兩者兼而有之。因此，我們通過稱為“參數(shù)化方案”的代碼片段將它們納入模型。這些參數(shù)化方案并非對(duì)物理過程的直接描述，而是對(duì)每個(gè)過程如何影響模型其他部分以及與其他部分相互作用的統(tǒng)計(jì)表征。云、海洋渦流和許多陸地表面系統(tǒng)就是通過這種方式在模型中“被代表”的。

這種基于物理學(xué)的“動(dòng)力學(xué)核心”與統(tǒng)計(jì)擬合的“參數(shù)化”之間的差異，乍看之下似乎是個(gè)最好留給專家們?nèi)パ芯康目菰飭栴}。但實(shí)際上，這場差異對(duì)于“氣候科學(xué)究竟能在多大程度上揭示未來”的爭論至關(guān)重要。

不過，在深入探討之前，我們不妨先回顧一下這些模型取得的巨大成就。它們涵蓋了從大氣動(dòng)力學(xué)到海洋環(huán)流、海冰以及一系列陸地表面過程。它們是研究氣候系統(tǒng)不同組成部分如何相互作用的極其寶貴的研究工具。用喬治·博克斯的話來說，它們或許并不完美，但對(duì)于許多研究領(lǐng)域而言，無疑非常有用。

然而，僅僅因?yàn)樗鼈兪莾?yōu)秀的科研工具，并不意味著它們就是可靠的預(yù)測引擎。作為有用的科研工具，它們只需體現(xiàn)我們所研究過程的一些關(guān)鍵特征即可。但要提供可靠的、跨越數(shù)十年的氣候變化局部后果預(yù)測，它們需要體現(xiàn)我們認(rèn)為在氣候變化時(shí)間尺度上可能重要的所有相互作用的過程。而且，它們需要以一種現(xiàn)實(shí)的方式做到這一點(diǎn)，需要體現(xiàn)我們認(rèn)為實(shí)際正在發(fā)生的事情。這些模型或許不必完美——所有模型皆有誤差——但它們必須盡可能接近氣候系統(tǒng)所有相關(guān)方面的實(shí)際情況。

不幸的是，在數(shù)十年的時(shí)間尺度上，幾乎萬物都會(huì)相互影響。北極海冰的變化可能會(huì)影響印度夏季風(fēng)；北大西洋降雨量的變化可能會(huì)影響中非的氣溫模式。“所有相關(guān)方面”涵蓋的范圍實(shí)在太廣了。

此外，當(dāng)今的地球系統(tǒng)模型與現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)。在許多方面，它們與現(xiàn)實(shí)差異巨大。當(dāng)我們使用這些模型模擬過去時(shí)，其輸出結(jié)果與現(xiàn)實(shí)世界的情況大相徑庭。對(duì)于北美中部或中歐等大片區(qū)域，這些模型模擬的溫度可能比實(shí)際情況高出或低好幾度。這意味著，例如，模型模擬的植被將與觀測結(jié)果顯著不同，或者即使吻合良好，也必然是“出于錯(cuò)誤的原因”。這一點(diǎn)至關(guān)重要。這意味著模型無法反映實(shí)際發(fā)生的進(jìn)程，因此任何對(duì)變化的預(yù)測都將存在缺陷。實(shí)際上，我們?cè)缫阎狼闆r如此，因?yàn)槟Ｐ椭腥笔Я嗽S多進(jìn)程，而那些通過參數(shù)化方案表示的進(jìn)程往往無法反映其潛在行為。最終結(jié)果是，這些模型與現(xiàn)實(shí)的差異過大，無法在區(qū)域和局部尺度上做出可靠的、跨越數(shù)十年的預(yù)測。

這導(dǎo)致氣候研究界出現(xiàn)分歧。對(duì)于那些希望研究氣候變化區(qū)域性后果的人，以及希望支持社會(huì)構(gòu)建氣候適應(yīng)型系統(tǒng)的人來說，這些模型提供的數(shù)據(jù)看起來就像是他們所尋求的預(yù)測結(jié)果。正因如此，這類模擬被廣泛用于這些目的。然而，氣候研究界也普遍承認(rèn)，這些模型在數(shù)十年尺度預(yù)測方面并不可靠——人們普遍認(rèn)為這些模型存在重大缺陷。分歧在于我們應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)：如何才能獲得關(guān)于地球未來氣候的更準(zhǔn)確信息。

目前存在兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，現(xiàn)有模型不足以勝任，我們需要改進(jìn)它們。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，在我們了解模型需要改進(jìn)到什么程度之前，改進(jìn)它們意義不大。而且，由于我們無法確定計(jì)算機(jī)模型何時(shí)才算“足夠好”，從而對(duì)局部氣候做出可靠的、長達(dá)數(shù)十年的預(yù)測，因此后一種觀點(diǎn)傾向于關(guān)注如何更巧妙地運(yùn)用模型和科學(xué)認(rèn)知。

第一種方案組織得井井有條。在2023年7月柏林的一次峰會(huì)上，有人呼吁發(fā)起一項(xiàng)新的國際氣候建模倡議。這項(xiàng)名為“地球虛擬化引擎”（EVE）的倡議，預(yù)計(jì)在最初十年內(nèi)耗資約150億美元。其中大部分資金將用于大幅提升地球系統(tǒng)模型（ESM）的分辨率，將網(wǎng)格單元的尺寸縮小到邊長約1公里。

這種高分辨率模型能提供更“局部”的信息：它們可以區(qū)分模擬的悉尼不同郊區(qū)，或者模擬的卡爾加里和班夫。但追求高分辨率的必要性主要不在于這些額外細(xì)節(jié)，而在于其可靠性。還記得那些參數(shù)化方案嗎？在地球系統(tǒng)模型（ESM）的模擬大氣中，這些方案包含了對(duì)流等關(guān)鍵過程，而對(duì)流對(duì)于在氣候系統(tǒng)中輸送熱量和水分至關(guān)重要。那些希望通過提高分辨率來改進(jìn)模型的人認(rèn)為，目前由統(tǒng)計(jì)擬合的參數(shù)化方案表示的過程，屆時(shí)將轉(zhuǎn)而從基于物理的“動(dòng)力學(xué)核心”中產(chǎn)生。也就是說，對(duì)流等過程將被“解析”（resolved），從而使模型更好地反映科學(xué)認(rèn)知。這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)榛诳茖W(xué)認(rèn)知的模型更有可能進(jìn)行外推（extrapolate）：即使我們沒有過去氣候變化的觀測數(shù)據(jù)，也能預(yù)測未來氣候的變化趨勢。

這是一個(gè)很有道理的論點(diǎn)。更高的分辨率確實(shí)有可能去除一些參數(shù)化。對(duì)于其他現(xiàn)象（例如云），提高細(xì)節(jié)水平或許能讓模型更準(zhǔn)確地反映我們對(duì)底層物理過程的理解。這些改進(jìn)將使科學(xué)家能夠研究氣候系統(tǒng)中眾多復(fù)雜相互作用的更多方面。因此，提高地球系統(tǒng)模型的分辨率將為某些類型的研究創(chuàng)造更好，或者至少是更多的工具。但它能否產(chǎn)生更可靠的氣候預(yù)測呢？

我認(rèn)為答案是否定的。它不會(huì)。這使我完全站到了反對(duì)陣營。雖然更精細(xì)網(wǎng)格的模型分辨率可能更高，但仍會(huì)遺漏許多過程——例如大氣化學(xué)和海洋生物地球化學(xué)的某些方面，而這些過程已被證實(shí)至關(guān)重要。盡管分辨率有了顯著提升，在模擬從植被等地表效應(yīng)到大氣、海洋和冰凍圈中的諸多過程時(shí)，這些模型仍然需要統(tǒng)計(jì)擬合的參數(shù)化方案。簡而言之，這些模型仍然遠(yuǎn)不能反映我們對(duì)現(xiàn)實(shí)的理解。

順便一提，值得注意的是，氣候預(yù)測需要比天氣預(yù)報(bào)更接近現(xiàn)實(shí)的模型。部分原因是，數(shù)十年尺度的預(yù)測需要我們納入幾乎所有氣候過程，因?yàn)閹缀跛羞^程都可能影響預(yù)測結(jié)果。相比之下，天氣預(yù)報(bào)可以忽略許多過程，因?yàn)橄嚓P(guān)的組成部分（例如海洋溫度或陸地覆蓋）在幾天或幾周的短期天氣尺度上變化不大。另一個(gè)重要的區(qū)別是，我們可以通過預(yù)測和觀測結(jié)果的周期性對(duì)比來衡量天氣預(yù)報(bào)的可靠性。而氣候預(yù)測無法做到這一點(diǎn)，因此我們對(duì)氣候預(yù)測的信任主要依賴于模型的真實(shí)性——依賴于我們相信這些模型代表了當(dāng)前科學(xué)對(duì)地球系統(tǒng)運(yùn)行方式的理解。

那么，如果我們的模型與現(xiàn)實(shí)不夠接近，而更高的分辨率又不是解決辦法，那么另一陣營的方法是什么？他們是誰？他們呼吁什么？

另一陣營其實(shí)并非一個(gè)統(tǒng)一的群體。他們由來自不同學(xué)科、形形色色的學(xué)者組成，這些學(xué)者都看到了上述問題，并試圖尋找不同的解決之道。他們傾向于從“可能發(fā)生什么”而非“已經(jīng)發(fā)生了什么”來思考未來。

該陣營認(rèn)為，前進(jìn)的方向有兩種。

第一種方法涉及故事。“故事線”（Storylines）方法建立在我們對(duì)氣候系統(tǒng)特定部分的理解之上：例如，印度夏季風(fēng)、熱帶氣旋的驅(qū)動(dòng)因素，或?qū)е卤睔W極端洪水的天氣模式。這種方法隨后會(huì)描述該系統(tǒng)的這一部分在未來可能發(fā)生的合理變化。當(dāng)然，氣候系統(tǒng)是一個(gè)龐大的、由各種不同組成部分構(gòu)成的集合，它們彼此相互影響，因此不可避免地需要引入關(guān)于系統(tǒng)其他部分的專業(yè)知識(shí)，但在“故事線”方法中，這是通過我們感興趣的方面來進(jìn)行的。例如，關(guān)于海洋環(huán)流變化的問題可能只關(guān)注其特征，即它們可能對(duì)歐洲極端降雨事件產(chǎn)生的具體影響。

必須認(rèn)識(shí)到，這種“故事線”方法并非憑空捏造敘事。相反，這些變化必須與我們對(duì)相關(guān)過程的科學(xué)理解相一致；我們需要能夠以可信的方式描述不同類型的變化是如何發(fā)生的。只要能做到這一點(diǎn)，“故事線”就能為我們探索未來各種氣候行為提供途徑，以便我們?cè)谥贫☉?yīng)對(duì)氣候變化的社會(huì)決策時(shí)加以考慮。“故事線”可以根據(jù)特定地點(diǎn)和問題進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且側(cè)重于利用科學(xué)專業(yè)知識(shí)和理解，而非計(jì)算機(jī)模型。

然而，真正有效的氣候敘事的關(guān)鍵在于，它們應(yīng)該始終成組出現(xiàn)：一系列敘事共同反映了特定地區(qū)或特定類型氣候事件可能發(fā)生的不確定性。構(gòu)建這些敘事的學(xué)者必須深入思考在特定研究領(lǐng)域內(nèi)所有可信的氣候行為。

這種方法的一個(gè)例子是2018年的一項(xiàng)研究，該研究探討了全球變暖可能導(dǎo)致印度夏季風(fēng)發(fā)生怎樣的變化，以及這些變化可能對(duì)印度南部的水資源產(chǎn)生怎樣的影響。我曾參與這項(xiàng)研究，團(tuán)隊(duì)由英國利茲大學(xué)氣候變化適應(yīng)學(xué)教授蘇拉杰·德賽（Suraje Dessai）領(lǐng)導(dǎo)。該項(xiàng)目表明，對(duì)氣候系統(tǒng)中潛在相互作用的科學(xué)思考，能幫助我們更好地理解氣候變化對(duì)社會(huì)重大影響的不確定性。

這個(gè)項(xiàng)目也讓我意識(shí)到，“故事線”方法面臨著一個(gè)有趣的社會(huì)學(xué)障礙。這個(gè)障礙源于氣候變化研究中復(fù)雜計(jì)算機(jī)模型的主導(dǎo)地位。正因?yàn)檫@種主導(dǎo)地位，我們理應(yīng)預(yù)料到專家意見會(huì)基于模型所呈現(xiàn)的行為，而不是僅僅反映專家對(duì)氣候系統(tǒng)過程的理解。在我們的研究過程中，我們不得不努力說服專家們，我們希望了解的是他們對(duì)印度夏季風(fēng)過程的專業(yè)知識(shí)，而不僅僅是他們對(duì)模型中印度夏季風(fēng)響應(yīng)的了解。

因此，“故事線”方法并非簡單的解決方案。它們需要精心設(shè)計(jì)，而且側(cè)重于專家而非計(jì)算機(jī)，所以要大規(guī)模應(yīng)用，就需要對(duì)大量具備必要專業(yè)知識(shí)的人員進(jìn)行培訓(xùn)和認(rèn)證。盡管如此，我仍然很欣賞這種方法，因?yàn)樗鼈冿@然建立在我們已有認(rèn)知的基礎(chǔ)上。

然而，還有另一種探索未來可能情況的方法，這種方法同樣需要用到地球系統(tǒng)模型（ESM）。與其不斷改進(jìn)這些模型——追逐一個(gè)足夠逼真、能夠做出可靠氣候預(yù)測的虛幻目標(biāo)——我們不如讓它們對(duì)大氣中溫室氣體的增加做出不同的響應(yīng)。我們的目標(biāo)應(yīng)該是響應(yīng)的多樣性。我們需要大量的模型，它們共同展現(xiàn)未來在對(duì)我們重要的尺度上可能發(fā)生的各種變化。這種方法意味著，我們需要設(shè)計(jì)一套能夠整體發(fā)揮作用的模型集合，將它們作為一個(gè)整體來使用，而不是關(guān)注單個(gè)模型并逐一分析它們的影響。

這里的觀點(diǎn)是，雖然所有地球系統(tǒng)模型（ESM）都與現(xiàn)實(shí)差異巨大，無法單獨(dú)用于氣候預(yù)測，但它們都概括了真實(shí)世界氣候系統(tǒng)的關(guān)鍵特征。正因如此，它們是優(yōu)秀的科研工具。例如，如果我們通過改變參數(shù)化方案中的假設(shè)來調(diào)整模型，就可以創(chuàng)建替代版本。許多這樣的替代“模型版本”與原始模型一樣可信，但可能會(huì)向我們展示未來氣候變化的不同可能路徑，尤其是在局部尺度上。此外，如果我們發(fā)現(xiàn)無法使模型達(dá)到某些類型的響應(yīng)，那么我們就獲得了一種新的信息：一條新的證據(jù)線，它或許表明地球（或任何與我們地球略有相似的星球）無法以某種方式響應(yīng)氣候變化。

這第二種方法并非空想。過去25年間，許多項(xiàng)目都生成了模型版本集合。這些集合被稱為“擾動(dòng)物理集合”（perturbed physics ensemble），其中規(guī)模最大的當(dāng)屬牛津大學(xué)于2003年啟動(dòng)的氣候預(yù)測項(xiàng)目（CPDN）開展的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)采用“公共資源分布式計(jì)算”模式：公眾自愿貢獻(xiàn)自己的計(jì)算機(jī)，在閑置時(shí)運(yùn)行模型版本。坦白地說，氣候?qū)W家邁爾斯·艾倫（Myles Allen）最初提出了這個(gè)項(xiàng)目的想法，而我也是聯(lián)合創(chuàng)始人之一——因此，我對(duì)這些實(shí)驗(yàn)格外感興趣也就不足為奇了。

CPDN實(shí)驗(yàn)生成了對(duì)溫室氣體增加反應(yīng)各異的新模型版本。從這些模型版本中可以得出一些明確的信息。例如，所有6203個(gè)通過基本相關(guān)性一致性檢驗(yàn)的模型版本都顯示出全球變暖（這在意料之中，是基本的物理規(guī)律），而且每個(gè)模型都顯示北歐冬季降雨量增加，地中海盆地夏季降雨量減少。

這表明，生成新模型版本的過程可以產(chǎn)生清晰的信息。但當(dāng)然，這個(gè)過程也會(huì)產(chǎn)生很大的不確定性。例如，在CPDN實(shí)驗(yàn)中，北歐冬季降雨量的增幅從不到10%到超過50%不等，而該地區(qū)/季節(jié)的相關(guān)氣溫增幅則從低于2攝氏度到超過8攝氏度不等。不過，不必過分認(rèn)真對(duì)待這些數(shù)字；該實(shí)驗(yàn)使用的是一個(gè)舊模型，其海洋環(huán)境高度理想化，并且大氣溫室氣體的變化情景也刻意設(shè)定得不切實(shí)際——之所以如此設(shè)定，是因?yàn)樵撃Ｐ椭荚诮鉀Q與全球氣候整體敏感性相關(guān)的特定研究目標(biāo)。這里的重點(diǎn)在于它所產(chǎn)生的各種可能性，而不是絕對(duì)數(shù)值本身。

如何才能更好地理解我們未來的氣候？現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)（例如CPDN項(xiàng)目）已經(jīng)展示了如何利用我們的模型來探索未來的可能性，但迄今為止，還沒有專門設(shè)計(jì)用于研究應(yīng)在局部尺度上考慮的各種未來氣候行為的實(shí)驗(yàn)，也沒有任何實(shí)驗(yàn)旨在生成能夠?yàn)樯鐣?huì)決策提供信息的模型版本。事實(shí)上，利用現(xiàn)有的地球系統(tǒng)模型（ESM）來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)需要龐大的計(jì)算資源，而且成本非常高昂。但是，我們不應(yīng)忽視此類投資的可能性——畢竟，高分辨率的EVE計(jì)劃正在尋求數(shù)十億美元的資金用于ESM研究。如果這些資金能夠到位，那么開發(fā)能夠解決EVE所針對(duì)的相同問題的模型版本將是更明智的使用方式。

探索多種可能的應(yīng)對(duì)方案，而非僅僅提高現(xiàn)有模型的分辨率，也改變了基于模型的預(yù)測中根本的科學(xué)問題。過去，這個(gè)問題類似于：“一個(gè)模型何時(shí)才足夠現(xiàn)實(shí)，能夠預(yù)測未來的氣候？”而從多樣性的視角來看，我們需要問的是：“一個(gè)模型何時(shí)太過不切實(shí)際，以至于無法提供關(guān)于未來氣候的有效信息？”這是一個(gè)意義深遠(yuǎn)且至關(guān)重要的轉(zhuǎn)變，氣候變化科學(xué)和社會(huì)科學(xué)都需要接受它。

但專注于高分辨率建模的危險(xiǎn)之處不僅在于我們無法回答“模型何時(shí)才足夠接近現(xiàn)實(shí)”這個(gè)問題，還在于投資于這種方法也意味著我們缺乏探索不確定性的能力，這必然會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)模型預(yù)測結(jié)果過度自信。這一點(diǎn)尤其令人擔(dān)憂，因?yàn)榈厍蛳到y(tǒng)模型正越來越多地被用于指導(dǎo)我們社會(huì)各方面的決策和投資。因此，對(duì)基于模型的預(yù)測過度自信可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策：這些決策是基于模型中設(shè)想的未來情景而制定的，而不是基于我們對(duì)現(xiàn)實(shí)中各種可能未來情景的理解。

相比之下，“擾動(dòng)物理集合”和“故事線”方法則側(cè)重于探索和描述我們的不確定性。將不確定性置于核心地位至關(guān)重要。當(dāng)我們進(jìn)行投資或賭博時(shí)，我們不會(huì)僅僅基于我們認(rèn)為最可能的結(jié)果，我們會(huì)考慮所有可能的結(jié)果——理想情況下，這些結(jié)果應(yīng)該用概率來描述，盡管這并非總是可行。氣候變化也是如此。我們不應(yīng)僅僅基于對(duì)未來可能發(fā)生情況的最佳估計(jì)來制定計(jì)劃，還應(yīng)考慮我們預(yù)見的各種可能結(jié)果。

我們對(duì)不確定性的認(rèn)識(shí)也是我們對(duì)氣候變化認(rèn)識(shí)的一部分。我們應(yīng)該接受這種認(rèn)識(shí)，拓展它，并加以利用。如果我們充分理解不確定性，就能將自身的價(jià)值觀應(yīng)用于我們?cè)敢獬袚?dān)的風(fēng)險(xiǎn)。因此，不確定性必須成為適應(yīng)規(guī)劃的核心，同時(shí)也是我們?cè)u(píng)判氣候政策和能源轉(zhuǎn)型價(jià)值的視角。在我看來，希望為社會(huì)做出貢獻(xiàn)的氣候研究人員和建模人員應(yīng)該專注于理解、描述和量化不確定性，并避免陷入尋求能夠做出可靠預(yù)測的氣候模型的陷阱。

因?yàn)檫@樣的模型或許永遠(yuǎn)不會(huì)存在。

作者

大衛(wèi)·斯坦福斯（David Stainforth），他是倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院格蘭瑟姆氣候變化與環(huán)境研究所的教授級(jí)研究員。他是《預(yù)測我們的氣候未來：我們知道的、我們不知道的以及我們無法知道的》（2023 年）一書的作者。

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