第1章气候变化的科学
本章导读
本章首先从气候变化的定义和现象入手，描述20世纪50年代以来，气候系统所发生的变化；其次，探究引起气候变化的原因，分别讨论人为要素与自然要素发挥的作用；最后，结合气候模式和排放情景讨论对未来一段时期内的变化趋势的认识。
通过本章节内容的学习，读者可以了解气候变化科学的基本知识，并体会气候变化研究的三大特点： 内容丰富、系统复杂和研究的不确定性。
需要注意的是，本章知识点繁多，根据读者需求的不同，在阅读时可跳过个别生僻的专有名词，抓住每段首句的框架大意；亦可围绕其中的段内因果逻辑，展开更进一步的学习。气候变化本身就是一门处于不断快速发展中的前沿学科，值得感兴趣的读者深入探索其中的奥秘。
1.1气候变化的定义和现象
《联合国气候变化框架公约》将气候变化定义为： “除在类似时期内所观测的气候的自然变异之外，由于直接或间接的人类活动改变了地球大气的组成而造成的气候变化。”本节将针对气候变化的定义及其产生原因等进行简明的介绍。
第1章气候变化的科学气候变化经济学1.1.1气候是气象数据的统计平均
在研究气候变化之前，首先需要区分几个基本概念： 天气、极端天气事件、气候和气候变化。
天气，是大气状态的表征，反映大气是冷或热、干或湿、平稳或波动、晴朗或多云等。绝大多数天气现象发生在平流层之下的对流层。天气通常指每天的温度和降水活动。
极端天气事件，是指某一地点或地区从统计分布规律来看，不常或极少发生的天气事件。但对于“不常”或“极少”发生的定义并不一致，如以概率密度函数表示，一般认为其发生的概率是等于或小于第10（或大于第90）个百分位数。根据这种定义，极端天气事件的特征因地点而异。
气候，是一个基于实测气象数据的统计概念，通常使用过去较长一段时间内的各类气象指标的平均值（包括降水量、气温、气压等）来表征。
气候变化，是指气候平均值和气候离差值（距平值）出现了统计意义上的显著变化。平均值的升降，表明气候平均状态的变化；气候离差值的增大，表明气候状态不稳定性增加，气候异常愈发明显。
1.1.2气候变化现象
根据定义可知，计算和描述气候需要长时间持续的气象数据作为基础。但已有研究表明，越早期的气象监测数据其可靠度越低，其原因主要是测量手段不完善并且测量精度较低。［1］此外，由于气象观测站点的空间分布不均匀，不同区域的数据可靠度差异较大。覆盖地球表面将近70%面积的是海洋和湖泊，其气象观测站点数量较陆地区域明显偏少。
由于仪器观测数据不完备，科学家在研究过去的气候过程中遇到了不小的挑战。非仪器观测数据（也称作代用数据）的使用，为这个领域的研究带来了突破。这些数据来自树木的年轮、海平面的高低，以及南极冰芯气泡中二氧化碳和甲烷的含量。图11描述了过去16万年的气候变化过程，并体现出地球表面的平均温度与大气中的二氧化碳浓度紧密相关。［2］
图11过去16万年二氧化碳浓度（底部）和估算的温度变化（顶部）
图12表明1861年至1989年，地球表面的平均温度上升了03℃至0.6℃。［3］值得注意的是，气候变化在时间和空间分布上存在显著的差异。从时间尺度看，全球气候变暖的趋势在1920—1940年和1980—2000年两个时段内表现最为明显。从空间尺度看，在1940—1970年，北半球的温度呈现小幅下降趋势，而同期南半球的温度则保持平稳。研究表明，局部地区的气候变化趋势与全球的气候变化趋势可能存在不一致性。而局部地区的变化趋势，对于决策者至关重要，因此也成为当前的研究热点。
图121861—1989年全球气温变化
（图中水平实线为1951—1980年全球气温平均值）
值得注意的是，南极和北极地区对气候变化的响应尤为强烈，其变暖速度可达全球平均变暖速度的两倍。［4］图13呈现了2011年北极冰盖面积最小时的卫星图像。北极融化的海冰既是气候变暖的结果，也是进一步推动变暖的驱动因素。因为融化后的海水会比冰吸收更多的太阳能，这种现象被称为反照率降低。
图132011年北极海冰面积  该图取自https://thinkprogress.org/meltingicemakesthearcticamuchworseheatmagnetthanscientistsfeared2ac76e046d67/
除气象收集数据存在的数据可靠性问题外，对于收集得到的存在显著空间分布差异的降水和地表温度数据，在使用过程中还存在尺度转化的升降维问题。站点测量获得的温度数据为点数据，在表征区域整体温度时，需要升维为面数据；而卫星遥感获得的降水数据为面数据，在代入模型和进行数据校核时，需要降维为点数据。最新的研究正在努力克服上述问题，以构建一种强鲁棒性的数据处理方法，使得在全球尺度上模拟输出的气候变化趋势可以作为局部区域上模拟气候变化影响的输入；同时，局部地区实地测量所得的站点数据，可以作为全球尺度模拟的数据源。［5］
尽管气候变化研究尚存在数据收集和处理方法上的问题，但该领域的研究者们已基本达成一致： 一直以来，自然温室效应使地球长期处于一个温暖的气候。人为活动持续向大气排放温室气体如二氧化碳、甲烷、氯氟化碳和氮氧化物等，使得温室效应的强度增加，最终导致地球表面温度额外上升。［6］
1.2气候变化原因
气候变化的原因在不同时间尺度和空间尺度上存在差异。［7］在过去45亿年的地球历史中，地球围绕太阳旋转轨道的改变，使得太阳照射地球时输入的能量发生变化，进而引起地球气候产生相应的变化。［8］地球板块活动过程中，板块的形成、分裂和移动，影响着海洋环流和山脉的隆起。大气成分的变化同样促使地球的气候产生改变。许许多多不同的过程，在气候变化中发挥着大大小小的作用，虽然它们影响的空间范围不同、产生影响的时段不同，但常常同时作用并且相互耦合，使得准确模拟这些气候变化驱动因素的作用机理十分困难。图14绘制了气候变化的不同驱动因素和对其产生影响的特征时间尺度。
图14气候变化的主要机制与其影响的时间尺度
在千年万年以上时间尺度上，地球轨道参数是气候变化主要的影响因子；在百年千年尺度上则主要来自太阳活动强度变化的影响；在年代际及年际（十年及短于十年）尺度上，气候系统的内部振荡（海陆气相互作用）发挥着重要的作用。［9］
为了解不同驱动因素对气候变化影响程度的大小，研究者引入辐射强迫这一概念，进行定量化比较。辐射强迫是指由于气候变化的某个外部驱动因素的变化（如二氧化碳浓度或太阳辐射量的变化等）造成对流层顶净辐照度（向上辐射与向下辐射的差，单位用瓦每平方米表示）发生的变化。［10］对于地球气候系统，总入射能量和总外逸能量长期保持平衡，其收支差为零。由于气候系统所获得的能量基本上均来自太阳，能量收支差为零意味着太阳辐射总入射量等于被反射的太阳辐射量与气候系统外逸的热红外辐射量之和。如果由于自然或者人为扰动，收支差为正值，则出现变暖情况；收支差为负值，则出现变冷情况。图15给出了相对于1750年，2011年的气候变化主要驱动因素的辐射强迫估计值和总的不确定性。［11］
自1750年以来，大气二氧化碳浓度的增加为净辐射强迫做出了最大贡献，太阳辐射量变化和火山爆发事件对工业化以来的净辐射强迫贡献很小。
正如前文所述，纷繁复杂的驱动因素时常同时作用，那么如何确定每一种驱动因子的辐射强迫呢?评估多重影响因素对气候变化的相对贡献的过程称为归因。目前最常用的归因方法称为“指纹”法，即基于模式模拟不同外部强迫因子的响应，考虑模拟响应的不确定性以及气候系统内部变率的影响之后，通过统计分析方法计算出气候图152011年气候变化主要驱动因子的辐射强迫估计值和总的不确定性
“信号”对外部强迫的响应系数（即“比例因子”）的最佳估计值及其不确定范围；然后，对响应系数做推理检验，在一定置信度水平上确认气候变化的原因。这类研究常常与古气候重建的研究相伴，可以帮助科学家理解不同驱动因子对气候系统的影响机理和响应机制，有助于更准确地模拟未来的气候变化。
需要补充的是，少数研究者对气候变化的原因持不同的观点，他们认为自然因素是造成气候变化的主因，而非人为因素。根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的报告，1986—2008年对太阳总辐照度的直接卫星测量值表明，这一时期的太阳活动强度并没有呈现显著的增加趋势，而同期全球气温出现了明显的升高。［12］具有高可信度的是，太阳活动对近20多年的气温变化没有明显影响。此外，强烈的火山爆发虽然会对地球大气产生降温作用，但这种事件出现的频率低、影响时间短。
在工业化革命之前，地球气候变化主要受自然因素的驱动；工业化革命之后，人类活动对气候变化的影响逐渐增强。IPCC报告认为，20世纪中叶以来的气候变化主要是由人类活动引起的。
1.2.1气候系统内部年代际变率
年代际及年际（10年及短于10年）尺度上的气候变化，主要受气候系统的内部振荡影响。影响气候系统内部变率最重要的因素是大气与海洋环流的变化或者脉动。这种环流变化是造成区域尺度气候要素变化的主要原因。大气与海洋环流的变化有时可伴随着陆面的变化。
在年际时间尺度上，厄尔尼诺—南方涛动（ENSO）与北大西洋涛动（NAO）是大气与海洋环流变化的重要例子，它们的变化影响着大范围甚至半球或全球尺度的天气与气候变化，是目前制作季、年际气候预测的基础与依据。
赤道太平洋海面水温的变化与全球大气环流尤其是热带大气环流紧密相关。其中最直接的联系就是日界线以东的东南太平洋与日界线以西的西太平洋—印度洋之间海平面气压的反相关关系，即南方涛动现象（SO）。它与出现厄尔尼诺或拉尼娜时的典型风场有关。厄尔尼诺及拉尼娜属海洋系统部分，而南方涛动则为大气系统部分，两者的结合称为厄尔尼诺—南方涛动(ENSO)。在拉尼娜期间，东南太平洋气压明显升高，印度尼西亚和澳大利亚的气压减弱。厄尔尼诺期间的情况正好相反。
厄尔尼诺和拉尼娜事件，会在世界很多区域引起极端天气（比如洪水和干旱）。依靠农业和渔业的发展中国家，特别是太平洋沿岸的国家，所受影响最大。同时，ENSO带动的温暖海水，会影响鱼类的成群移动，破坏珊瑚礁的生长。特别地，在厄尔尼诺现象发生当年，容易在西北太平洋和东北太平洋形成威力强大的台风和飓风。
1986年至1987年的ENSO现象，使赤道中、东太平洋海水表面水温比常年平均温度偏高2℃左右；同时，热带地区的大气环流相应地出现异常，热带及其他地区的天气也出现异常变化；南美洲的秘鲁北部、中部地区暴雨成灾；哥伦比亚境内的亚马孙河河水猛涨，造成河堤多次决口；巴西东北部少雨干旱，西部地区炎热；澳大利亚东部及沿海地区雨水明显减少；中国华南地区、南亚至非洲北部大范围地区均少雨干旱。1997年至1998年的ENSO现象，使太平洋东部至中部水面温度比正常高出约3℃～4℃，美洲地区有持续暴雨，东南亚地区则持续干旱并发生大规模的森林大火。
长期以来世界上许多气象学家一直致力于这方面的研究，旨在提高全球与区域的气候预测水平。对于更长的十年时间尺度，太平洋十年尺度振荡（PDO）和相关的年代际太平洋振荡（IPO）可以用来解释全球地面平均气温变化的一半左右，它们与地区性的温度和降水变化之间具有明显的关系。
前述的几个小节我们重点讨论了气候变化的现象、成因和内部变率，并指出在气候变化现象的描述中，存在长序列气象数据难以获得和不同尺度气象数据之间需相互转换处理的问题；在对气候变化的解释中，存在多种同时作用的驱动因素难以分离和气候系统内部变率影响的问题。
本章后续的内容，将围绕过去200年间，除去气候系统自然内部变率，由于人为活动改变地球大气组成而造成的气候变化而展开。由于时间尺度较短，地球轨道参数和地质构造过程将被认为恒定不变，内容的核心将集中于大气中温室气体含量的变化。
1.3温室气体和温室效应
温室气体指的是大气中能吸收地面反射的太阳辐射，并重新发射辐射的一些气体。水汽（H2O）、二氧化碳（CO2）、氧化亚氮（N2O）、氟利昂、甲烷（CH4）等是地球大气中主要的温室气体。
它们的作用是使地球表面变得更暖，类似于温室截留太阳辐射，并加热温室内空气的作用。这种温室气体使地球变得更温暖的影响称为“温室效应”。已有的大量理论和观测表明，地球大气中温室气体产生的温室效应，使地球表面平均温度保持在15℃，为孕育生命提供了温暖的环境。如若温室气体不存在，地球表面平均温度将为－18℃。根据温室效应理论，计算金星和火星表面平均温度分别为477℃和－47℃，与实际观测值一致，进一步验证了理论的正确性。
1.3.1温室气体理论的发展历史
关于温室气体理论的研究，可以追溯到1824年。法国数学家和物理学家傅里叶（JeanBaptiste Joseph Fourier）最先认识到大气层对于地球气候的影响至关重要，他发现大气层能够捕捉长波热辐射，从地球表面辐射出去的热量被大气层捕捉后，温暖了地球而不是被反射回太空。［13］他描述这种现象为“热房子效应”，也就是现在所谓的“温室效应”。1860年，爱尔兰物理学家约翰廷德尔(John Tyndall)测量了水蒸气、二氧化碳和其他气体对热量吸收的能力，指出水蒸气和二氧化碳的存在让大气层能够吸收热辐射，产生温室效应。［14］经过进一步研究，1896年，有科学家提出二氧化碳可以改变大气层热力学特性达4℃之多。［15］1938年，英国气象学家盖斯特沃特卡林达（Guy Stewart Callendar）在分析了19世纪末世界各地零星的二氧化碳观测资料后，指出当时二氧化碳浓度已比世纪初上升了6%。由于他还发现从19世纪末到20世纪中叶全球也存在变暖倾向，因而在世界上引起了很大反响。［16］为此，美国斯克里普斯海洋研究所的科学家于1958年在夏威夷的冒纳罗亚山海拔3400米的地方建立起了观测所，开始了对大气中二氧化碳含量的精密观测。由于夏威夷岛位于北太平洋中部，可以认为它不受陆地大气污染影响，因而观测结果可靠性较高。
根据美国国家海洋和大气管理局的观测数据，大气中二氧化碳浓度从1958年316ppm（百万分率）持续保持上升趋势，近期已超过400ppm。此外，他们还发现二氧化碳含量存在季节变化，冬夏可以相差6ppm。这主要是由于北半球广阔大陆上植被冬枯夏荣，植物在夏季大量吸收二氧化碳，因而使大气中二氧化碳浓度相对降低。通过对南极和格陵兰大陆冰盖中密封的气泡中空气二氧化碳浓度的测定，也再次验证了大气中二氧化碳含量持续上升的现象。
如此快速的浓度增长，与工业革命以来人类活动直接和间接排放的二氧化碳紧密相关。这些人类排放的二氧化碳只有约一半进入了大气，其余一半主要被海洋和陆地植物所吸收。而一旦海洋中二氧化碳达到饱和，大气中二氧化碳含量将成倍上升，人为温室效应带来的全球变暖现象将愈发显著。
1.3.2自然温室效应
温室效应分为自然温室效应和人为温室效应，在本小节将首先介绍自然温室效应，下一小节将关注人为温室效应。
地球大气上界的太阳辐射光谱的99%以上在波长0.15～0.4微米之间，大约50%的太阳辐射能量在可见光谱区（波长0.4～0.76微米之间），7%在紫外光谱区（波长小于0.4微米），43%在红外光谱区（波长大于0.76微米），最大能量在波长0.475微米处。太阳辐射通过大气，一部分到达地面，成为直接太阳辐射；另一部分被大气的分子、大气中的粉尘、水汽等吸收、散射和反射。被散射的太阳辐射一部分返回宇宙空间；另一部分到达地面，到达地面的这部分称为散射太阳辐射。到达地面的散射太阳辐射和直接太阳辐射之和称为总辐射。地球表面在吸收太阳辐射的同时，又将其中的大部分能量以辐射的方式传送给大气。地球表面这种以其本身的热量日夜不停向外放射辐射的方式，称为地面辐射。由于地表温度比太阳低很多（地表面温度约为300K），因而，地面辐射的主要能量集中在1～30微米之间，其最大辐射的平均波长为10微米，属红外区间，与太阳短波辐射相比，称为地面长波辐射。
尽管水蒸气、二氧化碳和其他温室气体对于太阳短波辐射的吸收效率很低，但是它们可以较多得吸收地面长波辐射。大气吸收地面长波辐射的同时，又以辐射的方式向外放射能量。大气这种向外放射能量的方式，称为大气辐射。由于大气本身的温度较低，放射的辐射能的波长较长，故也称为大气长波辐射。大气辐射的方向既有向上的，也有向下的。大气辐射中向下的那一部分，刚好和地面辐射的方向相反，所以称为大气逆辐射。大气逆辐射是地面获得热量的重要来源。由于大气逆辐射的存在，使地面实际损失的热量比地面以长波辐射放出的热量少，大气的这种保温作用称为大气的温室效应。这种大气的保温作用使近地表的气温提高了约18℃。月球则因为缺乏像地球这样的大气，因而，致使它表面的温度昼夜变化剧烈，白天表面温度可达127℃，夜间可降至－183℃。
值得注意的是，虽然二氧化碳等温室气体吸收地面长波辐射的能力很强，但它们在大气中的含量却很少。如果把压强为一个大气压、温度为0℃的大气状态称为标准状态，那么把地球整个大气层压缩到这个标准状态，它的厚度是8000米。目前大气中CO2的含量约为400ppm，即百万分之四百，把它换算成标准状态，相应是3.2米厚。甲烷含量约为2ppm，相应是1.6厘米厚。臭氧浓度约为400ppb（ppb为ppm的千分之一），相应是3.0毫米厚。一氧化二氮约为310ppb，相应是2.5毫米厚。氟利昂有许多种，但大气中含量最多的氟利昂12也只有400ppt（ppt又为ppb的千分之一），换算到标准状态，相应是3微米厚。由此可见，大气中温室气体占比很少，也正因为如此，人为排放如不加限制，便很容易引起全球迅速变暖。专栏简易的自然温室效应热力学解释
地球大气上界的太阳辐射约为1372W/m2，其数值随太阳活动强弱、日地距离远近而变化。简易起见，我们认为地球接收到的太阳能量为定值： Ws=1372·π·R2(1.1)Ws为每秒钟地球吸收的来自太阳的能量，R为地球的半径。
在24小时一个周期之内，能量会被均匀分到地球的各个部分（假设地球是一个球体），因此，到达地球的太阳能量通量密度为： Ωs=1372·π·R2/(4·π·R2)=343(W/m2)(1.2)并不是所有到达地球的能量都被地球吸收，其中约31%的太阳辐射被反射，剩余69%的太阳能量被地球吸收，地球通常会以长波辐射的方式向外辐射部分能量。
在稳定状态下，地球能量保持平衡： 到达地球的太阳的能量等
于被反射的能量和地球吸收后向外辐射的能量： Ωs=α·Ωs+(1-α)·Ωs(1.3)
Ωe=Ωs-α·Ωs=(1-α)·Ωs(1.4)其中Ωe（W/m2）是地球向外辐射的能量通量密度；Ωs是太阳入射到地球的能量通量密度，为343W/m2；α是地球的反照率，约为0.31。
在稳定状态下，我们可以应用斯特藩玻尔兹曼的黑体辐射定律： 一个黑体表面单位面积在单位时间内辐射出的总能量（称为物体的辐射度或能量通量密度）与黑体本身的热力学温度T （又称绝对温度）的四次方成正比。Ω=λ·T4(1.5)其中Ω为物体的能量通量密度，单位为W/m2；λ为斯特藩玻尔兹曼常数（5.67×10-8W·m-2·K-4）；T为绝对温度，单位为K。将摄氏温度（C）转换为绝对温度（T）的转换公式为T=C+273.15。通过联立公式1.4和公式1.5，可以得出地球平均表面温度： T=(Ωe/λ)1/4=［(1-α)·Ωs/λ］1/4(1.6)通过代入α=0.31，Ωs=343W/m2到公式1.6，得到T=255K，也就是-18℃。
根据计算，地球表面平均温度由于太冷而不适宜生物生存。幸运的是，地球表面实际平均温度比公式1.6计算所得高出33℃，也就是15℃。计算和实际温度之间的差异，就来自于温室气体的作用。
1.3.3人为温室效应
尽管温室效应作为一种自然现象而存在，但是人为温室气体排放所产生的温室效应越来越引起公众、科学界和政策制定者的关注。自1950年以来，化石燃料燃烧排放的二氧化碳一直保持快速增长趋势。到2013年，全球碳排放量达到97.76亿吨，其中，煤炭、液体燃料（主要是石油）、天然气燃烧分别占全球排放总量的42%、33%和19%，剩余的6%主要来自水泥生产和工业废气燃烧。
关于碳排放的来源，经合组织成员国所占的碳排放总量自2007年以来，逐步下降；非成员国所占的碳排放总量持续保持较快增长，在2014年开始出现平稳趋势。［17］
碳排放与经济周期关系紧密，2008—2009年的经济危机时期，全球碳排放量出现下降。同样值得注意的是，2014年、2015年和2016年全球的二氧化碳排放量平稳在330亿吨。这种现象在一定程度上，可以由全球经济放缓（包括中国经济增速减缓）解释。此外，它同时还反映出新能源（风能和太阳能）领域的投资在能源生产中的占比逐步提高，这对于未来进一步降低能源领域碳排放具有积极作用。
发达国家正逐步从煤炭向天然气和可再生能源转移，以此降低二氧化碳排放。在发展中国家，尽管煤炭生产量仍在缓慢增长，但新能源在能源供应总量中的份额也正逐步增加。近期全球二氧化碳排放保持平稳，目前还很难判断这是暂时的现象，还是排放总量达到峰值的信号。
2006年，中国超过美国，成为世界最大的二氧化碳排放国。在未来减排的进程中，快速发展的中国和印度将发挥重要的作用。
除各国排放总量之外，考虑各国人均排放量同样十分重要。发达国家的人均排放量明显偏高。人均排放量最高的国家是海湾国家，卡塔尔人均二氧化碳排放量为40吨，科威特为34吨，阿联酋为22吨。美国是主要国家中人均二氧化碳排放量最高的国家，为17吨二氧化碳。其他人均高排放的国家还包括澳大利亚（16.7吨）和加拿大（146吨）等。俄罗斯人均排放量在10吨左右，其他大多数发达国家人均排放量在4～10吨之间。大部分发展中国家拥有较低的人均排放量，普遍低于2吨。中国的人均二氧化碳排放量目前已增长至6.6吨。
由于人为排放温室气体造成地球变暖，这已经被理论和实际观测所证实。人为活动正在改变地球表面的自然植被覆盖，工业化和城镇化伴随含碳化石燃料的使用，已经很大程度上影响了大气中温室气体的含量。摆在科学界和政策制定者面前的严峻问题，是如何预估大气中温室气体浓度前所未有的改变所带来的环境、经济和社会影响，并制定相应的解决方案。对于该问题，一种有效的方法是构建模型模拟全球的气候变化进程，这些模型首先通过实测的数据进行参数设定，并检验结果可靠性，之后用来预测未来50年到100年可能的气候变化情景。
1.4气候变化的模拟与预估
围绕气候变化模拟构建的模型数量大、种类多，每种模型根据其解决问题的不同，拥有不同的假设条件与适用特点，其中大多数还处在不断发展和完善的过程中。使用气候模型对未来进行预估，需要结合指定的气候情景。
1.4.1气候变化的模拟
气候系统的物理和化学过程遵循一定的科学原理，所以理论上应该只有一种方法来模拟气候系统。由于气候系统过于复杂，其内部的过程和机理仍在研究和探索过程中，因此在实践中必须简化甚至省略一些过程才能使模拟具有可行性。根据不同的简化方法，可以得到许多不同的气候模型，每个模型又各有优缺点。基于过程的模拟主要有两种方法： 尽可能简单的模型和尽可能复杂的模型。简单模型的优势在于运行简单，并且可以很容易地判断出运行的状态，缺点是其具有严格的假设，并且只能模拟气候系统中特定的部分。复杂模型的优缺点基本上与简单模型相反： 运行复杂，判断难度大，但是在给定的前提条件下，它们能给出尽可能广泛的结果。
（a） 简单模型
最简单的气候变化模型是简单线性弛豫模型，通常也被称为能量平衡模型（EBM），它依赖于时间并受外部因素控制： c·dΔTdT=ΔFt-λΔT(t) （1.7）在t时间内，地球温度的变化是对进入系统的部分反常能量通量ΔT(t)的响应。ΔF(t)为辐射强迫。气候系统热惯量c的影响响应有一定延迟，主要受海洋混合层热容量控制。响应幅度受λ影响，表示气候系统中所有过程如何对反常的能量做出响应。λ的倒数是反常能量通量升高一个单位所造成的气温变化的最终平衡值，通常被称为气候敏感度参数。
能量平衡模型对气候系统做了大量假设，最终确定两个恒定参数来描述气候系统。当然，所有问题都取决于所作假设的合理性。从根本上说，能量平衡模型基于一个支撑假设： 气温的响应场是线性的。这一假设得到了复杂模型在区域和全球尺度上的验证。
在模拟历史气候变化时，能量平衡模型模拟所得结果与复杂动力模型十分类似，前者更为平滑。能量平衡模型存在一定局限性： 其假设大气环流模式恒定不变，对于温室气体大量排放使大气环流模式发生变化的地区，简单模型并不适用，需要更为复杂的模型。
（b） 复杂模型
目前使用最多的复杂模型是全球气候模式（英文简称GCMs），联合国政府间气候变化专门委员会在气候变化评估报告中的未来气候变化预测结果均根据这些模型模拟得出。全球气候模式能够反映气候系统各圈层之间复杂的相互关系，一般包含四个部分： 大气、陆地、海洋以及冰雪。气候模式基于能量守恒方程、质量守恒方程、连续方程、状态方程及静力平衡方程等物理学方程模拟一系列自然过程，包括地球和大气之间热量、水分和动量的输送；大气内部干、湿对流所形成的热量、水分和动量的输送；太阳辐射和地球辐射；云的生成及辐射间的相互关系；雪的生成和消散；土壤中热量和水分的物理过程，等等。
目前，世界各国已经研制了数十个GCMs，常用的主要有英国哈德利气候预测与研究中心模式（Hadley, HAD）、美国哥大空间研究所模式(Goddard Institute for Space Studies, GISS)、日本气候中心研究模式（Center for Climate System Research, CCSR）等。通过查询参与世界气候研究计划第五次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5），读者们可以了解更多GCM的相关内容。
在不同层次和范围的气候模型中，复杂程度有所简化的气候模型被称作中级复杂地球模型（EMIC）。中级复杂模型在动力学和分辨率方面较复杂模型大为简化，但在模块数量与过程模拟方面可能会更为复杂。通常，EMIC是为了某个特定目标而开发，由于其具有较高的运算效率，经常运用在古气候研究中。需要指出的是，EMIC将GCM中某些过程参数化，使得对结果的解释局限于大尺度或全球尺度的常用变量，如温度的变化。
此外，通常认为GCM最大的局限在于其空间分辨率较低，虽然其能够模拟全球平均的温度和降水趋势变化，但是在模拟局部区域降水和温度的空间分异规律时，常会出现较大偏差。我们需要理解这样一个事实： 高分辨率通常针对在一个特定的地区，而不是整个地球。因此，引入区域气候模型（RCM），它与GCM极为相似，只是局限在数千万平方千米的长方形区域内。RCM需要由GCM提供边界信息。在基本物理法则约束下，它能有效地提高输出结果空间精度。然而，事实上，将GCM输出数据转化为RCM的边界数据机制尚不完善。由于GCM在运行时并未考虑RCM，所以无法完全保证两者之间的一致性。
最后，值得注意的一点是，尽管气候系统十分复杂，气候模式的模拟也存在相应的不确定性，但这不应成为推迟行动和做出决策的理由。拖延政策行动，可能意味着更大的气候变暖风险和更多的成本投入。
1.4.2气候变化的未来情景
研究气候变化需要使用未来情景作为输入。情景的设计经历了从最早IPCC报告提出的二氧化碳浓度倍增情景，到第二次IPCC报告提出IS92aIS92f情景，再到第三次和第四次IPCC报告使用的SRES情景，第五次IPCC报告使用的RCPs情景，直到2021年即将到来的第六次IPCC报告使用的SSPs。
《IPCC排放情景特别报告》在评估社会经济发展、技术转型及人口变化等因素对温室气体排放的影响的基础上，构建了涵盖主要驱动因素在内的四个排放情景族（A1、B1、A2、B2）。［18］
“A1情景族描述了这样一个未来世界： 经济增长迅速，全球人口数量在21世纪中叶达到峰值后下降，新的和更高效的技术被快速引进。A1情景族进一步划分为三组情景，分别描述了能源系统中工艺技术变化的可选择方向，即化石燃料密集型（A1FI）、非化石燃料（A1T）及各种燃料平衡使用（A1B）。
A2情景族描述了一个极不均衡的世界： 自给自足，保持当地特色。各地域间生产力方式的趋同异常缓慢，由此导致人口持续增长。经济发展主要面向区域、人均经济增长和技术变化是不连续的，低于其他情景的发展速度。
B1情景族描述了一个趋同的世界： 全球人口数量与A1情景族相同，峰值也出现在21世纪中叶并随后下降。所不同的是，经济结构向服务和信息经济方向迅速调整，伴之以材料密集程度的下降，以及清洁和资源高效技术的引进。它的重点放在经济、社会和环境可持续发展的全球解决方案上，其中包括公平性的提高。
B2情景系列描述了这样一个世界： 强调经济、社会和环境可持续发展的局地解决方案。在这个世界中，全球人口数量以低于A2情景族的增长率持续增长，经济发展出于中等水平，与B1和A1情景族相比，技术变化速度较为缓慢且更加多样化。尽管该情景也致力于环境保护和社会公平，但着重点放在局地和地区层面。”［19］
不同气候情景模式下对未来气候变化的预估情况也不尽相同。IPCC第四次气候变化评估报告根据不同的气候情景给出了21世纪多模式下平均地表增温情况，如图16所示。由图可知，在A1FI情景下，温度升高最为显著；在B1情景下，温度升高幅度最小。
图16A2、A1B和B1情景下的多模式全球平均地表变暖
《IPCC排放情景特别报告》虽然考虑了人口、经济、科技等因素的发展与变化，但并未考虑人类采取应对气候变化的政策可能对未来气候变化产生影响。人类的减排［20］政策将影响人类社会的二氧化碳排放量，进而影响大气中二氧化碳的浓度和因此产生的辐射强迫，最终对气候变化的幅度和速度产生影响。因此，IPCC在第五次气候变化评估报告（2013）中提出了四种不同的温室气体浓度路径，并将其用于气候模拟与研究。这四种典型浓度路径RCP2.6、RCP4.5、RCP6和RCP8.5，分别对应2100年辐射强迫较工业化时代前的增加2.6、4.5、6.0和8.5W/m2。图17为RCPs情景下的未来地表平均气温变化。图 17四种RCPs情景下未来地表温度变化
RCPs情景的社会经济假设使用与SRES情景相同的模型构建。［21］为更充分地描述未来社会经济发展可能性，研究者进一步提出共享社会经济路径（SSPs）,对人类社会的发展进行描述，以替代原有的RCPs情景使用的社会经济假设。SSPs情景包括五类，分别是可持续路径（SSP1）、中间路径（SSP2）、区域竞争路径（SSP3）、不均衡路径（SSP4）和化石燃料为主发展路径（SSP5）。
1.4.3气候变化的预估
针对未来气候变化的预估需要基于未来排放情景。即使马上停止所有的温室气体的排放，其产生的环境效应并不会立即停止，地球依然会在未来数十年间保持升温，并且海平面上升的现象仍将持续整个世纪。 
实际的全球变暖以及其他环境效应的显著程度，取决于大气中温室气体最终达到稳定时的浓度。工业化时代以前，大气中二氧化碳浓度长期保持在280ppm左右。2008年，著名气候学家詹姆斯汉森（James Hansen）和拉金德拉帕喬里（Rajandra Pachauri）提出，为了保持人类文明持续发展，并使人类始终适应地球所提供的生存家园，人类应该共同努力将大气中二氧化碳含量控制在350ppm以下。2015年，大气中二氧化碳含量超过400ppm。如果将其他温室气体产生的温室效应与二氧化碳进行等效，则总体上相当于430ppm二氧化碳产生的温室效应，这一现象在过去80万年间是不曾出现过的。图18给出了大气中温室气体浓度达到稳定时的等效二氧化碳浓度与最终全球平均升温之间的关系。考虑模型预测的不确定性，图中实线表示该情景下涵盖90%可能性的升温区间，虚线表示该情景下涵盖100%可能性的升温区间，竖线表示该情景下不同模型预测的升温中值。预估表明，2℃温升目标的达成十分困难；即使将地球温升控制在3℃以内，也需要立即采取强有力的减排措施，才有可能实现温升控制目标。［22］
图18稳定温室气体浓度与最终全球平均升温之间的关系
1.5气候变化与公众认知
目前，气候变化领域还存在的一些争议，主要集中在气候变暖的程度和范围、气候变暖的原因，以及特定程度的气候变暖是否可以给人类社会的经济带来正面影响等。本章习题中所推荐的文献，可以帮助读者对争议的焦点，各方的立场和支撑性证据有进一步的了解。
公众以及决策者对于气候变化问题的立场，直接影响未来全球减排和适应气候变化行动的效果。
约翰库克(John Cook)等人于2013年发表的一份报告指出，在对12000篇同行评审的气候科学相关论文比较后，发现97%的论文支持“气候变化是由于人为活动造成”［23］。但是与之相对的，只有41%的美国民众支持这一观点。假设文献中的观点反映的是科学家本人的观点，那么美国民众对“人为活动造成气候变暖”的认同度低于气候学界56个百分点。
安东尼莱泽威茨（Anthony Leiserowitz）等人于2013年发表的一份调研报告显示，尽管学界对气候变化的主要原因是温室气体排放基本达成共识，但只有42%的美国民众相信“科学家们认为的全球变暖正在发生”［24］。33%的美国民众则认为“科学家们所认定的气候变化是否真实发生仍存在较多分歧”。
更早的一份调研给出了类似的结果，2011年莱泽威茨等人发现，只有15%的民众相信“超过80%的气候领域科学家认为人为活动造成了气候变化”［25］。这表明，在气候变化问题上，对公众认知的引导还需要科学界做出更多的努力。
尽管个体应对气候变化的态度存在差异，但是人类社会有必要及时采取减缓和适应措施来保障未来的发展机会。后续的章节将围绕气候变化政策的经济、社会影响及评估方法进行讨论，以帮助读者更加全面地认识气候变化问题。
本章习题
阅读及观看以下材料，针对气候变化的争议，撰写观点以及寻找更多证据支持自己的观点。
1. TED演讲《戈尔对最近气候趋势的警告》
2. BBC纪录片《The Great Global Warming Swindle》
3. 《为二氧化碳平反》与《二氧化碳导致全球变暖不是骗局》
延伸阅读
① Lenton T M, Held H, Kriegler E, et al. Tipping elements in the Earths climate system［J］. Proceedings of the national Academy of Sciences, 2008, 105(6): 17861793.
② Barnosky A D, Hadly E A, Bascompte J, et al. Approaching a state shift in Earthsbiosphere［J］. Nature, 2012, 486(7401): 52.
③ Solomon S, Plattner G K, Knutti R, et al. Irreversible climate change due to carbon dioxide emissions［J］. Proceedings of the national academy of sciences, 2009, 106(6): 17041709.
④ Rockstrm J, Steffen W, Noone K, et al. A safe operating space for humanity［J］. nature, 2009, 461(7263): 472.
⑤ Steffen W, Richardson K, Rockstrm J, et al. Planetary boundaries: Guiding human development on a changing planet［J］. Science, 2015, 347(6223): 1259855.