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涌现约束:如何减小对气候变化趋势预估的不确定性?

已有 855 次阅读 2019-12-18 17:13 |个人分类:大气、海洋、气候及其它|系统分类:论文交流| Emergent Constraints, 观测涌现约束

                                      涌现约束(Emergent Constraints):如何减小对气候变化趋势预估的不确定性?

从1979年的查尼报告开始,对未来100年全球平均表面温度变化趋势的预估一直在1.5-4.5度之间,最新的国际模式比较计划很可能会更新这一估计,向相对更高的气候敏感度(climate sensitivity)靠拢。事实上,近期发表的几个著名气候模式(如美国GFDL、NCAR、DOE的三个气候模式和英国的哈得莱气候研究中心)的最新版本都给出了5度以上的气候敏感度。

业外可能会以为这些模式无非是计算机里变魔术似的数字游戏。实际上这些模式几十年来的发展背后是成千上万大气、海洋、计算机、植物生态、地球生物化学、土壤物理、冰川、水文学家一起协同的不懈努力。而用来检验这些模式的是遍布全球的大气、海洋、陆表的直接观测和卫星遥测。如果大家觉得用来预报每天天气的数值预报模式比较可信(因为现在的天气预报已经相当准确),那么也就不应该认为气候模式只是纸上谈兵的数字游戏,因为气候模式的组成和原理和天气预报模式是基本上一致的。

天气预报的精度和准确度可以得到每天实测天气状况的检验,但我们无法在现时检验十年、五十年、一百年以后的气候。那么有没有办法从已有的气候观测出发,约束对未来气候变化的估计呢?事实上,在过去的二十年中,已经有了这方面的尝试,相关的方法现在被统一称为“Emergent Constraints” ( 观测涌现约束,简称涌现约束)。其基本出发点是通过短期气候变率中模式变量之间的关系(比如云反照率和温度的关系)和实测中对应关系的比较,挑选出那些相对比较可靠的模式。这样通过对模式可靠度的不同赋值,增加可靠模式的权重,减小不可靠模式的权重,减小对未来气候预估的不确定性。

最近来自法国国家研究中心的青年科学家Florent Brient对“涌现约束”方法的概念和发展做了一个比较详细的回顾和展望,文章发表在2020年第一期的大气科学进展 (Advances in Atmospheric Sciences)上。在新一轮气候模式比较数据开始陆续上线的时刻,可以期望对“涌现约束”的研究会有一个新的热潮。

文章链接: https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-019-9140-8

        链接2: F Brient (2020), Reducing Uncertainties in Climate Projections with Emergent Constraints: Concepts, Examples and Prospects






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