Dr Chris Smith在碳简报的特约文章

The role ‘emulator’ models play in climate change projections

https://www.carbonbrief.org/guest-post-the-role-emulator-models-play-in-climate-change-projections

Dr Chris Smith, senior research fellow in the Priestley International Centre for Climate at the University of Leeds and the International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA).

气候科学家最先进的可用的工具也许是地球系统模型（ESM）。这些气候模型以前所未有的细节模拟了能量、水分和化学物质在大气、海洋和陆地表面的流动。

然而，它们需要相当多的时间和费用来运行 - 需要强大的超级计算机和气候科学家和软件工程师团队来制作模型和分析结果。

为了加快进度，科学家们可以选择使用一种更简单的模型--被称为 "仿真器emulator"--来提供预估结果。ESM可能有数百万行的计算机代码，但一个emulator可能只有几百或几千行。

虽然一些emulator有效地充当了简单的气候模型--采取未来的排放情景并预估温室气体浓度和全球温度变化--但其他emulator被用于更具体的目的。这些模型可能用于确定冰盖和冰川融化造成的海平面上升，或将全球温度上升转化为区域气候变化。

在这篇文章中，我将解读什么是emulator，它们如何被用于气候科学，以及它们在政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告（AR6）中发挥的作用。

历史悠久

emulator出现的时间几乎与更复杂的气候模型一样长。美国气候科学家詹姆斯-汉森博士和他的同事早在1981年就提出了一个简单的气候模型，该模型是基于大气中二氧化碳的浓度以及火山和太阳的活动。此后，它被证明很好地再现了观测到的变暖。

IPCC在其历史上一直使用emulator。在其前四份评估报告中，第一工作组（WG1）部分--重点是基础气候科学--使用emulator来预估一些排放情景下的未来变暖，并作为当时可用的气候模型的补充。这一时期正好是emulator "MAGICC"（Model for the Assessment of Greenhouse gas-Induced Climate Change）的开发时期，IPCC的大部分预估都是基于该模型。

在第五次评估报告（AR5）中，ESM开始主导未来的气候预估，这主要是由于协调的耦合模型比较计划（CMIP5），它提供了不同排放情景下到2100年的30多个ESM预估。

在最近发布的AR6 WG1报告中，emulator又回到了一个更突出的角色，再次被用来支持、扩展和约束来自ESM的气候预估。尽管最新的模式比较计划（CMIP6）已经提供了一套最新的ESM运行数据。

使用来自ESM的CMIP6原始结果的一个挑战是，有许多模型位于AR6评估的 "非常可能 "的平衡气候敏感性（ECS）范围之外，即2C至5C之间--特别是在高端。ECS是对大气中的二氧化碳达到工业革命前的两倍水平后，全球平均气温最终会上升多少的衡量。

再加上模拟的近期变暖率很高，这导致了几个CMIP6模型中预估的未来变暖水平很高。使用已校准为AR6评估的ECS范围的emulator，结合CMIP6的观测约束结果，使一些CMIP6模型的世纪末预估未来变暖的水平下降。

这是所有emulator共同特征的一个例子--它们有一些参数，如ECS，可以通过变化来改变模型的行为。

一个简单的气候模型emulator可能包含多达100个左右的不同参数，控制气候系统的不同方面，如空气污染的升温和降温影响，热量如何在海洋中扩散，以及陆地和海洋碳汇对全球变暖的反应。

通过同时改变参数，emulator可以被 "调整 "以复制ESM的行为。这是用CMIP6档案中的大量ESM输出数据进行的。同样，使用简单的气候模型的例子，地球系统的每个组成部分都可以使用CMIP6的不同试验来调整。

例如，我们知道二氧化碳的进入大气的部分--排放后留在大气中的二氧化碳比例--取决于陆地和海洋碳汇的强度，而这又取决于温度和这些碳汇中储存的碳总量。我们可以对这种关系的函数形式进行有根据的猜测，然后将这种关系与专用试验的ESM结果相匹配。

根据观测结果进行验证

与ESM不同，emulator的运行速度非常快，在台式电脑上可以在几分之一秒内产生一个气候预估。这意味着，对于单一排放情景下的不同参数值设定，emulator可以运行数百次、数千次甚至数百万次。这对于涵盖未来气候预估的不确定性范围是很重要的。

在每次运行中，参数将被改变--通常在预定的分布范围内随机抽样--以产生不同的气候预估。参数值可以从基于CMIP6模型调整的分布中取样，或从其他先验知识中取样，如ECS的一个非常可能的范围。

不是所有的参数组合都会产生现实的气候预估。衡量 "现实性 "的一个指标是，emulator是否能很好地再现历史上观测到的气候变化。

由于我们可以运行非常大的emulator预估集合，我们可以扔掉那些与历史气候变化不相符的模拟。我们可以将模型的输出与观测到的全球平均温度上升、海洋吸热的变化以及emulator的二氧化碳浓度是否与观测到的数值相匹配。

由于知道观测本身并不完美，我们也可以在这些最佳估计值周围构建观测的不确定性。这导致了一个比我们开始时小得多的、受约束的预估集，但我们可以有更多的信心。

你可以在下图中看到这一点，它显示了CMIP6模型中的全球变暖（红线）与历史温度观测（蓝色）的比较。使用我们根据CMIP6结果校准的emulator，我们可以产生一系列的预估（浅灰色）。然而，当我们引入我们的观测约束时，我们通过消除一些更不可靠的预估，大大缩小了未来预估的不确定性范围（深灰色），产生一个最佳估计的未来预估（黑色），能够符合观测到的变暖。这种方法纠正了CMIP6模型中的一些系统性偏差，例如低估了20世纪末的升温。

展示了按照SSP2-4.5排放路径（浅灰色）将较大的原始的集合约束为较小的集合，以满足历史变暖、气候敏感性、海洋热含量变化和二氧化碳（深灰色）的评估范围，黑色为最佳估计。历史上观测到的升温以蓝色显示，单个CMIP6模型运行以红色显示。资料来源：Chris Smith。

多种情景

emulator的许多优点之一是，它们可以用来运行ESM没有分析过的气候情景。为CMIP6中ESM模拟而开发的共享社会经济路径（SSPs）只包含九个未来情景--其中五个被指定为 "主要 "情景。由于ESM运行时间和世界各地建模中心的超级计算机的可用性，情景的数量必然受到限制。

此外，许多相关的物理科学问题取决于CMIP6试验中没有进行的模拟，因此，最适合使用emulator。

一个突出的例子是将现今的变暖归因于不同气体和气溶胶的排放，你可以在下面的图表中看到。条形图表示排放具有整体变暖（红色）或变冷（蓝色）效果，灰色显示的是人类造成的总影响。

排放对当今气候变暖的贡献，使用emulator确定。改编自IPCC AR6 WG1 (2021) Summary for Policymakers 图2c。Chris Smith制作

使用一个emulator，计算出有无每种排放物存在时的辐射强迫的差异，然后将这些强迫转化为温度贡献。

能够运行大量的模拟意味着可以估计出温度对每一种强迫因素的反应的不确定性--使用一套受约束的参数意味着报告的结果与观测到的整体变暖完全一致。

AR6中emulator的其他用途，包括用来估算模型情景没有很好覆盖的时期（1850年以前或2100年以后）的气候变化，或研究确定大多数ESM中没有的气候现象--如陆地冰盖和冰川融化的海平面贡献，或多年冻土融化的甲烷释放。

所有这些原因使得，第一工作组的报告中广泛使用emulator，具体内容见下表。

IPCC WG1 AR6中使用emulator的总结，改编并扩展自IPCC AR6 WG1（2021）跨章节方框7.1。Chris Smith制作。

协调合作

emulator能够快速运行ESM中不使用的情景，这种能力对于第三工作组（WG3）对AR6的贡献至关重要--侧重于气候变化减缓--预计在2022年初发布。

第三工作组长期以来一直使用emulator来确定对综合评估模型（IAMs）得出的未来排放路径所对应的全球平均升温。提交给IPCC分析的IAM情景数量庞大--AR5中超过1000个，IPCC关于1.5C的特别报告中超过400个--因此必须使用高效的模型来进行气候预估。这种数量的模拟在ESM中是不可行的，特别是如果希望得到未来预估的全部不确定性范围。

AR6的一个主要进展是WG1在开发和测试emulator方面与WG3在评估IAM路径方面进行了更紧密的合作。第1工作组的报告使用了四个气候模型的emulator。

·        MAGICC（墨尔本大学，澳大利亚）

·        FaIR（利兹大学/牛津大学，英国）

·        OSCAR（IIASA，奥地利）

·        CICERO-SCM（CICERO，挪威）

这四种模型绝不是唯一可用的方法，但被IPCC认为是有能力将各种不同的人类造成的排放首先转换为温室气体浓度，然后是辐射强迫，最后是全球平均温度。

在第一工作组中，MAGICC、FaIR、CICERO和OSCAR这几个emulator经过了严格的测试，并与报告中包含的多种评估约束条件进行了比较，如ECS、工业化前以来的升温和海洋热含量变化。四个emulator中的三个被认为适合交付给第三工作组，在那里，每个emulator将被用来运行潜在的数千种IAM排放情景。这确保了第三工作组使用的emulator与最新的气候科学完全一致。

气候科学的物理气候和社会经济方面的协调合作很可能会继续发展。一个新的研究领域是气候变化和能源系统之间的互动。

例如，现有的来自IAM的排放情景没有考虑到人类系统的反馈--例如，在气候变化背景下预估的更温暖的夏天将增加对空调的需求，这将增加能源需求。因此如果电网不是零碳的，将增加排放，导致进一步变暖。emulator将在ESM和IAM之间有效转化气候知识方面发挥关键作用。

emulator可能在AR6中获得了突出的地位，但这并不是说它们可以取代ESM。有些事情只有ESM才能做到--例如，它们对于得到用于深入研究气候变化的统计数据是必不可少的，特别是对人类和自然生态系统破坏性最大的极端天气的变化。

一般来说，emulator不是由从事ESM工作的同一小组开发的。这为同时使用两个不同复杂程度的模型带来了客观性和独立性。

随着气候模型的分辨率不断提高，它们可以开始显式地模拟局地的过程--如对流、云和被称为 "涡流 "的海洋环流，并使我们更深入地了解这些不同的过程、它们的反馈和相互作用，以及它们如何受到气候变化的影响。

然而，随着设计巧妙的emulator的不断发展，这一尖端科学的优势，使得我们利用廉价和易于运行的模型中进行未来预估。这种简单与复杂的结合是IPCC第六次评估报告的真正优势。