構建高分辨率全球氣候模型

張長青/編譯

構建高分辨率全球氣候模型

張長青/編譯

構建高分辨率全球氣候模型模擬雷暴天氣等區域效應，對預測全球變暖起關鍵作用

●英國牛津大學馬丁學院的氣候物理學教授、氣候預測和建模小組負責人蒂姆·帕爾默（Tim Palmer）指出，致力于氣候預測的國際超級計算中心要負起減少全球變暖中不確定因素的責任。

推動全球碳減排通常要引導民眾對預防原則的認識才能實現：減排之所以能得以實施，是因為人們意識到，袖手旁觀的高風險會令人無法接受。通過強調風險意識控制，才能讓大家認識到全球變暖在程度和時間上有不確定性。

這種不確定性客觀存在。正像政府間氣候變化專門委員會(IPCC)在第五次評估報告中所預測的那樣，若氣候變暖在上端區間發生，則嚴酷的氣候變化會在全球范圍出現災難性后果，碳減排已經到了刻不容緩的地步；若氣候變暖在低端區間發生，碳減排進程或可能因此延緩，一些社會資源或許會更好地關注在當地采取的措施。

若想大幅度降低這些不確定因素，就需要新一代的全球氣候模型——能更好地把握細節問題的解決，包括云系統和海洋漩渦。技術挑戰無疑是史無前例的，所需的超級計算機速度將超越現今最快計算機的速度。同時，還要在更大范圍內進行技術和資金方面的國際合作。

就減緩氣候變暖成本而言，設想會涉及到數萬億美元的投資，這對減少氣候變化的不確定性無疑是必要的，同時還將改善區域氣候變化預測，最終提高預測極端天氣的能力。

應對挑戰

目前而言，氣候預測中最大的不確定性之一是水循環作用，尤其是云層的形成——放大或衰減大氣中二氧化碳的變暖效應。云層會強烈受到大氣中兩種循環類型的影響：中緯度，將熱量從熱帶地區輸送到極地的低壓天氣系統，和垂直傳輸熱量和水分的對流作用。

全球氣候模型預測的是演化變量，如溫度、濕度、風和洋流在網格單元上的情況顯示。目前，全球氣候模型中顯示的單個水平網格單元大約為100公里，其分辨率足以清晰模擬出中緯度地區的天氣系統，綿延數千公里。但描述對流云系統時卻只能延伸幾十公里，且清晰度也不夠理想。

而被稱為“參數化”的簡化公式用于近似一個網格內的對流云或其他小規模過程的平均效應，其近似值是氣候模擬中的主要誤差源和不確定因素——在這些公式中所用參數不可能精準確定對真實世界的觀察。這一點很重要，因為在模擬氣候變化時，簡化公式對對流云系統近似表達的一些相關參數十分敏感。

減少網格單元尺寸至1公里以下，或許能讓對流云系統的問題得到解決，而模擬海洋關鍵元素還會更直接些。例如，對于維持大規模潮流起重要作用的海洋漩渦，如墨西哥灣流和南極繞極流，其問題一定會得到解決。

創建一個公里級的高分辨率全球模型的想法，是在2009年召開的聯合國氣候變化峰會上提出的。但迄今還沒有一家機構擁有此類資源推進其實施。不管怎樣，目前的計算機系統尚不能勝任這份工作，而建模努力被專注于開發更好的冰原、生物和化學過程表達所替代(例如，碳循環表達)，以及通過多次運行模型上的部分參數值來量化氣候的不確定性。

在氣候模型中運行1公里的網格單元，按一個世紀時間量程計算的話，需要百億億次級，即具有每秒超過1018次方運算能力的計算機才能勝任。這樣的計算機近十年內應該會出現，但對于一個機構而言，再過另一個十年或者更多時間，可能也負擔不起。

高分辨率氣候模型在有限的區域內模擬對流云系統

良好范例

IPCC在2007年發表的第四次評估報告中提及，低分辨率全球氣候模型已經建成22個，到2014年的第五次評估報告時則增加到59個。在第五次評估數據庫中，僅歐洲氣候研究機構就貢獻了19個不同類型的氣候模型集成。與此同時，氣候模型中出現的系統性偏差和錯誤在過去十年間僅有小幅減少。

目前正是建立高分辨率全球氣候模型的時候。借助資源整合、專業人才集聚等優勢，相關機構（氣候研究所、天氣預報中心和學術部門）希望在十年內建成第一個云成像全球氣候模型——也許每個大陸最終只有一臺這樣的設備，既可避免重復建設，可以分享大量資源，又能保持一種競爭環境，起到鼓勵創新的作用。

歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的成功，便是政府間致力于協作的一個良好范例。ECMWF成立于1973年，它們利用全球天氣模型提前十天預報天氣，從一開始起，這一工作就受到全世界的關注。目前，ECMWF受到34個成員國的資助，吸引著全歐洲的頂尖人材匯集與此，為建立高分辨率全球氣候模型打下了基礎。

現在是引入這個概念的時候了。然而，必須要克服計算上的挑戰。例如，由上百萬以上元件組成的百億億級計算機，僅有基礎信息在處理器之間，或從處理器到內存的傳遞是遠遠不夠的，還需要在數以百萬計的氣候變量中對物理信息的評估。同時硬件也需要進一步提升，以期讓精確的數值模型變量得以高效運算、傳輸和存儲。

即使到了1公里網格單元，對于未解的云成像過程，如湍流、水滴及冰晶的影響必須要實施參數化(使用隨機模型來表達這些參數化中的不確定性)。可是，該如何確定全球變暖的不確定性會減少呢?答案是使用“數據同化”軟件，即一類要求在計算上優化算法、為天氣預報創建準確的初始條件。此類軟件允許高分辨率氣候模型中的云尺度變量與觀測到的云層進行詳細比對，以減少氣候模型中的不確定性或錯誤的發生。

高分辨率氣候模型除了指導減災政策外，還能改善區域適應性以提高極端天氣預測能力，包括最大程度的減少不可預見的地球工程后果，同時，這也是將天氣事件歸因于氣候變化的關鍵。

高能物理學家和天文學家一直對國際合作心存感激，因為這種合作是實現他們從事前沿科學的基礎。事實上，氣候預測領域現在已經進入了“大科學”的行列。

[資料來源：Nature][責任編輯：則鳴]