基于多源證據估算氣候敏感度最新研究進展:IPCC AR6解讀

趙樹云,袁暢,張華,周喜訊,劉夢婷,王海波,何靜怡,于曉超

① 中國地質大學(武漢) 環境學院 大氣科學系,湖北 武漢 430078;

② 中國氣象科學研究院 災害天氣國家重點實驗室,北京 100081;

③ 中國氣象局 上海臺風研究所 區域數值預報研究室,上海 200030

地球氣候系統維持在某個狀態主要是與當時的能量收支情況相適應。如果地球能量收支發生變化,比如自然和/或人類活動造成了輻射強迫,那么地球氣候系統的狀態也會發生變化,以便重新恢復能量收支平衡。這個過程里,有一個對應關系是我們特別需要關注的,那就是一定量的輻射強迫對應多大幅度的氣候狀態變化(常用地表溫度變化代表),這個定量的對應關系正是氣候敏感度要表征的。

IPCC AR6第一工作組報告第七章(Forster et al.,2021)評估了兩個氣候敏感度相關量:平衡態氣候敏感度(Equilirum Climate Sensitivity,簡稱ECS)和瞬態氣候響應(Transient Climate Response,簡稱TCR)。ECS的定義為大氣中CO2濃度突然增加到工業革命前(1750年的278 ppm,1 ppm=10-6,即體積分數為278×10-6)的兩倍(以下簡稱abrupt2×CO2)并一直維持,當氣候達到新的平衡態時,全球平均地表溫度相對工業革命前的變化。雖然由abrupt2×CO2數值試驗得出,但ECS反映的是氣候系統內在的性質。在一定的溫室氣體排放增加的路徑下,敏感度越高的氣候模式預測的未來增暖也越強。TCR的定義為大氣中CO2濃度從工業革命前開始以每年1%速度增加(即CMIP6中的1pctCO2試驗),當CO2濃度增加到工業革命前的兩倍時(大約在第70年),全球地表溫度相對工業革命前的變化。同ECS一樣,TCR反映的也是氣候系統的內在屬性。

對比ECS與TCR,不難看出二者的區別:1)對于ECS,強迫是一次性引入的,且引入之后一直保持不變,而對于TCR,強迫是以1%的比例逐年增加的(圖1);2)ECS要求氣候系統重新恢復能量收支平衡,而TCR以CO2濃度增加到工業革命前的2倍為時間節點,不要求氣候系統恢復能量收支平衡。因為TCR不要求氣候系統恢復到能量收支平衡,所以它的模擬結果受海洋熱吸收的影響,而且也正因海洋熱吸收的緩沖,TCR的結果總是小于ECS(Hansen et al.,1985;Knutti,2005;Millar et al.,2015;Flynn and Mauritsen,2020;Tsutsui,2020)。ECS和TCR可以讓我們從不同方面理解氣候系統對外強迫的響應過程。

圖1 abrupt2×CO2試驗(灰色實線)和1pctCO2試驗(帶陰影白色實線)對應的有效輻射強迫(單位:W·m-2)隨年份的變化(引自IPCC AR6 WGI第七章圖7.17)Fig.1 Time evolution of the effective radiative forcing (units:W·m-2) to abrupt 2×CO2experiments (solid gray lines) and 1pctCO2 experiments (solid white lines with shading).The original figure is from IPCC AR6 WGI Chapter 7 Figure 7.17

針對IPCC AR6,已有不少解讀文章發表(姜大膀和王曉欣,2021;廖宏和謝佩芙,2021;孫穎,2021;張華等,2021,2022;趙樹云等,2021;周波濤,2021),其中張華等(2021,2022)和趙樹云等(2021)從不同角度對第七章內容進行了解讀。AR6第七章中的一個重要內容是基于多源證據對ECS和TCR的評估,而之前的解讀文章尚未深入解讀該部分。在AR6之前,對ECS和TCR的估計主要依賴氣候模式模擬。所謂“孤證不立”,AR6對ECS和TCR的評估來源于多條證據線。本文將針對基于多源證據對ECS和TCR的評估進行解讀,以便讀者不僅了解ECS和TCR的綜合評估結果,也了解支持該結果的證據。值得一提的是,AR6對ECS和TCR的最優估計中沒有給地球系統模式的直接計算結果分配權重。不過,這并不是說地球系統模式的作用不再重要,實際上它在多條證據線中都發揮了重要作用,不再為其直接計算結果分配權重只是為了避免重復考慮。IPCC AR6對地球系統模式的作用也進行了梳理,本文中也簡單做一解讀。

1 AR6中對于ECS和TCR評估的多條證據線

1.1 過程理解

1.1.1 ECS

基于過程理解估算ECS的出發點是輻射強迫-氣候響應的能量框架,根據這個框架有以下關系(Gregory et al.,2002):

ΔN=ΔF+αΔTs。

(1)

其中:ΔN代表全球年平均大氣頂輻射能量失衡(單位:W·m-2),向下為正;ΔF代表輻射強迫(單位:W·m-2),從AR6開始采用有效輻射強迫(簡稱ERF)的概念(Sherwood et al.,2015);α代表氣候反饋參數(單位:W·m-2·℃-1);ΔTs代表全球年平均地表溫度變化(單位:℃),AR6中用全球平均地表氣溫變化代替。公式(1)中等號右側兩項分別代表外因對氣候系統的強迫和氣候系統對強迫的適應。

ECS定義在CO2濃度突然加倍并保持不變的情況下,我們用ERF2×CO2代替ΔF;并且要求氣候系統重新恢復能量收支平衡,即ΔN=0。經過這樣的替換,公式(1)中的ΔTs即為ECS:

ECS=-ERF2×CO2/α。

(2)

ERF2×CO2和α可以由決定它們的關鍵物理過程分別估計,特別地,ERF2×CO2可以由2×CO2的瞬時輻射強迫加快速調整獲得,而2×CO2的瞬時輻射強迫可以由逐線積分精確計算。對α的估算要復雜一些,需要綜合地球系統模式模擬、理論推導、觀測分析和高分辨率的過程模擬來進行(Forster et al.,2021;趙樹云等,2021)。

IPCC AR6對ERF2×CO2的估計值為3.93±0.47 W·m-2,而α的估計值為-1.16±0.40 W·m-2·℃-1,后面的范圍均為1倍標準差。假設ERF2×CO2和α滿足獨立正態分布,ECS的估計值和不確定范圍可由二者的概率密度分布估算。如此,估算的ECS最優值為3.4 ℃,可能區間(17%～83%)為2.5～5.1 ℃,非常可能區間(5%～95%)是2.1～7.7 ℃。因為α是個小值,又在分母上,它對ECS不確定性的貢獻是ERF2×CO2的三倍,并且受其影響,ECS的概率密度分布曲線向右側有個拖尾。

不過,假設ERF2×CO2和α互相獨立是否合理呢?在CMIP5和CMIP6多模式中,利用abrupt4×CO2試驗(大氣中CO2濃度突然增加到工業革命前的四倍)和回歸法計算二者,發現它們有負相關關系(r2=0.34)(Andrews et al.,2012;Webb and Gregory,2013;Zelinka et al.,2020),這會導致二者模式間離散度有相互抵消的情況,從而縮小ECS的不確定范圍。用固定海溫的大氣環流模型和固定CO2濃度的海-氣耦合模型分別計算ERF2×CO2和α,也發現二者存在負相關(Ringer et al.,2014;Chung and Soden,2018)。一種解釋是熱帶海洋上低云的調整(ERF2×CO2的分量)和反饋(α的分量)之間存在負相關關系(Ringer et al.,2014;Chung and Soden,2018)。不過,ERF2×CO2和α之間負相關背后確切的物理機制現在尚不明確,而模式中對控制低云的物理過程描述還很不完善。基于這種情況,AR6仍采用ERF2×CO2和α相互獨立的假設。

1.1.2 TCR

基于過程理解的思路也可推廣至對TCR的估計,只是這個過程需要用到一個兩層能量收支模擬器。模擬器中的第一層代表大氣、陸地和淺層海洋,第二層代表深層海洋。根據Geoffroy et al.(2013a),它們的能量收支用數學公式表達如下:

(3)

(4)

其中:C和Cd分別為兩層的有效熱容(單位:W·m-2·a·℃-1);ΔT和ΔTd分別代表兩層的溫度變化(單位:℃);ERF為隨時間變化的有效輻射強迫(單位:W·m-2);α為氣候反饋參數(單位:W·m-2·℃-1);γ為兩層之間熱傳遞系數(單位:W·m-2·℃-1);ε被稱為效能參數,是一個無因次系數,代表海洋熱吸收對海表溫度分布模態演變的依賴。

假設引入一個外強迫ERF,氣候能瞬間恢復收支平衡,那么溫度變化為-ERF/α,稱之為瞬時平衡溫度,記作ΔTeq,并用它代替公式(3)中的ERF。然后,在公式(4)等號兩側各乘系數ε,如此兩層能量收支模擬器可寫成下面形式:

(5)

(6)

其中:Cd′=εCd;κ=εγ。公式(5)與(6)可以寫成矩陣形式:

(7)

(8)

由公式(8)可以看出,因為TCR不要求氣候恢復平衡,它將在ECS上面增加兩個修正項(方括號中),一項與快速調整有關,一項與氣候慢響應有關。τf和τs分別為快速調整和慢響應的衰減時間尺度。公式(8)中的τf、τs、af、as的值可由公式(5)和(6)中的系數C、Cd、γ、ε、α計算出來。Geoffroy et al.(2013a,b)利用CMIP模式的abrupt4×CO2試驗校準過(3)—(8)式中的參數,它們分別為:

C=8.1±1.0 W·m-2·a·℃-1,

Cd=110±63 W·m-2·a·℃-1,

γ=0.62±0.13 W·m-2·℃-1,

ε=1.34±0.41,

κ=0.84±0.38 W·m-2·℃-1,

τf=4.6 a,

τs=33 a,

af=0.541,

as=0.459。

以上數值見IPCC AR6第一工作組報告第7章附錄7.SM.2(Forster et al.,2021)。

Jiménez-de-la-Cuesta and Mauritsen(2019)的研究認為,TCR的形式可以寫得更簡單一些:

TCR=ERF2×CO2/(-α+κ)。

(9)

其中:ERF2×CO2/(-α)即為ECS,(8)式中對ECS的復雜修正綜合在一個氣候反饋參數修正項κ中。κ是海洋熱吸收系數γ和代表海溫模態效應(全球平均海溫相同的情況下,因海溫空間模態不同而對氣候反饋參數產生的影響(張華等,2022))的無因次系數ε的點積,代表了海洋熱吸收對全球氣候增暖的緩沖作用。因κ>0,所以TCR一定是小于ECS的。將基于過程理解的ECS代入公式(8)可以算出1至70 a的ΔT,第70年的ΔT即TCR。當模擬器中的參數都設置為CMIP6多模式結果的平均,那么TCR的不確定范圍可以由ECS的范圍計算。實際的TCR受海洋熱吸收效率γ和效能參數ε的影響。當用CMIP5模式的瞬態響應來校準模擬器時,發現海洋熱容(Cd)的不確定性可以忽略,γ和ε的不確定性解釋了TCR在不同模式中誤差的10%～20%(Geoffroy et al.,2012)。實際的海洋熱吸收受多個平流和混合過程控制,但在模擬器中簡化為了一個表層和深層海洋之間的熱交換系數。因此,基于過程理解約束γ和ε是一項挑戰。因為模式之間對于κ的評估值一致性很弱,在忽略協方差的情況下,κ的平均值和一倍標準差為κ=0.84±0.38 W·m-2·℃-1,在考慮這個κ的模式間離散度之后,TCR的不確定范圍擴大了10%。盡管如此,TCR不確定性的主要貢獻依然是凈反饋參數α(Williams et al.,2020),與CMIP6模式結果一致,海洋熱吸收κ不確定性的貢獻是次要的。IPCC AR6基于過程理解估算的TCR的中值為2.0 ℃,可能區間為1.6～2.7 ℃,非常可能區間是1.3～3.1 ℃。

1.2 儀器記錄

1.2.1 基于全球能量收支

IPCC AR6估計2006—2019年全球地表平均氣溫相比于1850—1900年增加了1.03[0.86～1.18] ℃(以下如未特別說明,方括號內為5%～95%置信區間)。結合地球能量收支不平衡和ERF,可以用該溫度變化來估算ECS和TCR,即聯立公式(1)和公式(2),可以得到:

ECS=ERF2×CO2ΔTs/(ERF-ΔN)。

(10)

其中:ERF2×CO2代表2×CO2的有效輻射強迫;ΔTs和ERF代表歷史上地表溫度變化和有效輻射強迫;ΔN代表地球能量收支失衡。TCR可以寫成以下形式:

TCR=ERF2×CO2ΔTs/ERF。

(11)

不過,公式(11)需假設輻射強迫的增加可以足夠快以至于深層海洋未來得及調整,又足夠慢以使表層海洋充分調整,這樣ΔT和ΔN與ERF大約成比例增加。由于ΔN是正值,因此TCR總是小于ECS,同時因為分母里少一個量ΔN,所以TCR比ECS更易約束。由于分母中ERF的不確定性,從歷史變暖中估算出的TCR和ECS的上界比下界不確定性更大。需要注意的是,這條證據并不單純基于觀測。事實上,地球系統模式模擬可以為歷史上的ERF和1850—1900年地球能量收支不平衡提供部分信息,還可用于估計歷史上內部變率對溫度和能量不平衡變化不確定性的貢獻。

基于全球能量收支估算ECS需要考慮地表增溫的空間模態對輻射反饋的影響,但傳統能量收支框架沒有考慮這一點,而是假設凈輻射反饋參數α是個定值,這樣估算出的是有效ECS,并非真實ECS。有多條證據表明α會因未來增暖空間模態的演變而向正值方向移動,從而導致ECS增加,比如Winton et al.(2020)利用CMIP6中的GFDL-CM4.0模式,從歷史試驗的能量收支中得到有效ECS為1.8 ℃,而用abrupt4×CO2試驗中得到的ECS為5.0 ℃;Andrews et al.(2019)利用HadGEM3-GC3.1-LL模式得到的相應結果分別為4.1 ℃和5.5 ℃。為了將空間模態效應考慮進來,2013年以來的許多研究對傳統能量收支框架進行了擴展,允許在不同時間尺度上采用不同輻射反饋參數(Armour et al.,2013;Geoffroy et al.,2013a;Armour,2017;Proistosescu and Huybers,2017;Goodwin,2018;Rohrschneider et al.,2019),這樣輻射反饋會隨著氣候變化的空間模態或海洋熱吸收幅度的變化而變化,或者隨輻射強迫類型的不同而變化。在公式(2)上增加一個修正項,可寫成以下形式:

ECS=ERF2×CO2/(-α+α′)。

(12)

其中:α′表示歷史時期和CO2強迫下平衡態氣候反饋參數之間的差值,基于多個證據AR6對其估計值在0～1.0 W·m-2·℃-1范圍內,用α′=0.5±0.5 W·m-2·℃-1代表。從歷史氣候變暖中估算的有效ECS為2.5[1.6～4.8] ℃,考慮該α′后可修正為3.5[1.7～13.8] ℃。Andrews et al.(2019)利用HadGEM3-G3.1-LL在歷史強迫下得到的α′為0.1±0.3 W·m-2·℃-1,對應的ECS為2.7[1.7～5.9] ℃。在這兩種情況下,ECS范圍的下界與傳統能量收支框架(即α′=0)推算的有效ECS接近,說明ECS較小時對α′的依賴性較弱,而ECS范圍的上界遠大于有效ECS的上界,并且強烈依賴于α′的值。

許多文獻表明,2007年之前全球能量收支在估算TCR和ECS中的約束作用還很弱,給出的有效ECS的值經常超過10 ℃(Forster,2016;Knutti et al.,2017),主要因為對流層氣溶膠強迫有很大的不確定性。2013年IPCC AR5修正了氣溶膠有效輻射強迫,減小了其負輻射強迫,同時增大了溫室氣體正輻射強迫,二者共同結果使ERF的估計值更大。在計算TCR和ECS時(ERF在分母上),由于ERF的增加使TCR和ECS的不確定范圍縮小,主要是上界縮小,比如,Otto et al.(2013)基于更新至2009年的全球能量收支和輻射強迫對TCR和有效ECS進行評估,二者分別為1.3[0.9～2.0] ℃和2.0[1.2～3.9] ℃。

當前,科學界基于能量收支估算TCR和ECS有了幾點提高。比如,采用了更準確的全球地表溫度觀測數據,對截至2020年的溫度趨勢有了更深的認識;修正了對地球能量不平衡和ERF的估計。IPCC AR6使用全球地表氣溫數據估算溫度趨勢,盡管不確定性很大,但全球平均地表氣溫趨勢與觀測的全球平均地表溫度趨勢有相同的最佳估計值。選擇全球地表氣溫估算全球地表溫度趨勢,可以使得基于能量收支估計的ECS和TCR與其他證據之間進行相互比較。基于全球自動浮標觀測估算的2006—2019年間地球能量收支失衡的估計值約為0.79±0.27 W·m-2。而包括地球系統模式模擬、能量平衡模擬、海洋模式模擬解析及利用惰性氣體測溫法重建的海洋變暖等多條證據表明,1850—1900年地球能量收支失衡為0.2±0.2 W·m-2(Lewis and Curry,2015;Armour,2017;Baggenstos et al.,2019;Gebbie and Huybers,2019;Zanna et al.,2019)。結合對地球能量失衡內部變率的估計,2006—2019年相比1850—1900年的能量失衡異常ΔN估計值為0.59±0.35 W·m-2(Palmer,2017;Sherwood et al.,2020)。考慮溫度內部變率后,2006—2019年相比1850—1900年的全球地表氣溫變化ΔT估計值為1.03±0.2 ℃(Sherwood et al.,2020),ERF估計值為2.20[1.53～2.91] W·m-2,CO2濃度加倍的估計值為3.93±0.47 W·m-2。將這些值代入公式(10)和(11)中,可得到TCR和有效ECS估計值分別為1.9[1.3～2.7] ℃和2.5[1.6～4.8] ℃。

1.2.2 基于氣候模式仿真器

能量收支模擬器相比綜合的地球系統模式要簡單很多。比如,一個模擬器可以用若干相連的方框來分別表示大氣、海洋和陸地(Goodwin,2016),或者用兩個相連的海洋層來表示全球平均氣候。不過,由于降低了復雜性,模擬器缺乏對海表溫度空間模態的刻畫,也就無法反映當海溫空間模態變化后的輻射響應,因此使用模擬器獲得的ECS范圍為歷史記錄時期的有效ECS,而非真正的ECS。

能量收支模擬器的計算效率很高,這意味著可以用觀測結果對它進行經驗約束。可以從先驗分布中隨機抽取參數(例如,氣候反饋參數、氣溶膠輻射強迫、海洋擴散系數等)的大量可能值,把這些參數值代入模型并向前積分,根據地表或海洋變暖的觀測結果進行權衡,從而獲得目標量(如TCR、ECS和氣溶膠強迫)的后驗估計。近十年基于能量收支模擬器的研究總體上估算的有效ECS在1～5 ℃,TCR在0.9～2.6 ℃,二者中值總體落在了基于歷史全球能量收支估算結果的5%～95%范圍內。但當考慮到未來全球變暖空間模態演變而導致的輻射反饋變化時,它們估計的ECS值將會更高。先前研究用模擬器估算的有效ECS值多位于基于歷史全球能量收支的估計范圍的下端(Padilla et al.,2011;Schwartz,2012,2018;Johansson et al.,2015;Goodwin,2016;Skeie et al.,2018),原因可能是基于全球能量收支中使用了最新的地球能量不平衡、全球地表氣溫變化趨勢和ERF,而不是兩條證據線之間方法上的差別。

1.2.3 基于衛星觀測的大氣頂輻射收支變化

雖然對大氣頂輻射通量的連續衛星觀測無法足夠精確地給出地球能量不平衡的大小,但對其2002年后的變化趨勢的估計是準確的(Loeb et al.,2012;Johnson et al.,2016;Palmer,2017)。衛星觀測的大氣頂輻射量可以結合全球地表溫度觀測和簡單的全球能量平衡模型估計與近期氣候變化相應的凈反饋參數,進而利用回歸法估算ECS。

2013年以來的研究指出,用回歸方法得到的反饋參數依賴于使用年平均還是月平均結果,以及回歸時對滯后時間的選擇,這使該方法使用起來較復雜(Forster,2016)。從衛星觀測中得到的全球大氣頂輻射與全球地表溫度之間的超前滯后關系及其對采樣周期的依賴性,在沒有強迫下的地球系統模式模擬中可以很好地再現。從這個意義上講,回歸方法更適于估算與內部氣候變率相關的輻射反饋(Brown et al.,2014),而非直接估算ECS。利用數值模式尋找大氣頂輻射和地表溫度之間的關系需要幾百年的模擬時間,這從側面說明衛星觀測的時間長度可能不足以得到可靠的反饋估計。不過,當關注特定過程或區域時,回歸法計算的短期反饋和長期反饋之間的相關性高于全球平均,例如云或水汽反饋(Dessler,2013;Zhou et al.,2015)。

1.2.4 基于火山噴發的氣候響應

一些研究使用20世紀觀測到的火山噴發引起的氣候響應估算ECS(Knutti et al.,2017)。然而,火山噴發對于ECS的直接約束作用是很弱的,特別是對ECS的上界,這是由于溫度對短期強迫的響應與輻射反饋的關系很弱(Geoffroy et al.,2013b;Merlis et al.,2014),并且火山噴發期間大氣頂的輻射收支變化里面有很大一部分由快速調整貢獻。另外,將火山噴發的響應與隨后幾年的內部氣候變率區分開來也是一項挑戰(Wigley et al.,2005)。有基于地球系統模式模擬的研究發現,全球地表溫度對火山噴發響應過程中的輻射反饋與長期全球變暖中的輻射反饋可以差別很大(Merlis et al.,2014;Marvel et al.,2016;Ceppi and Gregory,2019)。因此,利用火山噴發引起的氣候響應直接估計ECS或氣候反饋是較困難的,但是它們可以用在對ECS的萌現約束中(也有稱涌現約束(張華等,2021,2022;周佰銓和翟盤茂,2021))。

1.3 古氣候數據

使用古氣候數據對ECS進行估算的優勢包括:1)它基于真實地球系統對強迫響應的觀測,而非基于模式直接或間接估算;2)與儀器記錄的數據相比,古氣候數據中的強迫相對較大(在量級上類似于2×CO2或更多);3)強迫的變化相對緩慢,因而氣候系統接近平衡,這樣就可以包含所有的反饋過程;4)海洋熱吸收的處理也比儀器記錄數據簡化很多。然而,對古強迫和古全球地表溫度響應的估算可能存在相對較大的不確定性,而且必須考慮冰蓋的長期反饋,但AR6的ECS定義中并沒有考慮這種反饋,這與其他證據線是不一致的。此外,反饋對氣候狀態的依賴性意味著地球古氣候時期的氣候敏感度可能與現在不同。

導致末次盛冰期(距今約2.4～1.8萬年)寒冷氣候的主要強迫和反饋過程包括CO2、非CO2溫室氣體和冰蓋變化等,軌道參數造成的強迫相對于工業革命前可忽略不計。總的來說,末次盛冰期的全球平均溫度比工業革命前低5～7 ℃。通常假設末次盛冰期氣候是完全適應強迫的(即ΔN=0),并在只有CO2強迫的情況下,假設末次盛冰期冰蓋經過充分反饋達到平衡狀態,這樣計算出的是地球系統敏感度(Earth System Sensitivity,ESS),而不是ECS,ESS比ECS多考慮了冰蓋的長期反饋。為了計算ECS,Rohling et al.(2012)在公式(10)中引入了一個額外的強迫項,即將冰蓋的輻射反饋(主要是通過地表反照率變化)等效成一個強迫項,此項通常用地球系統模式來模擬,這會給ECS的估計造成額外的不確定性。表1匯總的ECS結果已經考慮了對冰蓋長期反饋的處理,其ECS物理內涵與其他證據線是一致的。

表1 基于古氣候數據對ECS估算的匯總(原表為IPCC AR6 WGI第七章表7.11)

2013年以來,一些研究將Rohling et al.(2012)的方法推廣到了冰期-間冰期(距今約200～100萬年)循環中(表1)。與末次盛冰期相比,從冰期-間冰期循環中計算的ECS不確定性總體偏大,原因有幾點:1)全球地表溫度代用資料的站點較少;2)缺乏詳細的冰蓋重建資料;3)對于有冰芯記錄前的時期,CO2重建資料中的不確定性較大;4)在傳統的全球平均強迫和響應的能量收支框架中考慮軌道變化所帶來的強迫具有挑戰性(Schmidt et al.,2017),即便其全球年平均值接近零,其強迫的季節和南北分布可以直接影響全球年均地表溫度(Schmidt et al.,2017)、冰量(Abe-Ouchi et al.,2013)和一些反饋過程(如與甲烷有關的過程)(Singarayer et al.,2011);5)間冰期的強迫和溫度響應都是接近零的小值,這造成所估算的ECS具有相對較大的不確定性。所有基于冰期-間冰期循環的研究均只考慮更新世的暖期,主要是它的氣候平均態與現代相似,可以盡量減小氣候平均態對氣候反饋的影響。

在前第四紀暖期(距今約250萬年以前),強迫與響應的正負和大小總體與預估的未來氣候變化相似(Burke et al.,2018;Tierney et al.,2020)。基于前第四紀暖期估算ECS時存在的不確定性與基于末次盛冰期時的相似,但主要的不確定性與強迫有關。因為在有冰芯記錄之前,CO2濃度只能間接估算。然而,2013年以來關于有冰芯記錄前CO2濃度重建的研究取得了進展,前第四紀暖期CO2濃度的不確定性有所減小,使得這一時期可以用于評估氣候敏感度(表1)。

中上新世暖期(距今約330～300萬年)的相關資料具有一定優勢,已被一些研究用于ECS的約束研究(Martínez-Botí et al.,2015;Sherwood et al.,2020)。首先,中上新世暖期的CO2濃度相對較高(350～425 ppm),而且當時的地形條件和大陸結構與現代相似,該時期可能是與當下最為相近的自然地質時期參照。除此之外,中上新世暖期的全球地表溫度處在一個適中范圍,反饋的非線性變化不明顯。在中上新世暖期中,KM5c間冰期(中心在距今320.5萬年)時的地球軌道與現代非常相似(Haywood et al.,2013,2016)。這些優勢對于評估ECS極其有用。

在早始新世(距今約5 600～4 800萬年),盡管當時的氣候變化信號整體較強,但強迫和溫度變化的不確定性更大。由于當時的大陸形狀、地形、海深與現代不同(Farnsworth et al.,2019),更長時間尺度的溫度和CO2的測量結果通常不同步,且反饋對溫度有較大的依賴性(Royer,2016),因此給估算ECS帶來了挑戰。

表1總結了從古氣候數據中直接約束ECS的結果。盡管一些結果并非獨立的,比如von der Heydt et al.(2014)、K?hler et al.(2015,2017)和Stap et al.(2019)用到了相似的代用記錄,但仍有多個來自不同時期的獨立證據線,包括末次盛冰期(Sherwood et al.,2020;Tierney et al.,2020)、冰期—間冰期(Royer,2016;K?hler et al.,2017;Snyder,2019;Friedrich and Timmermann,2020)、上新世(Martínez-Botí et al.,2015;Sherwood et al.,2020)和始新世(Anagnostou et al.,2016,2020;Shaffer et al.,2016;Inglis et al.,2020)。它們用到不同的代用記錄估算強迫(例如,冰芯中的CO2和硼同位素)與響應(例如,δ18O、Mg/Ca等)。表中第四列,Sa表示根據Rohling et al.(2012)的氣候敏感度分類。許多研究估計ECS時僅考慮CO2和冰蓋反饋造成的強迫,這種處理相當于Rohling et al.(2012)中的氣候敏感度類型S[CO2,LI],也與IPCC AR6和本文中ECS定義一致。一些研究也考慮了其他類型的氣候敏感度類型(第四列)。不同研究關注的時段不同,采用的古氣候代用指標和模式也不同。第六列說明了不確定性來源。由表1可知,從古氣候數據中估算的ECS范圍的下限均高于1.6 ℃。整體上,基于冰期-間冰期暖狀態的研究給出的ECS估算值最大。考慮到對這些間冰期內冰蓋強迫大小的估計存在很大不確定性,以及其他不確定性尤其是軌道強迫對ECS的直接影響,基于冰期-間冰期循環的研究給出的ECS的評估結果可信度較低。基于古氣候數據估算ECS的重點是末次盛冰期和前第四紀暖期,通過這兩個時段得到ECS的中間估計為3.4 ℃。基于古氣候數據估算的ECS上邊界的不確定性相對大于下邊界。基于前第四紀暖期估算的ECS上邊界平均為4.9 ℃,而末次盛冰期相應值則為4.4 ℃;考慮到基于這兩個時期的估算是彼此獨立的,同時考慮氣候狀態對ECS的影響以及其他不確定性,基于古氣候記錄估算的ECS上界很可能為4.5 ℃。

IPCC AR5基于對末次盛冰期的數據分析和模擬認為ECS不太可能位于1～6 ℃范圍以外(Masson-Delmotte et al.,2013),并根據過去6 500萬年的氣候記錄給出ECS的95%置信區間為1.1～7.0 ℃。IPCC AR6基于古氣候證據對ECS的約束比IPCC AR5有所改進,對其理解也更為深入。一部分原因是現在研究使用了多個冰期-間冰期循環的高分辨率古氣候數據,同時考慮了ECS對氣候狀態的依賴性,而且對前冰芯時期大氣CO2濃度和地表溫度的估計有了更好的約束。

1.4 萌現約束

地球系統模式的ECS和TCR存在較大的模式間方差,為了減小對它們估算的不確定性,可建立它們與其他可觀測變量的萌現約束關系,然后結合氣候變量的觀測結果對ECS或TCR的概率分布進行約束。其中,萌現約束關系的建立依賴多模式集合。由此可見,能夠進行萌現約束研究也受益于國際上對CMIP和其他多模式集合的協調工作。建立ECS或TCR和可觀測變量的萌現約束關系時需要注意幾點:1)需要有物理機制和理論基礎,否則多模式集合中數千個通過顯著性檢驗的統計關系會使人無從下手;2)多模式對可觀測變量的模擬不能有系統性偏差;3)當萌現約束關系是非線性的情況下,需要合理考慮萌現約束關系的不確定性。

1.4.1 ECS

利用古氣候時期溫度變化對ECS進行約束有一定的優勢,因為這些時期的氣候是達到平衡態或接近平衡態的。缺點在于這些時期的溫度和強迫數據用的都是代用指標,本身存在不確定性;另外,古氣候時期的海溫空間分布與模擬結果可能存在差異,會引入模態效應帶來的不確定性;再有,參與古氣候模擬的模式數量不夠,也會影響約束關系的穩定性。當前,應用于萌現約束的古氣候時期主要是末次盛冰期(Hargreaves et al.,2012;Hopcroft and Valdes,2015)和中上新世暖期(Renoult et al.,2020)。Hopcroft and Valdes(2015)與Hargreaves et al.(2012)的工作均是基于末次盛冰期,但是用到的模式不同,他們發現的約束關系并不完全一致,這說明萌現約束關系受所用模式集合的影響。Renoult et al.(2020)發現末次盛冰期和上新世的ECS 95%分位數均低于6 ℃,兩個時期聯合后的95%分位數下降到4.0 ℃。

利用器測記錄的全球變暖約束ECS的優點是數據較準確,缺點是氣候未達到平衡態,因此利用該時段進行萌現約束的一個假設是一般地球系統模式可以準確刻畫短期與長期全球變暖的比率。因為氣溶膠強冷卻效應的干擾,1850年以來的變暖和ECS之間的相關性并不好。不過20世紀70年代后全球平均氣溶膠有效輻射強迫的增加速率開始降低。一系列研究基于1970年以后的短期全球變暖對ECS進行約束,得到的最優值最小為2.0 ℃,最大為2.83[1.72～4.12] ℃(Bengtsson and Schwartz,2013;Jiménez-de-la-Cuesta and Mauritsen,2019;Nijsse et al.,2020)。Bender et al.(2010)利用1991年皮納圖博火山噴發引起的氣候響應進行萌現約束,給出的ECS最佳估計值為2.4 ℃,可能區間為[1.7～4.1] ℃;把ENSO變化考慮進去,得出的最佳估計值為2.7 ℃。通過波動-耗散定理將全球地表溫度短期變化中存在的滯后相關性與ECS聯系起來,得到一個相當小的ECS,僅為1.1 ℃(Schwartz,2007)。Cox et al.(2018)使用CMIP5氣候模式歷史試驗中全球地表溫度的短期變化作為萌現約束,估算的ECS為2.8[1.6～4.0] ℃。基于CMIP6歷史試驗得出了偏高的ECS,為3.7[2.6～4.8] ℃(Schlund et al.,2020)。利用熱帶對流層溫度變化引起的大氣頂能量收支的短期變化對ECS進行萌現約束,得到的結果為3.3[2.4～4.5] ℃(Dessler and Forster,2018)。

還有研究利用云反饋和當前氣候的模擬偏差進行ECS的萌現約束。由于CMIP5和早期氣候模式集合中的氣候敏感度的不確定性大多來自低云反饋,所以利用熱帶低云進行萌現約束得到了較廣泛的應用,估算的ECS中值介于3.5～4 ℃,低于3 ℃的可能性較低(Volodin,2008;Sherwood et al.,2014;Zhai et al.,2015;Brient and Schneider,2016;Brient et al.,2016)。不過,該方法假設其他反饋過程都是無偏的,而這種假設存在缺陷,其結果勉強與其他萌現約束一致。而利用熱帶環流進行萌現約束得到的結果與其他萌現約束相矛盾。有研究利用代表當前全球溫度變化或輻射收支模擬偏差的空間(季節)變化的某種指數與模式模擬的ECS進行關聯,總體上給出了3.3～3.7 ℃的ECS最佳估計值(Covey et al.,2000;Knutti et al.,2006;Huber et al.,2011;Bender et al.,2012;Brown and Caldeira,2017;Siler et al.,2018)。然而,當前氣候的模擬偏差與長期氣候變化反饋之間的物理相關性尚不清楚,因此,利用模擬偏差對ECS的萌現約束的可靠性還不高。

總的來看,ECS的萌現約束研究可以分為兩類:1)基于全球或近似全球指數,例如全球地表溫度和大氣頂能量收支;2)基于物理過程,比如模式對低云反饋或當前氣候的模擬偏差。理論上,第一類比第二類更適合對ECS進行約束,后者與其說對ECS進行約束,不如說是對單個反饋進行約束。AR6綜合考慮兩類萌現約束結果,并考慮不同研究之間的依賴性、萌現約束方法的不成熟后適當放大不確定范圍,給出的ECS的可能范圍為1.5～5 ℃。

1.4.2 TCR

同樣的,也出現了針對TCR的萌現約束方法,主要基于器測溫度記錄。Gillett et al.(2012)利用最簡單的形式將一個模式的氣候響應回歸到單個歷史強迫,獲得了一個窄的TCR極可能范圍:1.3～1.8 ℃;后來使用了一組模式,范圍擴大為0.9～2.3 ℃(Gillett et al.,2013)。Ribes et al.(2021)基于相關數據同化的方法并考慮了氣候響應空間模態的不確定性,給的結果為1.33～2.36 ℃,但結果依賴于選擇的是CMIP5還是CMIP6模式集合。另一項研究利用對皮納圖博火山噴發的氣候響應得到的范圍為0.8～2.3 ℃(Bender et al.,2010)。Jiménez-de-la-Cuesta and Mauritsen(2019)基于20世紀70年代后全球變暖的萌現約束(該時期氣溶膠強迫變化的方差較小),得出了TCR的一個更窄范圍,為1.67[1.17～2.16] ℃。Tokarska et al.(2020)和Nijsse et al.(2020)基于CMIP6模式給出了TCR的估算范圍與Jiménez-de-la-Cuesta and Mauritsen(2019)的接近,只是下界略低,分別為1.60[0.90～2.27] ℃和1.68[1.0～2.3] ℃。基于這些結果,TCR的最佳估計值為1.7 ℃,極有可能范圍為1.1～2.3 ℃。

2 地球氣候系統模式在ECS與TCR估算中的作用

圖2匯總了IPCC AR6中不同證據對ECS和TCR的估計結果,包括過程理解、儀器記錄、古氣候數據和萌現約束,以及考慮這些證據后給出的綜合評估。綜合以上證據,IPCC AR6給出了ECS的最優估計為3 ℃,可能區間為2.5～4.0 ℃,非常可能區間為2.0～5.0 ℃;給出了TCR的最優估計為1.8 ℃,可能區間為1.4～2.2 ℃,非常可能區間為1.2～2.4 ℃。從圖2可以看出,CMIP6模式的結果沒有被當成一條證據,而是在最后給出來,ECS和TCR的模式結果分別由Schlund et al.(2020)和Meehl et al.(2020)提供。這是第六次評估報告與之前評估報告的不同之處。這是不是說明地球氣候系統模式不再重要了呢?

圖2 不同證據對ECS(a)和TCR(b)估算的總結(引自IPCC AR6 WGI第七章圖7.18)Fig.2 Summary of the (a)ECS and (b)TCR assessments using different lines of evidence.The original figure is from IPCC AR6 WGI Chapter 7 Figure 7.18

在IPCC第三次及之前的評估報告中,氣候敏感度主要是由地球系統模式直接計算的。從AR4開始,歷史變暖和古氣候資料提供了額外的證據,并且指出僅用模式這個單一證據是有問題的。隨著更多新證據的出現,AR6對各種數值模式的使用更為謹慎,除非認為它們是準確的、或者是唯一可用的信息源。但這不是說地球系統模式不重要。不用地球系統模式直接計算的ECS和TCR的主要原因是這些模式的信息已經在其他證據中被考慮了。例如,地球系統模式被部分用于估算歷史和古氣候強迫,將古氣候的溫度數據由局地轉換為全球平均,估算反饋如何隨SST空間模態變化,以及對ECS的萌現約束。另外,在理解溫度、水汽、反照率、生物地球物理和非CO2生物地球化學反饋估算的過程中,地球系統模式也被用作重要證據。

AR6沒有采用地球氣候系統模式的直接結果,而是將它的作用融合在了其他多條證據中。這種處理有幾點考慮:1)之前ECS的絕大部分模式間差異來自于云反饋,特別是低云。人們期待參數化的改進最終會導致模式響應的收斂,從而減小ECS的模式間差異。然而,經過幾十年的模式發展、分辨率的提高和參數化方案的改進,ECS的模式估算并沒有得到系統性的收斂。事實上,CMIP6得到的ECS的整體模式間差異還要大于CMIP5。2)通常很難確定一個地球系統模式中參數化的設計和發展考慮了哪些信息。氣候模式經常共享一些模塊代碼,在某些情況下除了稍加修改甚至共享整個子模塊。因此,不同模式之間不是獨立的,很難對模式集合所提供的信息進行統計,也不能排除它們共有的局限性會導致模式集合出現系統偏差,這種系統偏差可能會反映在利用它們評估的ECS上。3)如何判斷一個模式模擬的好壞是困難的,在長期的歷史變暖中,低ECS和高ECS模式都能夠模擬出與觀測一致的變暖,部分原因可能是氣溶膠冷卻效應在其中起了補償作用。

CMIP6中ECS的模式間差異相比CMIP5有所增加,而基于多條證據對ECS認識的加深反而縮小了ECS的不確定性區間,這樣CMIP6集合包含了ECS綜合評估的非常可能區間(2～5 ℃)。不在此區間的模式可以用于對ECS和TCR建立萌現約束,并為“尾部風險”提供實例,以便在動力上形成對未來氣候變化一致的模擬,從而為影響研究和風險評估提供信息。

3 總結與展望

氣候敏感度是影響未來氣候變化的重要指標,當輻射強迫確定后,未來的氣候變化很大程度上取決于氣候敏感度的大小。IPCC AR6基于多源證據對平衡態氣候敏感度ECS和瞬態氣候響應TCR進行了評估,包括過程理解、儀器記錄、古氣候數據和萌現約束。多條證據線之間達成了廣泛一致,支持ECS的中心估計值接近3 ℃,可能區間為2.5～4.0 ℃,非常可能區間為2.0～5.0 ℃。TCR的證據不如ECS充足,主要集中在器測溫度記錄、萌現約束和過程理解,給出TCR的最佳估值為1.8 ℃,可能區間為1.4～2.2 ℃,非常可能區間為1.2～2.4 ℃。

與之前的評估報告不同,AR6沒有將模式結果當成一條獨立的證據線,僅僅將CMIP6的結果給出來與其他證據線的綜合評估結果進行了對比。總體上看,CMIP6直接計算的ECS和TCR平均值高于CMIP5和AR6基于多條證據的綜合評估。不過,這不意味著地球氣候系統模式不再重要,實際上它們被廣泛應用于其他幾條證據線,以便得到一個自洽的結果。不把它列為單獨的證據線是為了避免重復考慮。這給我們未來如何使用地球氣候系統模式提供了一個參考,即不一定依賴模式直接的模擬結果,還可以利用模式建立起廣泛的約束關系,通過與過程理解、不同時期觀測數據的結合得到一個更為綜合和自洽的結果。

通過本文解讀,可以發現,不同證據線有各自優缺點,過程理解從能量框架出發,物理意義更為明確,但無法直接考慮模態效應;儀器記錄的數據更加可靠,但氣候未達到平衡態,氣溶膠這類短壽命的強迫因子會形成干擾;古氣候數據的優勢是氣候達到了平衡態,但數據的可靠程度較差,且冰蓋長期反饋需要特殊處理;萌現約束技術本身還不夠成熟。各個證據線之間并非嚴格獨立,但它們都從各自關注的角度出發,獲得了彼此較為一致的結果,這至少使得AR6對ECS和TCR的評估結果是從各個角度出發自洽的。在未來的氣候敏感度研究方面,仍應該發揮各個證據線的優勢,其中,過程理解、儀器記錄和古氣候數據都是對ECS和TCR的直接計算,當這些方法無法有效減小它們的不確定性時,萌現約束可能提供了一個途徑。