全球变暖与碳预算预测不确定性的新约束：耦合气候-碳循环反馈的观测约束研究

《One Earth》：Narrowed uncertainty in future global temperature and remaining carbon budget

本研究针对未来全球温度预测和剩余碳预算估算的高度不确定性，提出了一种结合气候反馈和碳循环反馈的观测约束方法。通过分析CMIP5和CMIP6地球系统模型在RCP8.5/SSP5-8.5高排放情景下的排放驱动模拟，研究人员将本世纪末全球温度预测从4.6°C(2.8-6.4°C)缩小至4.2°C(2.9-5.4°C)，将有效瞬态气候响应(eTCRE)从2.2°C/1000GtC缩小至1.9°C/1000GtC，并将2°C升温目标的剩余碳预算从352.2GtC提升至458.9GtC。这一方法为气候减缓政策提供了更可靠的科学依据。

　　

随着全球气候变化的加剧，准确预测未来温度变化和确定剩余碳预算成为国际社会关注的焦点。人类活动产生的CO₂排放是气候变化的主要驱动力，但地球系统对每吨碳排放会产生多少额外升温——这一关键参数仍存在很大不确定性。这种不确定性使得政策制定者在设定减排目标和规划适应策略时面临巨大挑战。

传统上，气候预测主要依赖浓度驱动的地球系统模型(ESM)模拟，这种方法只考虑了气候反馈的不确定性，而忽略了碳循环反馈的影响。排放驱动模拟虽然能更真实地反映碳循环过程，但不同模型间的差异导致了未来温度预测的广泛离散。如何缩小这些不确定性，为气候政策提供更可靠的依据，成为当前气候科学研究的重要课题。

发表在《One Earth》上的这项研究，由日本国立环境研究所的Irina Melnikova领衔的研究团队，开发了一种创新的观测约束方法，首次同时考虑了气候和碳循环反馈，显著缩小了未来全球温度预测和剩余碳预算的不确定性范围。

研究方法概述

本研究主要基于CMIP5和CMIP6的排放驱动和浓度驱动模拟数据，采用层次化观测约束框架。研究人员分析了7个CMIP5模型和13个CMIP6模型在RCP8.5和SSP5-8.5高排放情景下的模拟结果，重点考察了1980-2014年的全球地表温度趋势和2000-2014年的CO₂辐射强迫比。通过将模型模拟与HadCRUT5观测数据进行比较，应用贝叶斯统计方法对未来的温度变化、有效瞬态气候响应(eTCRE)和剩余碳预算进行约束估计。

研究结果

观测约束对全球温度预测的影响

研究发现，在排放驱动模拟中，未来全球温度变化与过去温度趋势存在显著相关性。通过结合气候反馈(表现为过去浓度驱动温度趋势?_C)和碳循环反馈(表现为CO₂辐射强迫比ψ)，研究人员建立了有效的观测约束关系。

具体而言，约束后的本世纪末全球温度预测从4.6°C(2.8-6.4°C)降至4.2°C(2.9-5.4°C)，不确定性范围缩小了50.4%。这一约束效果在不同模型代际(CMIP5和CMIP6)和不同观测数据集(GISTEMP)中都表现出良好的稳健性。

观测约束对eTCRE的改进

有效瞬态气候响应(eTCRE)是连接累积碳排放与温度升高的关键指标。本研究通过观测约束将eTCRE从2.2°C(1.3-3.1°C)/1000GtC降至1.9°C(1.3-2.5°C)/1000GtC，方差减少达50.3%。这一改进使得2°C升温阈值的时间预测从2038年推迟至2045年，为减缓行动提供了更明确的时间窗口。

剩余碳预算的精确估算

基于约束后的温度-eTCRE关系，研究人员进一步估算了达到2°C和3°C升温目标的剩余碳预算。对于2°C目标，剩余碳预算从352.2GtC提升至458.9GtC，不确定性范围显著缩小。这一结果与IPCC第六次评估报告的多证据线评估结果更加接近，验证了该方法的可靠性。

碳预算分配机制的深入解析

研究还深入分析了碳在陆地、海洋和大气中的分配机制。约束后的分析表明，陆地碳汇的不确定性主要受碳循环反馈影响，而海洋和大气碳库的变化则更多受气候反馈控制。这一发现有助于理解不同碳汇组分对未来气候变化的响应机制。

研究结论与意义

本研究提出的观测约束框架成功降低了未来气候预测的不确定性，为气候政策制定提供了更可靠的科学基础。主要有以下几方面的重要意义：

首先，该方法首次在排放驱动模拟中同时约束了气候和碳循环反馈，提供了更全面的不确定性评估。与传统方法相比，这种综合约束能够更准确地反映地球系统的真实响应。

其次，约束后的预测结果显示，即使在使用更乐观的估计情况下，2°C升温阈值仍可能在未来几十年内被突破。这一发现强调了气候行动的紧迫性，任何延迟都可能带来不可逆转的气候风险。

第三，该方法为即将到来的CMIP7模拟提供了有价值的分析工具，有助于进一步改进气候预测的准确性。随着更多排放驱动情景数据的获得，该方法可以扩展到更广泛的政策相关情景分析中。

最后，全球温度预测不确定性的降低，将连锁影响其他气候变量(如降水变化、极端事件)和相关影响评估的可靠性。这为区域气候适应规划和风险管理提供了更坚实的基础。

需要注意的是，该研究的约束方法主要适用于CO₂强迫占主导的高排放情景，在深度减缓或温度过冲情景下的适用性仍需进一步验证。此外，非CO₂强迫物(如气溶胶)的未来变化可能影响约束关系的稳定性，这是在解读结果时需要考虑的局限性。

总体而言，这项研究为理解地球系统对碳排放的响应提供了重要见解，为全球气候治理提供了更精确的科学支撑。在气候危机日益严峻的背景下，这种减少不确定性的努力对于指导有效的减缓和适应行动具有不可替代的价值。