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第四节
从全球排放路径到全球温升的风险

为了研究不同温室气体排放路径对于未来全球温升的影响,需要构建排放与温升之间的关系。目前关于温室气体排放对全球温度变化影响的研究主要基于地球系统模式。这类模型一般根据全球温室气体循环原理计算出温室气体排放导致的大气中温室气体浓度变化和辐射强迫变化,通过耦合气候模式和温室气体循环最终得到排放产生的气候响应,如全球温升、海平面上升等。不同的地球系统模式采用的参数和原理等都有所区别,因此最终模拟出的结果也会有一定的差别。这种差别也是气候变化预测不确定性的一种表现之一。由于温室气体排放对全球气候变暖产生的影响是累积性的,单年的温室气体排放会在未来产生持续性影响,因此累积的温室气体排放量的多少会影响未来全球平均气温相对于工业化前的增温幅度。在IPCC第四次评估报告以前,主要的气候模式尚未建立起累积排放与温升之间的关系,直到碳循环开始被引入气候模型中才解决了这一问题。在气候系统中,可以通过累积排放气候响应(Transient Climate Response to Cumulative, TCRE)的概念建立起温升与排放之间的联系。作为反映气候系统对累积碳排放瞬时响应的参数,TCRE表示当大气中每排放一万亿吨碳时全球平均温度的变化情况,它为温升与排放之间建立起了一个直观的关系。目前有研究认为在部分海洋区域TCRE可能低于1摄氏度,而在北极区域这一数值可能在5摄氏度以上,因此TCRE在不同地区的差异可能比较大。现有文献估计的TCRE范围可能在0.8~2.5摄氏度之间。虽然现有研究给出了TCRE的大体估计范围,但相对均衡气候敏感性(Equilibrium Climate Sensitivity, ECS)而言,对其概率分布的研究尚不充分,因此目前对于温升概率的分析仍然主要基于ECS等参数的概率估计。

均衡气候敏感度是测算排放与温升关系的另一种方法,其表示在平衡态的气候模式中,大气中二氧化碳浓度加倍时全球平均温度的变化情况,在不同的研究下其数值存在较大的不确定性。从温室效应的产生机理来看,温室气体除了通过辐射强迫直接引起大气层辐射通量的变化之外,还会在这一过程中产生黑体辐射反馈、水汽反馈等一系列反馈过程,因此辐射强迫和反馈共同决定了气候系统对温室气体响应的敏感度。由于ECS值的估计在气候模式中具有非常重要的作用,很多研究都对ECS的值或分布进行了估计。马斯特斯的研究认为ECS的值有67%的可能性在1.5~2.9摄氏度之间,有90%的可能性在1.2~5.1摄氏度之间。奥尔森等人的研究认为ECS的最佳估计为2.8摄氏度,有95%的可能性在1.8~4.9摄氏度之间。罗等人则构造了ECS的不确定性分布函数,并对各文献中提出的ECS分布进行了拟合。根据最新的IPCC第五次评估报告的估计,ECS的值可能在1.5~4摄氏度之间,极不可能低于1摄氏度,很不可能大于6摄氏度。

就现有文献来看,有关排放导致温升概率的研究主要都是利用MAGICC模型来完成,其主要通过马氏链蒙特卡洛的方法对关键性的气候参数如ECS等进行随机化处理,通过模拟计算不同参数组合下的温升结果进行相关概率的估算。不过虽然MAGICC模型可以实现对温升概率的计算,但是仅仅通过单一的气候模型进行分析不可避免地存在一定的偏向性和研究的同质性。

ECS作为气候系统模型中最重要的概念之一,它反映了气候系统对辐射强度的响应,数值也存在一定的不确定性。ECS构建起了温升与大气中二氧化碳当量浓度之间的关系,通过在气候模型中模拟出排放导致的二氧化碳当量浓度的变化情况,结合ECS本身的概率分布,可以初步建立起排放与温升概率之间的关系。

气候模型MAGICC进一步计算了不同排放路径的温升概率结果(Meinshausen et al ., 2011)。这些路径包括典型浓度路径(Representative Concentration Pathway, RCP)(van Vuuren et al ., 2011)和基于指标趋势的展望。根据RCP 2.6,2100年的中值温升约为1.65摄氏度;其中温升低于1.5摄氏度的概率约为33%,而温升超过3摄氏度的概率不到5%。基于指标趋势的展望则显示,2100年的中值温升约为2.7摄氏度,其中温升低于2摄氏度的概率不到5%,而温升超过3摄氏度的概率约为25%。现有政策下全球排放的温升结果与RCP 4.5大体相似,但即使基于现有趋势的情景仍然依赖于政策目标的持续加快推进。这意味着全球二氧化碳排放必须逐渐减少,并在2100年下降到略低于250亿吨。如果不采取这些措施,温室气体排放趋势不会趋于平缓,并且可能会继续上升,甚至可能接近RCP 8.5下的排放路径。而根据RCP 8.5,2100年的温升超过4摄氏度的概率将接近90%,其中2100年的中值温升超过5摄氏度。 mkooJKQ/ezDz0skgNzwL//bjk43azBUYXXvPPVnBeeM175WsX2vhKQJksHwA3dc3

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