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看直接向上的雨林树木的看法,婆罗洲。信用:彼得罗普曼/ alamy股票照片
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气候建模
4月14日4月14日16:49

yabo亚博体育app下载分析:如何使“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

亚慱官网碳短文员工

多个作者

04.14.20
气候建模 yabo亚博体育app下载分析:如何使“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

制作气候变化预测的科学家必须处理许多不确定性。

全球变暖的金额将取决于未来排放量的幅度又转而取决于社会如何增长和发展。变暖的速度也取决于如何敏感气候是为了增加大气中的温室气体。

然而,气候变化也取决于一个被低估的因素,即碳循环反馈“。碳周期反馈中的不确定因素意味着世界可以更加温暖 - 或者比通常是普遍认为的更多 - 或者比例更少。

碳循环是在大气,陆地,海洋和含有的生物之间看到碳交换的过程的收集。“反馈“请参阅这些过程如何随着地球变暖和大气二氧化碳浓度升高而改变。

常用的加热预测 - 那些突出的那些政府间气候变化小组(IPCC)评估报告 - 包括单一最佳估计碳循环反馈。但他们不考虑这些估计中的巨大不确定性。

这些不确定性是不同之间分歧的“主导来源之一”模型预测根据博士博士和同事们达德利中心

气候活动人员,如Greta Thunberg,也有表示关切气候预测通常没有完全纳入碳循环反馈的潜在范围。

本文探讨了碳循环反馈不确定性的影响,通过检查过去十年的科学家进行的许多建模研究。这些研究向IPCC投影​​中使用的那些提供了类似的碳循环反馈的中心估计。

但是,在高端,研究结果显示,这些反馈会使大气中的温室气体浓度从相同的排放水平推高很多,这意味着更多的变暖。

yabo亚博体育app下载本文分析表明,反馈可能导致预热程度高出25%,而不是在主要IPCC投影​​中。

碳循环反馈不确定性的重要性

今天,一半人类发出的二氧化碳仍然在大气中,随后被海洋和土地吸收。然而,由于地球温暖,这有望改变。例如,变暖减少金额由表面海水吸收的二氧化碳和土壤中螯合的碳量。它也可以加速树死以及野火的风险解冻永久冻土可以将额外的碳释放到大气中。总的来说,碳循环是预计将削弱由于气候变化,导致大气中剩余更多的排放,并减少土地和海洋吸收。所有这些过程在将未来二氧化碳排放转化为大气二氧化碳浓度的变化时,所有这些过程都会引入不确定性。

作为地球变暖的碳循环行为的变化是一个例子气候反馈- 从次要因素到地球温度的自我加强变化。然而,并非所有这些反馈都必须采取措施来提高温度。二氧化碳施肥效果可导致额外的植被生长,血液血液螯合。氮循环变化也可以增强碳的陆地吸收。动态植被随着温暖气候的反应变化 - 这是潜在的植被变化作为区域气候变化 - 也具有重要的影响,但对碳循环的影响不确定。

碳循环反馈组件简化图及其对陆地和海洋碳汇的影响。图1来自Lade等人,2018年

未来的变暖情景气候建模社区确实考虑碳循环反馈,但通常使用来自以前研究的反馈强度的单一估计,并且不包括碳循环反馈中的任何不确定性。场景遗漏碳循环反馈不确定性的原因大约一半目前,气候建模组目前不包括模拟碳循环反馈变化所需的生物地球化学循环。那些包括生物地球化学的人被称为“地球系统模型“

为了能够比较所有不同的气候模型,科学家设计实验,所有车型都在一套指定的未来温室气体浓度和其他气候迫使,称为代表性浓度途径(RCPS)。这四个浓度驱动的实验 -RCP2.6RCP4.5RCP6.0.,和RCP8.5- 巩固了主要的气候预测IPCC第5次评估报告(AR5)于2013年出版。他们实际上并没有实际使用碳排放,因此,不包括将排放转化为浓度的任何碳循环反馈不确定性。

(但应该注意,尽管RCP在“浓度”方面定义,但在AR5中以这种方式使用,即使在使用集中型气候投影的论文中,它们通常也被称为“排放场景”这一并不严格准确,不幸的是导致了对RCP的性质以及缺乏对将排放转化为浓度的不确定性的困惑。

探讨将排放转化为浓度的不确定性,单独的气候模型实验 -c4mip.–研究了如果使用排放情景运行地球系统模型,而不是提供RCP预先估计的温室气体浓度,会发生什么。这些也包括在IPCC第5次评估报告中,但没有浓度驱动的预测那么突出。

对于这些排放驱动的模拟,开发RCP的莫德勒提供了一系列与浓度途径对齐的一组排放场景,基于自己的模型(尽管重要的是要注意到广泛的排放场景兼容每个RCP浓度途径)。

由于建模时间是有限的,并且所有组都有包括碳循环的模型,只有12种不同的型号参与AR5 - 并且仅使用与非常高的RCP8.5浓度途径常见的排放物用于地球系统模型运行。虽然这种高排放情景是考虑反映当前的政策,它说明了返回燃料使用的大增长的后果,并且还可以清楚地看到模型之间的差异。

然而,随着气候模型的增长更复杂,它们包括扩展的碳循环反馈范围。例如,AR5模型中没有一个型号,而多个较新的型号具有永磁体模块。类似地,现在更多的模型现在包括动态氮循环,这倾向于降低碳循环反馈的大小。

集中式驱动模型依赖于日期的碳循环反馈估计的事实 - 并且忽略这些估计中的不确定性 - 意味着可能的未来气候变化范围可能大于普遍接受的。

建模碳循环反馈

通过C4MIP探索了碳循环反馈。如前所述,仅使用参与C4MIP实验的模型子集,并且仅使用单个发射场景(通常与RCP8.5常规相关)。

C4MIP还表示可用模型的集合 - 称为AN机会的合奏- 而不是有目的地旨在探讨碳循环反馈中的不确定性的实验。参与C4MIP的每个型号都设计了它们的碳循环,以提供他们认为最准确的估计,而不是任何可能对管理碳循环的过程的可能潜在价值的任何有目的或彻底的探索。

森林土壤与苔藓山毛榉树的根。信誉:Pablo Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy股票照片

森林土壤与苔藓山毛榉树的根。信誉:Pablo Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy股票照片

单独的尝试为了探索碳循环的不确定性,Booth和同事们于2017年开发了这项技术。他们没有比较不同模拟中心的结果,而是采用了一个单一的气候模型——哈德利中心耦合模型的一个版本。”HADCM3.增加了碳循环过程,称为“HadCM3C”,并探索了影响碳循环反馈的陆地和海洋生物地球化学过程的各种可能参数。

他们进一步限制了他们的分析,只选择那些符合历史观察的变体。模型yabo亚博体育app下载从1860年开始运行,并将模拟的大气CO2浓度与迄今为止的观测值进行了比较。只有27个(57个)模型变体可以有效地再现过去的二氧化碳浓度,用于分析未来的变化。

这种可能碳循环参数的探索被称为“扰动物理合奏”(PPE)。它允许研究人员探索比C4MIP方法更广泛的潜在碳循环反馈,但是限制它们都在单个底层模型上运行而不是不同的不同模型。PPE为两个未来的发射方案运行:与RCP2.6和RCP8.5传统相关的那些。

PPE.检查了六种不同的土地面参数,包括:

PPE运行也看出了影响碳循环反馈的大气和海洋参数的不同价值。这些包括温度响应的大小(通过对流和云参数的变化),降雨分布,土地/地面和陆/海形成。它们导致比C4mip更广泛的碳循环反馈估计,具有显着数量的更高浓度的估计。

展位和同事表明,未来的碳循环反馈中的大多数不确定性来自土地碳循环 - 而不是不同气候敏感性或者海洋碳的变化。随着全球变暖和大气中二氧化碳浓度的增加,陆地碳循环的变化——例如土壤呼吸和光合作用的变化——可以使精确匹配当今条件的模型在2100年前最终得到更高的二氧化碳浓度。

下图显示了常规关联的排放场景的2100年大气二氧化碳浓度的分布。F我们的rcpsIPCC AR5中的特色。固体黑线表示与每个RCP相关的浓度场景。条形条分别代表所有C4MIP和PPE的大气浓度范围,而每个点显示单独的运行。

来自碳循环反馈实验的CO2浓度

来自C4MIP和PPE的碳周期反馈估计,对于传统上与RCP相关的每个排放场景。条形图表示全范围的估计,而每个模型由点表示。标准RCP浓度为2100,如IPCC AR5所示,通过水平黑线显示。有关如何估计RCP特定值的详细信息,请参阅最后的方法部分。

C4MIP和PPE实验均建议碳循环反馈比每个RCP的排放情景和浓度途径之间的传统关系中的常规关系中的碳循环反馈大。

例如,由常规与RCP4.5常见的排放产生的平均大气二氧化碳浓度为每百万份(PPM)在C4mip和PPE中的562ppm,而标准RCP4.5浓度途径本身的值为538ppm。

差异在较低发射方案中比较低发射的差异更大。C4mIP和PPE的常规RCP2.6排放产生的平均浓度为3%。通过常规RCP4.5排放,两组实验中的4%越高,而常规RCP6.0排放量在C4mip中具有4%,PPE中的8%越高。RCP8.5显示最大的差异,平均浓度在C4mip中的5%越高,PPE中的15%越高。

下图提供了一种查看碳循环反馈估计的另一种方法。而不是在每个RCP下显示2100中的大气二氧化碳浓度,而是从标准RCP浓度的2100中显示CO 2浓度的变化。

例如,使用传统的RCP8.5排放,在C4MIP模型中,CO2浓度可能比实际的RCP8.5值936ppm低-142ppm到213ppm,在PPE运行中,CO2浓度比实际的RCP8.5值低-84ppm到660ppm。

包括碳循环反馈不确定性的CO2浓度的变化

相对于标准RCP浓度,来自C4MIP和PPE的C4MIP和PPE的碳循环反馈估计与C4MIP和PPE相比。条形图表示全范围的估计,而每个模型由点表示。有关如何估计RCP特定值的详细信息,请参阅最后的方法部分。

平均值模糊了碳循环反馈的大量可变性。来自该分析的主要外带之一是包含更新的碳循环反馈估计,估计可能只会谦虚地增yabo亚博体育app下载加平均结果,而碳循环反馈中的不确定性显着增加了不太可能的 - 但更极端的CO 2浓度结果。

虽然大量碳循环反馈估计估计在标准浓度值之上近于或谦虚地,但有较少数量的非常大的估计,特别是在PPE实验中,特别是在高发射场景中。

例如,在中间RCP6.0.场景 - 是合理一致随着目前制定的气候政策 - 2100年的标准CO2浓度为670ppm。在所有C4MIP运行中的传统RCP6.0相关排放产生的平均浓度为697ppm。在所有PPE中运行其722ppm。然而,包括碳循环反馈的所有浓度的最终估计在C4mip中为799ppm,并且PPE中的可大幅度的936ppm-40%在IPCC AR5中使用的2100 CO 2浓度增加40%。

这意味着在文献中的最高可用碳周期反馈估计下,RCP6.0相关的排放情景可能导致2100个大气压二氧化碳浓度等于标准RCP8.5集中情景的浓度。

这仍然是一个不太可能的结果——39个碳循环反馈估计中只有一个产生了这么高的结果——但同时,这也是一个值得考虑的风险。最高端的估计还涉及一个模型,其气候敏感性高于IPCC AR5中任何气候模型(称为耦合模型相互比较项目5-CMIP5.)但不一定在范围之外一些新的CMIP6估计

值得注意的是,这里考虑的碳循环反馈估计的范围可能仍然是保守的,因为这些碳循环模型中的许多都缺乏大量的正反馈和负反馈,包括永久冻土融化、氮循环变化和动态植被。最新一代车型中包含了许多缺失的反馈信息–CMIP6.- 目前正在运行。这些实验将在完成后提供碳循环不确定性的更新视图。

还有其他类型的反馈可以影响当前未包含在模型中的排放。例如,2019年的论文研究人员在加州大学欧文看着高排放情景的经济反馈 - 换句话说,高温世界的经济损害如何缓慢增长和排放量。作者认为,“从化石燃料上的经济损害的净负面反馈可能足够强大,以抵消陆地和海洋生态系统的积极反馈;然而,这些经济损失可能不成比例地影响弱势群体,使气候减缓更加困难“。

碳周期反馈对未来变暖的影响

碳循环反馈中的不确定性有可能导致大气中的CO2浓度2100,其比RCP中排放和浓度之间的标准关系更高或谦虚地低。

大气二氧化碳浓度的变化将转化为在气候模型中额外的 - 或减少 - 2100变暖,但准确取决于多少多么敏感每一种模式都是针对大气中二氧化碳的变化。

在IPCC AR5中呈现的2100个变暖的范围依赖于四种固定的CO2浓度方案(RCP) - 每个方案,其中每个方案基于来自前一代气候模型的碳循环反馈的最佳估计。然而,这种最佳估计忽略了本解释者的先前部分所示的碳循环反馈估计中的大不确定性。包括碳周期的不确定性将用于扩大未来的变暖估计范围。

亚马逊河,南美洲的卫星图象。信用:美国宇航局档案/ alamy股票照片
亚马逊河,南美洲的卫星图象。信用:美国宇航局档案/ alamy股票照片

为了量化碳循环反馈不确定性对未来变暖的影响,我们拍摄了IPCC AR5中使用的每个CMIP5气候模型,并估计在12个C4MIP和27中的每一个中发生了多少(或减少)的变暖PPE碳循环反馈估计。(可以在文章末尾的方法部分中找到这些计算的详细信息。)

下图显示了我们分析的结果。yabo亚博体育app下载第一条显示IPCC AR5中的CMIP5气候模型的每个RCP浓度途径的标准升温范围。第二个条形图显示使用传统上的每个CMIP5模型以及C4MIP中的12个不​​同的碳循环反馈估计运行的每个CMIP5模型,而第三表示27个PPE中的每一个的估计CMIP5值。

每个黑点代表单个模型估计 - 与第二和第三条的情况下的每个不同的碳循环反馈估计相结合 - 黑点的相对密度给出了模型的数量和碳循环反馈估计可能导致那种变暖量。

基于碳循环反馈实验的热化估计

Prepustrial(1861-1899)和世纪末(2091-2100)之间的全局平均平均变化来自CMIP5型号(第一条),以及基于C4MIP和PPE中的碳循环反馈估计调整的CMIP5型号(用于传统上与RCP相关的每个排放场景的第二和第三条。每个模型/碳循环反馈组合由点表示。有关详细信息,请参阅末尾的方法部分。

在标准CMIP5模型运行下,在2100年相比预计的变暖量预工业温度范围从低RCP2.6浓度途径下的0.9℃的低端到高RCP8.5浓度途径下的6℃。当碳循环反馈不确定性包括在内时,这一范围在低端(从0.9摄氏度到0.8摄氏度)会适度增加,在高端(从6摄氏度到7.7摄氏度)会大幅增加。

低端RCP2.6模型是不出所料的,对碳循环反馈不确定性最不敏感,因为整体排放是最小的。在RCP2.6中,当考虑到C4MIP和PPE运行时,所有气候模型的平均变暖为1.7℃。使用PPE运行,所有模型的升温范围略微从0.9-2.5℃略微增加到0.8-2.7℃。

在中等缓解RCP4.5场景中,在C4MIP和2.6C中,在CMIP5至2.6C(1.5-3.8C)中,平均变暖从2.5C(所有型号范围为1.6-3.3C)增加(1.5-4C)PPE。低压rcp6场景在C4mip和3.2℃(2.1-5c)中的CMIP5至3.1C(2-4.4C)中的3C(2.3-3.9c)增加了PPE。

最后,非常高的RCP8.5场景在C4mip和4.9c(3.1至7.7c)中,从4.6c(3.3到6c)中,在ppe中的4.9c(3.1至7.7c)中,显示最大增加。

虽然在所有RCP场景中投射的平均变暖仅改变适度的变化 - 但是预期结果,因为它们的标准浓度途径已经包括碳循环反馈的估计 - 纳入不确定性基本上扩展高端变暖估计,特别是在高发射场景中扩大高端变暖估计。

即使在更适中的排放情景下,高气候敏感度和高碳循环反馈的组合可能导致大幅变暖。中级RCP6.0.例如,排放方案可以看到多达5℃,但这并不一定是最有可能的结果。中央估计仍然左右3C。

这种方法用于计算碳循环不确定度在CMIP5模型中升温的影响有些不完美。一个主要限制是,假设C4mip和PPE的39个不同的碳循环反馈估计与气候模型无关 - 也就是说每个气候模型可以想到可以想到具有任何碳循环反馈。

实际上,通过大气二氧化碳的变化和温度变化的变化驱动碳循环反馈,因此低灵敏度的气候模型可能不太可能看到高碳循环反馈。

然而,对这些相互作用的核算将对产生的变暖估计范围相当小,因为高端仍然由高灵敏度模型确定,这也预期具有最大的碳循环反馈。

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碳循环反馈是确定未来变暖的重要且经常被低估的因素。虽然当前的IPCC热化投影占RCP浓度方案中的“平均”碳循环反馈,但它们不包括碳循环反馈估计中的大不确定性。该分析表明yabo亚博体育app下载,当考虑这些不确定性时,可能的未来大气CO2浓度和变暖的范围比常见的报道相当宽。

甚至可能允许碳循环反馈可能允许更适中的排放场景 - 例如与RCP6.0传统相关的,以达到在非常高端的RCP8.5场景中找到的浓度,但只能在所有内容中可用的碳循环反馈估计。

更广泛地,这提供了政策制定者支持雄心勃勃的缓解途径的另一个原因,因为在许多评估中可能低估了非常高的温暖结果的可能性,这些评估目前不考虑碳循环反馈不确定性。

方法

为了估计碳循环反馈不确定性的幅度,我们检查了两种不同的分析:耦合的气候 - 碳循环模型互通项目(c4mip.)和HADCM3C扰动物理合奏(个人防护用品)。C4MIP提供排放驱动的RCP8.5从12个不同的CMIP5型号运行,但由于计算时间和预算有限而无法运行其他RCP。PPE为RCP2.6提供27种不同的哈维数模型,SRES A1B场景和RCP8.5。基于它们的能力,这些选自较大的57件,其能够准确地复制历史二氧化碳排放和大气浓度之间的关系。

为了探讨碳周期反馈对更广泛的未来排放场景的影响,我们使用RCP8.5从C4MIP和PPE运行,以估计其他RCP中的碳循环反馈的可能幅度。当RCP8.5运行达到与其他RCP中的2100值相当于2100值时,我们分析了碳循环反馈值。

例如,2100中RCP4.5中的CO 2浓度为538ppm;这是rcp8.5中2050年达到的相同水平。通过查看RCP8.5运行年2050年的碳周期反馈估计范围,我们可以获得RCP4.5的2100值的近似值。在RCP2.6场景的情况下,我们使用提供的RCP2.6从PPE运行,但使用RCP8.5为C4MIP估计它们(因为C4MIP只有RCP8.5可用)。我们通过比较估计的RCP8.5估计并为PPE提供RCP2.6来测试这种方法,并且尽管相对近的年度 - 2022 - 其中RCP8.5达到了RCP2.6 2100浓度,但发现合理近距离对准。

对于C4MIP和PPE的每个可能的组合CMIP5模型和碳循环反馈估计,估计未来的变暖估计。我们首先获得合并的历史/ RCP全局平均水平温度系列,可用于42种不同的CMIP5型号KNMI气候探险工具。我们不得不删除四种型号 - CMCC-CM,CMCC-CMS,EC-NARM和FIO-ESM - 哪里瞬态气候响应(TCR)模型的值在IPCC AR5表9.5中不可用或陈等2019年表1(用于填写某些不在表9.5的型号),导致38个CMIP5型号。

接下来,我们计算了所有C4MIP和PPE中的四个RCP中的每个RCP中的2100中的标准浓度方案的碳循环反馈差异。这涉及从标准2100 RCP浓度的每个运行中差异差异。然后,这些39个碳循环反馈差异(12 C4MIP模型和27个PPE运行)用于计算基于TCR的38个CMIP5模型中的每一个中发生的附加(或减少)变暖。

具体地,使用等式计算来自CO2的额外迫使:

哪里base_co2.是标准的2100 RCP浓度和add_co2.是碳循环反馈差异。

通过以下方式计算额外的变暖:

哪里f_2xco2.是与大气二氧化碳加倍相关的强制性:3.7瓦每米平方米。

该方法具有应注意的许多限制。首先,如前所述,它假设碳循环反馈估计和CMIP5模型之间的独立性,这可能在实践中可能不是这种情况。其次,当CO2达到与那些RCP相关联的2100个级别时,通过使用RCP8.5的值来估计缺失的RCPS的方法。由于代理 - 隐含地假设CO2浓度是碳循环反馈大小的主要驱动器。

在实践中,二氧化碳浓度、温度和降水量的变化都在确定碳循环反馈量的大小方面发挥了作用,其他方法,例如当温度达到2100度时使用RCP8.5值与这些RCP相关,可能会产生适度不同的结果。

用于产生此分析的所有底层材料可用于公共Github存储库,包括yabo亚博体育app下载jupyter笔记本使用运行代码和所有的代码输入和输出数据文件

我们感谢Pierre Friedlingstein和Ben Booth提供C4MIP和HADCM3C输出。

来自这个故事的Sharelines
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  • 解释者:'碳周期反馈如何影响全球变暖?

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