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在婆罗洲,直接向上看雨林的树冠。来源:Peter Lopeman / Alamy Stock照片
在马来西亚婆罗洲沙巴,直接向上看雨林的树冠。 来源:Peter Lopeman / Alamy Stock照片
气候模型
2020年4月14日的访谈

yabo亚博体育app下载分析:如何“碳循环反馈”可能使全球变暖恶化

亚慱官网碳简短的员工

多个作者

20年4月14日
气候模型 yabo亚博体育app下载分析:如何“碳循环反馈”可能使全球变暖恶化

科学家在进行气候变化预测时,必须处理许多不确定因素。

全球变暖的程度将取决于未来排放量,而这又取决于社会如何发展和发展。变暖的速度也将取决于如何变暖敏感的气候就是增加大气中的温室气体。

然而,气候变化还取决于一个被低估的因素,即“以反馈”。考虑到碳循环反馈的不确定性,意味着地球变暖的程度可能比人们通常认为的要高得多,或低得多。

碳循环是在大气、陆地、海洋和它们所包含的生物之间进行碳交换的过程的集合。”反馈指的是随着地球变暖和大气中二氧化碳浓度上升,这些过程会如何变化。

通常使用的暖化预测——在政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估报告——包括对碳循环反馈的单一最佳估计。但它们没有考虑到这些估算中存在的巨大不确定性。

这些不确定性是不同国家之间分歧的“主要来源之一”模型预测,根据本·布斯博士和他在气象局哈德利中心

气候运动人士,比如Greta Thunberg,也这样做了表示担忧这种气候预测通常没有充分考虑碳循环反馈的潜在范围。

这篇文章探讨了碳循环反馈不确定性的含义,通过检查科学家在过去十年中进行的大量模型研究。这些研究给出了与IPCC预测中使用的碳循环反馈类似的中心估计。

但是,在最高的情况下,结果显示,这些反馈会将大气中的温室气体浓度从相同的排放水平推到更高的水平——这意味着更暖化。

yabo亚博体育app下载对这篇文章的分析表明,反馈可能导致气候变暖比IPCC主要预测高出25%。

碳循环反馈不确定性的重要性

今天,一半左右人类排放的二氧化碳仍然在大气中,与由海洋和陆地吸收的剩余部分。然而,随着地球变暖这一预期变化。例如,升温减少了数量二氧化碳被海水表面吸收的量和土壤中吸收的碳量。它还可以加速树死野火的危险永久冻土融化可能会向大气中释放更多的碳。总的来说,碳循环是将会减弱由于气候变化,导致更多的排放留在大气中,被陆地和海洋吸收的减少。在将未来的二氧化碳排放转化为大气二氧化碳浓度变化时,所有这些过程都带来了不确定性。

随着地球变暖,碳循环行为的变化就是一个例子气候反馈-地球温度由次要因素自我强化的变化。然而,并不是所有这些反馈都必然会导致温度升高。二氧化碳受精这些影响会导致更多的植被生长,吸收更多的碳。氮循环变化还可以增强土地对碳的吸收。为应对气候变暖而发生的动态植被变化——这说明植被可能随着区域气候变化而发生变化——也对碳循环产生重要但不确定的影响。

碳循环反馈成分及其对陆地和海洋碳汇的影响的简化图。图1从Lade等,2018年

未来气候变暖的情景气候模型社区确实考虑了碳循环反馈,但通常使用以往研究中对反馈强度的单一估计,并且在碳循环反馈中不包括任何不确定性。这些方案忽略碳循环反馈的不确定性的原因是大约有一半气候模拟小组目前还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研究被称为"地球系统模型”

为了能够比较所有不同的气候模型,科学家们设计了实验,让所有的模型运行一组特定的温室气体和其他气候作用力的未来浓度,也就是我们所称的the典型的浓度途径(RCPs)。这四个浓度驱动的实验-RCP2.6,RCP4.5,RCP6.0,RCP8.5——为《气候变化框架公约》的主要气候预测提供了支撑IPCC第五次评估报告(AR5) 2013年出版。它们实际上根本不使用碳排放,因此不包括将排放转化为浓度所涉及的任何碳循环反馈不确定性。

(然而,应该指出的是,虽然RCPs是根据“浓度”来定义的,并且在AR5中也这样使用,但即使在使用浓度驱动的气候预测的论文中,它们也常常被称为“排放情景”。这并不是严格准确的,不幸的是导致了对RCPs性质的一些混淆,以及缺乏对将排放转化为浓度的不确定性的认识)。

为了探索将排放转化为浓度的不确定性,一个单独的气候模型实验——C4MIP——研究如果使用排放情景运行地球系统模型,而不是提供RCPs预估的温室气体浓度,会发生什么。这些也包括在IPCC的AR5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RCPs的建模者基于他们自己的模型,提供了一组与浓度路径一致的排放情景(不过需要注意的是,有很多排放情景是兼容的每个RCP浓度途径)。

由于造型的时间是有限的,不是所有的群体都有模型,包括碳循环,只有12个不同型号的参加AR5 - 只有常规与非常高RCP8.5浓度通路相关的排放量分别用于地球系统模式运行。虽然这种高排放情景考虑到反映当前的政策,它说明了回至燃料使用大幅增长的后果,也使模型之间的差异被清楚地看到。

然而,随着气候模型变得越来越复杂,它们所包含的碳循环反馈范围也在扩大。例如,AR5模型中没有一个包含永久冻土解冻,而一些较新的模型具有永久冻土模块。类似地,现在更多的模型包含了动态氮循环,这往往会降低碳循环反馈的程度。

而忽略这些估计的不确定性 - - 意味着未来可能的气候变化的范围可能大于普遍接受的是浓度驱动的模式运行依靠过时的碳循环反馈估算的事实。

造型以反馈

碳循环反馈都通过C4MIP了初步探索。正如前面提到的,只有模型的一个子集参与C4MIP实验,并且仅使用一个单一的未来排放情景(即通常与RCP8.5相关)。

C4MIP还表示一个可用模型的集合——称为an乐团的机会-而不是一个有目的的实验来探索碳循环反馈的不确定性。参与C4MIP的每个模型都设计了自己的碳循环,以提供他们认为最准确的估计,而不是对控制碳循环过程的所有可能的潜在价值进行有目的或彻底的探索。

森林土壤有苔藓山毛榉树的根。来源:Pablo Scapinachis Armstrong / Alamy Stock照片

森林土壤有苔藓山毛榉树的根。来源:Pablo Scapinachis Armstrong / Alamy Stock照片

一个单独的尝试为了探索碳循环的不确定性,布斯和同事在2017年提出了这个想法。他们没有比较不同建模中心的结果,而是采用了单一的气候模型——哈德利中心耦合模型的一个版本。HadCM3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广泛可能参数。

他们进一步限制了他们的分析,只选择那些与历史观测相符的变异。yabo亚博体育app下载模型从1860年开始运行,并将模拟的大气二氧化碳浓度与至今的观测结果进行比较。在57个模型变量中,只有27个模型变量能够有效地重现过去的二氧化碳浓度,并被用于分析未来的变化。

这种对可能的碳循环参数的探索被称为“扰动物理集合”(PPE)。与C4MIP方法相比,它允许研究人员探索更广泛的潜在碳循环反馈,尽管它们都是在单一的基础模型上运行,而不是在多种不同的模型上运行。PPE用于两个未来的排放场景:那些通常与RCP2.6和RCP8.5相关的场景。

该PPE审查了六个不同的地表参数,包括:

PPE运行还查看了影响碳循环反馈的大气和海洋参数的不同值。其中包括温度响应的程度(通过对流和云参数的变化)、降雨分布、陆地/表面和陆地/海洋对比。与C4MIP相比,它们产生的碳循环反馈估计值范围更广,其估计值的浓度要高得多。

Booth和他的同事们认为,未来碳循环反馈的大部分不确定性来自于土地碳循环,而不是不同气候敏感性或者海洋的碳变化。随着世界变暖和大气中二氧化碳浓度的增加,陆地碳循环的变化——比如土壤呼吸和光合作用的变化——可能会使精确匹配当今条件的模型在2100年之前产生更高的二氧化碳浓度。

下面的图显示了按惯例与每个国家有关的排放情景计算的2100年大气中二氧化碳浓度的分布情况f我们的rcp被IPCC AR5收录。实线黑线表示与每个RCP相关的浓度情况。条形图分别表示在所有C4MIP和PPE运行期间的大气浓度范围,而每个点表示单个运行。

碳循环反馈实验中的二氧化碳浓度

C4MIP和PPE对传统上与RCP相关的每个排放情景的2100年碳循环反馈估计。条形表示估计的全部范围,而每个单独的模型用一个点表示。IPCC AR5中使用的2100年标准RCP浓度用水平黑线表示。有关如何估算rcp特定值的细节,请参见最后的方法学部分。

C4MIP和PPE实验都表明,每个RCP的碳循环反馈比传统的排放情景和浓度路径之间的关系假设的更大。

例如,传统上与RCP4.5有关的排放所产生的大气中二氧化碳的平均浓度在C4MIP中为560ppm,在PPE中为562ppm,而标准RCP4.5浓度途径本身的值为538ppm。

高排放情景下的差异大于低排放情景下的差异。在C4MIP和PPE中,传统RCP2.6排放产生的平均浓度要高出3%。常规RCP4.5排放在两组实验中均高出4%,而常规RCP6.0排放在C4MIP和PPE分别高出4%和8%。差异最大的是RCP8.5, C4MIP和PPE的平均浓度分别高5%和15%。

下图提供了另一种看待碳循环反馈估计的方法。它没有显示每个RCP下2100年的大气二氧化碳浓度,而是显示了2100年二氧化碳浓度与标准RCP浓度的变化。

例如,使用传统的RCP8.5排放,CO2浓度可以在C4MIP模型中实际RCP8.5值936ppm以下-142ppm和高于213ppm之间,在PPE运行中实际RCP8.5值的-84ppm和660ppm之间。

当包含碳循环反馈的不确定性时,CO2浓度的变化

C4MIP和PPE对每一种排放情景的2100年碳循环反馈估计,通常与RCP有关,相对于标准RCP浓度。条形表示估计的全部范围,而每个单独的模型用一个点表示。有关如何估算rcp特定值的细节,请参见最后的方法学部分。

平均值掩盖了碳循环反馈的许多变化性。从这一分析中得出的主要结论之一是,虽然纳入最新的碳循环反馈估计可能只会略yabo亚博体育app下载微增加平均结果,但碳循环反馈的不确定性显著增加了不太可能但更极端的二氧化碳浓度结果。

虽然许多碳循环反馈估计值接近或略高于标准浓度值,但也有少量非常大的估计值,特别是在PPE实验中,特别是在高排放情景下。

例如,在中间RCP6.0scenario——也就是相当一致的按照目前制定的气候政策,2100年的标准二氧化碳浓度为670ppm。在所有C4MIP运行中,传统rcp6.0相关排放产生的平均浓度为697ppm。在所有PPE上运行722ppm。然而,对包括碳循环反馈在内的所有浓度的最高估计是C4MIP为799ppm, PPE为相当大的936ppm——比IPCC AR5中使用的RCP6.0中2100年的二氧化碳浓度高出40%。

这意味着,在文献中可用的最高碳循环反馈估计下,与rcp6.0相关的排放情景可能导致2100年的大气二氧化碳浓度与标准RCP8.5浓度情景相同。

这仍然是一个不太可能的结果——39次碳循环反馈估计中只有一次产生了这么高的结果——但与此同时,这也是一个值得考虑的风险。最高的估计还包括一个气候敏感性高于IPCC AR5中任何一个气候模型的模型(称为耦合模型相互比较项目5 -)CMIP5),虽然不一定在范围之外CMIP6的一些新的估计

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,因为许多这些碳循环模型缺乏一些反馈——包括积极的和消极的——包括冻土融化、氮循环变化和动态植被。许多这些缺失的反馈已经包括在最新一代的模型-CMIP6-目前正在运行。这些实验完成时,他们将提供碳循环的不确定性的更新视图。

还有其他类型的反馈,可能会影响排放,这些目前还没有包括在模型中。例如,2019年的一篇论文的研究人员加州大学尔湾分校研究了高排放情景下的经济反馈——换句话说,世界高度变暖带来的经济损害如何可能减缓增长和排放。这组作者认为,“化石燃料对经济的破坏产生的净负反馈,可能足以抵消陆地和海洋生态系统的正反馈;然而,这些经济损失可能会不成比例地影响弱势人口,并使减缓气候变化变得更加困难。

碳循环反馈对未来变暖的影响

碳循环反馈的不确定性有可能导致到2100年大气中的二氧化碳浓度大大高于或略低于RCPs中排放和浓度之间的标准关系所预计的水平。

在气候模型中,大气二氧化碳浓度的变化将转化为2100年额外或减少的变暖,尽管具体的变暖程度取决于的敏感程度每个模型都是为了改变大气中的二氧化碳。

IPCC AR5中提出的2100年变暖范围依赖于四种固定二氧化碳浓度情景(RCPs)——每一种情景都基于前一代气候模型对碳循环反馈的最佳估计。然而,这个单一的最佳估计忽略了碳循环反馈估计的巨大不确定性。包括碳循环的不确定性将有助于扩大对未来变暖的估计范围。

南美亚马逊河的卫星图像。来源:NASA档案/ Alamy Stock照片
南美亚马逊河的卫星图像。来源:NASA档案/ Alamy Stock照片

为了量化碳循环反馈的不确定性对未来气候变暖的影响,我们把每在IPCC第五次评估报告中使用的CMIP5气候模型,并估计多少额外的(或降低),气候变暖会根据每个12 C4MIP和27发生PPE碳循环反馈的估计。(这些是如何计算作了可以在文章末尾的方法部分中找到的细节。)

下图显示了我们的分析结果。yabo亚博体育app下载第一个柱状图显示了IPCC AR5中的CMIP5气候模型中每个RCP浓度路径的标准变暖范围。第二个柱状图显示了如果每个CMIP5模型使用传统上与RCPs相关的排放和C4MIP中的12种不同碳循环反馈估计值来运行会发生什么,而第三个柱状图显示了27次PPE运行中的每一次CMIP5估计值。

每个黑点代表单个模型估计,结合不同以反馈估计在第二个和第三个酒吧,黑点的相对密度的模型和以反馈的数量估计,可能导致的气候变暖。

基于碳循环反馈实验的变暖估计

工业化前之间从CMIP5模型结束世纪(二〇九一年至2100年)单独(第一个条)全球平均表面温度的变化(1861年至1899年)和,以及CMIP5模型调整基于在C4MIP和PPE碳循环反馈估计(第二和第三条带)的每个排放情景通常与一个RCP相关联。每个单独的模型/碳循环反馈组合是由一个点表示。见方法一节末的细节。

在标准的CMIP5模型运行下,预计2100年的变暖量相对于工业化前的温度范围从低RCP2.6浓度途径下的最低0.9C到RCP8.5浓度途径下的最高6C。如果将碳循环反馈的不确定性包括在内,这个范围在低端(从0.9C到0.8C)适度增加,在高端(从6C到7.7C)则大幅增加。

低端RCP2.6模型是,勿庸置疑,碳 - 循环反馈的不确定性最不敏感,因为总排放是最小的。在RCP2.6,在所有气候模型的平均增温1.7℃是在CMIP5和1.8C当两个C4MIP和PPE运行被考虑在内。该系列所有型号的增加略微升温从0.9-2.5C使用C4MIP 0.8-3C 0.8-2.7C和使用PPE奔跑。

在中度缓解的RCP4.5情景中,平均升温从CMIP5的2.5C(所有模型的范围在1.6-3.3C之间)上升到C4MIP的2.6C (1.5-3.8C)和PPE的2.6C (1.5-4C)。低缓解RCP6情景的升温从CMIP5的3C (2.3-3.9C)增加到C4MIP的3.1C (2-4.4C)和PPE的3.2C (2.1-5C)。

最后,非常高的RCP8.5场景显示了最大的增长,从CMIP5中的4.6C(3.3到6C)到C4MIP中的4.7C(2.9到6.7C),以及PPE中的4.9C(3.1到7.7C)。

尽管在所有RCP方案中预测的平均变暖情况仅略有变化——这是一个预期的结果,因为它们的标准浓度路径已经包含了对碳循环反馈的估计——但不确定性的加入大大扩大了对高端变暖的估计,特别是在高排放方案中。

高气候敏感性和高碳循环反馈的结合可能导致实质性的变暖,即使在更温和的排放情景下也是如此。中间RCP6.0例如,在排放情况下,气温可能上升5度,但这并不是最有可能出现的结果。中心估计仍在3摄氏度左右。

这种用于计算CMIP5模型中碳循环不确定性对变暖的影响的方法有些不完善。一个主要的限制是,C4MIP和PPE的39种不同的碳循环反馈估计假设是独立于气候模型的——也就是说,每个气候模型都可能具有任何一个碳循环反馈。

在现实中,碳循环反馈是由大气中二氧化碳的变化和温度的变化驱动的,所以低敏感性的气候模型不太可能看到高碳循环反馈,例如。

然而,考虑到这些相互作用,对最终变暖估计范围的影响将是相当小的,因为高端仍然是由高灵敏度模型决定的,而高灵敏度模型也有望产生最大的碳循环反馈。

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碳循环反馈是决定未来变暖的重要因素,但往往没有得到充分重视。虽然目前IPCC的变暖预测将RCP浓度情景中的“平均”碳循环反馈考虑在内,但它们没有将碳循环反馈估计的巨大不确定性考虑在内。这一分析表yabo亚博体育app下载明,如果考虑到这些不确定性,未来大气中可能出现的二氧化碳浓度和气候变暖的范围比通常报道的要大得多。

碳循环反馈甚至可能允许一个更温和的排放情景——例如传统上与RCP6.0相关的情景——达到非常高端的RCP8.5情景中所发现的浓度,但只在所有可用的碳循环反馈估计的最高水平。

更广泛地说,这为决策者支持雄心勃勃的减排途径提供了另一个理由,因为在许多目前没有考虑到碳循环反馈不确定性的评估中,可能低估了非常高的变暖结果的可能性。

方法

为了估计碳循环反馈不确定性的程度,我们研究了两种不同的分析:耦合气候-碳循环模型相互比较项目(C4MIP)和HadCM3C扰动物理系综(个人防护用品)。C4MIP提供排放驱动RCP8.5运行来自12种不同型号CMIP5,但其他垃圾收集站并未因有限的计算时间和预算运行。该PPE提供27点不同的HadCM3C模型RCP2.6,SRES A1B情景和RCP8.5的运行。这些是从基于其准确的复制历史CO2排放和大气中的浓度之间的关系的能力更大的一组57中选择。

为了探讨碳循环反馈对更广泛的未来排放场景的影响,我们使用C4MIP和PPE的RCP8.5运行来估计其他RCPs中碳循环反馈的可能程度。我们分析了RCP8.5运行达到相当于其他RCPs 2100个大气浓度时的碳循环反馈值。

例如,2100年RCP4.5的CO2浓度为538ppm;这与2050年达到的8.5兰特的水平相同。通过观察RCP8.5运行期间2050年碳循环反馈估计的范围,我们可以得到RCP4.5 2100年值的近似值。在RCP2.6场景中,我们使用从PPE运行的提供的RCP2.6,但是使用针对C4MIP的RCP8.5进行估计(因为C4MIP只有RCP8.5可用)。通过比较PPE的RCP8.5估计和提供的RCP2.6运行情况,我们测试了这种方法,发现尽管在相对较短的年份(2022年),RCP8.5达到2100年RCP2.6的浓度,但仍相当接近。

对每一种可能的组合CMIP5模型和C4MIP和PPE的碳循环反馈进行了预测。我们首先获得了42个不同CMIP5模型的合并历史/RCP全球平均地表温度序列KNMI气候探索者工具。我们不得不删除四个型号 - CMCC-CM,CMCC-CMS,EC-EARTH和FIO-ESM - 其中瞬态气候响应IPCC AR5表9.5和TCR均未提供模型的(TCR)值Chen等2019表1(用于填充表9.5之外的一些模型)生成了38个CMIP5模型。

接下来,我们计算了所有C4MIP和PPE运行时,四个RCPs中的碳循环反馈与2100年标准浓度情景的差异。这只是简单地将每次运行的2100二氧化碳浓度与标准2100 RCP浓度区分开来。然后,这39个碳循环反馈差异(12个C4MIP模型和27个PPE运行)被用于计算基于TCR模型的38个CMIP5模型中可能出现的额外(或减少)变暖。

具体来说,二氧化碳的附加压力是通过以下公式计算的:

在哪里base_co2标准2100 RCP浓度是多少add_co2为碳循环反馈差。

额外暖化的计算方法为:

在哪里f_2xco2是大气中二氧化碳增加一倍的作用力:3.7瓦特每平方米。

需要注意的是,这种方法有一些局限性。首先,如前所述,它假设碳循环反馈估计和CMIP5模型之间是独立的,但实际情况可能并非如此。其次,用于估计缺失rcp的方法——使用与rcp相关的2100年二氧化碳水平时的RCP8.5值作为代理——隐含地假设二氧化碳浓度是碳循环反馈大小的主要驱动因素。

在实践中,CO2浓度、温度和降水变化都在决定碳循环反馈的大小方面发挥作用,而其他方法,如使用与这些RCPs相关的温度达到2100时的RCP8.5值,可能会产生中度不同的结果。

所有用于生产这种分析的基本材料在公共GitHub的库是可用的,包括yabo亚博体育app下载Jupyter笔记本使用运行代码和所有的输入和输出数据文件

感谢Pierre Friedlingstein和Ben Booth提供C4MIP和HadCM3C输出。

这个故事中的Sharelines
  • yabo亚博体育app下载分析:如何“碳循环反馈”可能使全球变暖恶化
  • 解说员:“碳循环反馈”如何影响全球变暖?

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