模型预测的未来气候变化情景，靠谱吗？

?原文作者：Nico Keilman

?中文翻译：闫瑾、郑嘉俐

一、已有模型和情景的不确定性

政府间气候变化专门委员会（IPCC）正在筹备其第六次评估报告，该报告将于2022年发布。IPCC为政策制定者提供有关全球气候变化及其后果和风险的最新科学见解，并提出适应和缓解的可能性。由于未来是未知的，IPCC使用各种不同模型和情景来探索由自然科学变量和社会经济变量决定的温室气体排放和其他气候变化因素的未来可能发展方式。在这里，本文认为这些情景不仅不能涵盖足够多的未来可能性，而且无法确定它们的可能性有多大，这会使决策者感到困惑。

二、跨度为100年全球情景

Oswald和Stern指出自然科学家在模拟气候变化和潜在变量方面已经走了很长一段路，现在的重点正转向社会科学家的研究贡献。即除经济模型外，情景应用分析（即可能发生的事件或采取的行动的说明）也起着重要的作用。

O’Neill等人开发了一套跨度为100年的全球情景，称为共享社会经济路径（SSPs）。这些路径描述了不同社会和经济的减缓适应挑战下的未来世界。每种路径使用固定的人口统计相关变量（生育率，死亡率，迁移）的参数假设，并给出这些假设的背景（“叙述”），包括其他变量（包括收入，教育，城市化和技术发展等）。共有五种共享社会经济路径，每种路径都描述了在没有气候政策的情况下世界可能发展的特定方式，或者在特定减排目标下如何实现不同水平的气候改善。五种路径的经济增长基于不同的假设能够决定产能增量的结构性因素。这五个路径包括：

1. SSP1可持续发展：以可持续发展为重点的增长与平等世界；

2. SSP2中度发展：“道路中间”的世界，发展趋势大致遵循历史模式；

3. SSP3局部或不一致发展：零散的“复兴民族主义”世界；

4. SSP4不均衡发展：不平等日益加剧的世界；

5. SSP5常规发展：经济产出和能源使用快速且不受限制的增长的世界。

其中，SSP1和SSP5设想了人类发展相对乐观的趋势，即对教育和卫生，经济快速增长及运作良好的机构进行了大量投资。但不同之处在于，SSP5假定这将由基于化石燃料的能源密集型经济驱动，而在SSP1中则是向可持续实践转型不断增加。同时，SSP3和SSP4路径对未来的经济和社会发展的态度更加悲观，较贫穷国家对教育或卫生的投资很少，加上人口快速增长和不平等现象加剧。

三、IPCC与五种SSPs

IPCC当前的工作侧重于五种SSPs与六种不同形式的模型（“综合评估模型（IAMs）”）结合在一起的方法，将共享社会经济路径中的社会经济状况转化为对未来能源的使用和温室气体排放的估算。不同的24种组合（并非每个SSP都可以与每个IAM组合）导致未来全球CO2排放的轨迹差异较大（如图）。

在《Nature Sustainability》发表的研究中，O'Neill等人开发了综合人口-经济-技术-科学模型（iPETS）（不包含在IAM中），将SSP2情景与分区域能源-经济模型结合在一起，预测了世界九个地区的经济增长、能源利用、土地利用和碳排放。这个研究的目的不是探讨基于SSP2和iPETS的CO2排放的未来可能趋势。相反，他们使用SSP2及其某一变量的变化进行敏感性分析，来探讨教育对CO2排放的影响，发现受教育程度的提高与更高的排放量同时出现。

图 粗线表示每个SSP的“标记”模型，而该SSP下的其他模型用细线表示。

四、优势与局限

值得注意的是，SSPs具有确定性。因此，这些路径不能以概率的方式捕获长期的不确定性，只能表明“一定范围内的可能的未来”。我们不知道其是否涵盖了所有可能，也不知道SSP1和SSP5这些极端路径的可能性。

Christensen等人的研究指出SSP1到SSP5的经济增长路径还是较狭窄的。他们基于两个来源研究了未来的全球和区域人均经济增长，并构建了二十世纪经济增长的概率分布：（1）时间序列模型；（2）13位专家的主观意见。分布结果显示2100年的经济增长不确定性远大于SSPs给出的建议。全球产出有25%的概率高于最高路径产出（SSP5），有15%的概率低于最低情景产出（SSP3）。他们预测的CO2排放量也有类似的结论。因此，SSP情景很可能低估了高排放和气候破坏的可能性。

情景的实用性在于其描述了一组一致的相互关联事件。此外，也可以像O'Neill一样将其应用于敏感性分析。然而，当存在多种情景时决策者可能感到困惑，因为每种都表明一个可能的未来，需要每种情景的相对可能性来指导决策。目前，对于开发将概率分配给每种情景的模型过于乐观。我认为有两种可供选择的方案，可以并行研究。一个方法是让大批气候建模者针对给定情景集合中少许关键变量的相对可能轨迹陈述其主观意见。第二种选择是针对此类关键变量开发预测模型，包括重要参数的不确定性。两种方法都可以得出条件概率情景集合。

原文信息：

Keilman, N. Modelling education and climate change. Nature Sustainability, 497–498 (2020). https://doi.org/10.1038/s41893-020-0515-8