气候模型：其优势和使用方法

几十年前，科学家们建立了第一个气候模型，模拟全球平均气温上升时世界各地的天气情况。此后数年，这些最初的气候模型以惊人的准确度预测了气温变化的范围，甚至科学家们还在不断扩展和完善新的版本。 

这些模型及其显示的预测可以帮助我们对未来做出风险知情的决策。要有效地利用气候模型进行决策，我们首先需要了解它们是如何工作的，以及它们最擅长做什么。 

什么是气候模型？

气候模型展示了在温室气体排放使地球大气变暖的基础上，地球气候（包括温度和降水量）可能会发生的变化。研究机构的科学家通过将地球表面划分为三维网格单元，并使用方程计算能源、碳和水等气候因素在这些网格单元中的变化、相互作用和移动，从而创建气候模型。气候模型可以预测未来几十年甚至几个世纪的情况。

气候模型的类型

气候模型因模型网格单元的大小而异：全球环流模式（GCMs）模拟全球范围的气候；区域环流模式（RCMs）缩小全球环流模式的结果，模拟区域范围的气候。所有气候模式的初始来源相同：GCMs.

升温1℃时超过32℃（90℉）的天数

GCM CMIP5

RCM CORDEX-CORE

超过32℃（90℉）的天数

• 0
• 1-7
• 8-30
• 31-90
• 91-180
• 181-365

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大多数 GCM 的网格单元大小约为边长 150 至 250 公里。由于这些网格单元的大小，GCM 模拟的是更大区域的气候条件，而不是当地的天气。例如，GCM 可以捕捉整个斯堪的纳维亚半岛降水模式的动态变化，但无法捕捉单一山脉一侧到另一侧的降雨量变化。为了从 GCM 结果中获得本地预测，科学家可以使用两种技术之一：统计降尺度或动态降尺度。

在统计降尺度中，科学家利用历史气象观测数据为大气环流模型的结果增加细节。在动态降尺度中，科学家利用 GCM 预测结果运行更小、更详细的 RCM。RCM 的网格单元边长在 10 到 50 公里之间。由于 RCM 非常详细，需要大量计算能力，因此科学家将地球表面划分为更小的区域，并为每个区域运行单独的模型。 

气候模型的优势

气候模型最擅长预测一系列结果，从最不可能到最有可能，显示整个地区的趋势。 

展示地区和全球趋势

气候模型擅长展示大气变暖时气候和天气的变化和转变方式。近几十年来，观测到的天气趋势（例如，一个地区变得更干燥、更潮湿或更炎热）一般都与气候模型几十年前的预测相吻合。气候模型在区域或大陆尺度上表现最佳，在预测地方尺度的天气时有实际限制。 

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气候模型预测在较低的变暖程度下最为准确--此时全球气候与我们近代可预测的气候最为相似。全球气候中的一些力量，如洋流和风流，对天气影响很大，但在前所未有的升温水平下，它们可能会以陌生的方式出现。随着全球平均气温进一步升高，超过工业化前的基线，这些力量可能会发生变化，进而以气候模型无法预料的方式扰乱天气。 

预测分布和范围

在日常生活中，天气每天、每季、每年都不尽相同。一年中的某一天--比如 10 月 31 日--在某个地方，可能某年温暖晴朗，而下一年则寒冷多雪。气候模型的一个重要优势是，它们在预测中反映了天气的随机性和变化。

在气候模型中，每个网格单元的每个模拟日都包含最高和最低温度、降水量等数据。为了测试这些结果会如何变化，科学家可以反复运行气候模型，在略有不同的条件下将一年模拟数次，甚至数百次或数千次。模拟结果不仅显示气候的平均变化程度，还显示可能出现的变化以及不太可能出现的结果。 

从可能性较小的第 5 个百分位数和第 95 个百分位数到可能性最大的平均结果，正如 "可能的Probable Futures "地图所显示的那样，看到这些可能的结果范围有助于全面了解特定地方可能发生的情况。

评估风险

最后，气候模型之所以是如此有用的工具，是因为它具有评估气候风险的潜力。任何特定气候风险的严重程度都取决于当地对该风险的暴露程度，而暴露程度正是气候模型可以模拟和预测的。例如，气候模型可以告诉您，平均而言，在 1.5 摄氏度（2025 年的全球平均温度）的条件下，农业地区发生严重干旱的可能性有多大。了解这种气候风险暴露是适应气候的第一步。

如何使用气候模型

遵循一些指导原则可以帮助您利用气候模型预测做出明智的决策。

使用变暖程度，而不是日期和年份

气候模型根据大气成分如何影响全球平均大气温度以及最终气候变化的物理影响（如极端高温、干旱和降水）来模拟气候条件。

由于气候模型是根据这些物理动力学原理运行的，因此使用气候模型的最佳方法是从变暖程度开始，检查模拟的气候，然后考虑我们何时可能达到或可能达不到这个变暖程度。地球可能在哪一年达到一定程度的变暖主要取决于人类温室气体排放的速度和规模，我们可以估计，但无法准确预测。

一些气候地图根据排放情景--人类活动的具体、复杂组合--预测日期。Probable Futures 地图只显示变暖的程度，而不是精确的日期。 

关注温度

对于科学家来说，温度是最容易模拟的天气变量，因为人们对热量的物理学原理非常了解。而降水和湿度等其他类型的天气则较难建模，因为其中涉及的物理条件更为复杂，不确定性更大。例如，降雨需要空气中的湿度和催化剂来引起凝结，而且在小范围内会有变化。 

更极端、更复杂的气候事件，如飓风和台风，对建模来说具有挑战性，因为科学家的观测数据有限，而且它们是高度复杂的物理学产物。  

然而，温度是气候变化背后的驱动力，影响着许多天气事件。例如，尽管科学家们无法预测强降水的准确位置，但他们确实知道，温度越高，降水模式越不稳定，越容易出现强降水。我们可以利用这些有用的信息，结合历史数据和气候模型预测，来了解那些罕见的、难以模拟的事件的未来趋势。

请考虑反馈意见

除了人类排放的温室气体外，地球系统内的生物反馈机制也会导致全球平均气温上升。气候模型在模拟未来气候状况时，可能并未将这种额外的变暖因素纳入考量。因此，了解我们何时可能会触发某些反馈机制——例如格陵兰冰盖的融化和亚马逊雨林可能出现的退化——有助于为气候模型的预测提供更全面的背景信息。

气候模型是评估气候风险的有用工具。探索我们的地图，直观了解世界各地过去、现在和未来的气候变化。只需点击和缩放，您就可以开始使用气候模型，在自己的生活和工作中做出明智的气候决策。