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看直接向上的雨林树木的看法,婆罗洲。信誉:彼得罗普曼/ alamy股票照片
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气候模型
4月14日4月14日的访谈

分析:“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

金宝搏bet188碳简短的员工

多个作者

04.14.20
气候模型 分析:“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。

全球变暖的程度将取决于未来排放量的大小,这反过来又取决于社会如何发展和发展。全球变暖的速度也将取决于气候变化的方式敏感气候就是增加了大气中的温室气体。

然而,气候变化还取决于一个被低估的因素,即以反馈”。考虑到碳循环反馈中的不确定性,世界可能会比人们普遍认为的变暖更多——或更少。

碳循环是碳在大气、陆地、海洋和它们所包含的生物之间交换的过程的集合。”反馈指的是随着地球变暖和大气中二氧化碳浓度上升,这些过程可能会发生怎样的变化。

常用的变暖预测,在政府间气候变化专门委员会(政府间气候变化专门委员会)的评估报告——包括对碳循环反馈的最佳估计。但他们没有考虑到这些估计中的巨大不确定性。

这些不确定性是不同国家之间差异的“主要来源之一”模型预测根据博士博士他的同事达德利中心

气候活动人员,如Greta Thunberg,也有表示担忧这种气候预测通常没有完全考虑到碳循环反馈的潜在范围。

本文通过研究过去十年科学家们进行的一系列模型研究,探讨了碳循环反馈不确定性的含义。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,从最高的角度来看,研究结果显示,在同样的排放水平上,这些反馈可能会使大气中温室气体的浓度更高——意味着更暖化。

本文的分析表明,反馈可能会导致比IPCC主要预测高出25%的升温。

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存在于大气中,其余被海洋和陆地吸收。然而,随着地球变暖,这种情况预计会发生变化。例如,气候变暖减少了数量由表面海水吸收的二氧化碳和土壤中螯合的碳量。它也可以加速树死森林火灾的风险永久冻土融化可能会向大气中释放额外的碳。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,更少被陆地和海洋吸收。在将未来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。

地球变暖时碳循环行为的变化就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。二氧化碳受精这些影响会导致额外的植被生长,吸收更多的碳。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。

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

未来的变暖情景气候模型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有一半气候模拟小组目前没有包括模拟碳循环反馈变化所需的生物地球化学循环。那些包含生物地球化学的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套特定的未来温室气体浓度和其他气候强迫,称为代表浓度途径(rcp)。这四个由浓度驱动的实验RCP2.6RCP4.5RCP6.0,RCP8.5- 巩固了主要的气候预测IPCC第5次评估报告(AR5)发表于2013年。它们实际上根本不使用碳排放,因此,不包括任何涉及将排放转化为浓度的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.-看看如果你使用排放情景来运行地球系统模型,而不是提供来自rcp的预估温室气体浓度,会发生什么。IPCC第5次评估报告中也包括了这些预测,但不如集中驱动的预测突出。

对于这些排放驱动的模拟,开发rcp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(尽管需要注意的是,排放情景的范围很广泛是兼容的每个RCP浓度途径)。

由于建模时间有限,并不是所有的研究小组都有包含碳循环的模型,因此只有12个不同的模型参与了AR5的研究——而且只有传统上与非常高的RCP8.5浓度途径相关的排放被用于地球系统模型的运行。尽管这种高排放的情况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,随着气候模型变得越来越复杂,其中包含的碳循环反馈的范围也扩大了。例如,AR5模型中没有一个包含永久冻土融化,而一些较新的模型有永久冻土模块。类似地,现在更多的模型包括动态氮循环,这往往会减少碳循环反馈的规模。

浓度驱动模型的运行依赖于已确定的碳循环反馈估计,而忽略了这些估计中的不确定性,这意味着未来可能的气候变化范围可能比普遍接受的要大。

造型以反馈

碳循环反馈主要是通过C4MIP探索的。如前所述,只有一部分模型参与了C4MIP实验,并且只使用了单一的未来排放情景(通常与RCP8.5相关)。

C4MIP也表示可用模型的集合-称为乐团的机会——而不是为了探索碳循环反馈中的不确定性而特意设计的实验。参与C4MIP的每个模型都设计了他们认为最准确的碳循环,而不是对控制碳循环过程的所有可能的潜在价值进行任何有目的或彻底的探索。

森林土壤与苔藓山毛榉树的根。资料来源:Pablo Scapinachis Armstrong / Alamy Stock Photo

有苔藓山毛榉树的根的森林土壤。资料来源:Pablo Scapinachis Armstrong / Alamy Stock Photo

一个单独的尝试探索碳循环的不确定性是Booth和他的同事在2017年开发的。他们没有比较来自不同模拟中心的结果,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,只选择那些符合历史观察的变量。模型是从1860年开始运行的,并将模拟的大气二氧化碳浓度与迄今为止的观测结果进行了比较。只有27个(57个中的)模型变量能够有效地重现过去的二氧化碳浓度,被用来分析未来的变化。

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,尽管它们都是在一个单一的基础模型上运行,而不是在一系列不同的模型上运行。PPE用于两种未来排放情景:传统上与RCP2.6和RCP8.5相关的情景。

PPE研究了六种不同的地表参数,包括:

PPE还研究了影响碳循环反馈的大气和海洋参数的不同值。这包括温度响应的大小(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,它们得出的碳循环反馈估计范围更广,有显著数量的浓度更高的估计。

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——比如土壤呼吸和光合作用的变化——可以使精确匹配当前条件的模型在2100年之前得出更高的二氧化碳浓度。

下图显示了2100年大气中CO2浓度的分布f我们的rcp在IPCC第五次评估报告中。实黑线表示与每个RCP相关的浓度情景。条形图分别表示所有C4MIP和PPE运行的大气浓度范围,而每个点表示单个运行。

来自碳循环反馈实验的二氧化碳浓度

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。条形图表示整个估计范围,而每个模型用一个点表示。标准RCP浓度为2100,如IPCC AR5所示,通过水平黑线显示。关于如何估计特定于rcp的值的详细信息,请参见最后的方法论部分。

C4MIP和PPE实验都表明,碳循环反馈大于每个RCP的排放情景和浓度路径之间的传统关系的假设。

例如,通常与RCP4.5相关的排放产生的大气二氧化碳平均浓度在C4MIP中为560ppm,在PPE中为562ppm,而标准RCP4.5浓度途径本身的值为538ppm。

高排放情景的差异大于低排放情景。在C4MIP和PPE中,常规RCP2.6排放产生的平均浓度比常规RCP2.6排放高3%。在两组实验中,常规RCP4.5排放比常规RCP6.0排放高4%,而在C4MIP和PPE中分别高4%和8%。RCP8.5差异最大,C4MIP平均浓度高5%,PPE平均浓度高15%。

下图提供了另一种看待碳循环反馈估计的方法。它并没有显示每个RCP下2100年的大气CO2浓度,而是显示了2100年CO2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RCP8.5实际值936ppm的-142ppm到213ppm之间,在PPE运行中RCP8.5实际值的-84ppm到660ppm之间。

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,由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。条形图表示整个估计范围,而每个模型用一个点表示。关于如何估计特定于rcp的值的详细信息,请参见最后的方法论部分。

这些平均值掩盖了碳循环反馈中的许多变异性。这一分析的一个主要结论是,尽管更新的碳循环反馈估计可能只会小幅增加平均结果,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场景是合理一致根据目前制定的气候政策,2100年的标准二氧化碳浓度是百万分之670ppm。在所有C4MIP运行过程中,常规rcp6.0相关排放产生的平均浓度为697ppm。在所有PPE上运行它的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中的799ppm,而PPE中的936ppm相当大——比IPCC AR5中使用的RCP6.0中的2100二氧化碳浓度高出40%。

这意味着,根据文献中可用的最高碳循环反馈估计,与rcp6.0相关的排放情景可能导致2100年的大气CO2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个碳循环反馈估计中只有一个得出了这么高的结果——但同时这也是一个值得考虑的风险。最高的估计还包括一个模型,其气候敏感性高于IPCC AR5(称为耦合模式相互比较项目5 -)中列出的任何一个气候模型CMIP5),但不一定超出范围一些新的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,因为许多这些碳循环模型缺乏大量的反馈——无论是正的还是负的——包括永久冻土融化、氮循环变化和动态植被。许多这些缺失的反馈已经包含在最新一代的模型-CMIP6-目前正在运行。这些实验当它们完成时,将提供关于碳循环不确定性的最新观点。

还有其他类型的反馈可以影响排放,目前没有包括在模型中。例如,2019年的一篇论文研究人员加州大学欧文分校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“。

碳循环反馈对未来变暖的影响

到2100年,碳循环反馈的不确定性可能导致大气中的二氧化碳浓度远远高于——或略低于——根据rcp中排放和浓度之间的标准关系所预期的水平。

在气候模型中,大气中二氧化碳浓度的变化将转化为2100年的额外或减少的变暖,尽管具体程度取决于此的敏感程度每个模型都是针对大气中二氧化碳的变化。

IPCC第五次评估报告中提出的2100年变暖的范围依赖于四种固定的二氧化碳浓度情景(rcp)——每一种情景都是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在本解释的前几节中显示的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未来变暖估计的范围。

南美亚马逊河的卫星图像。资料来源:NASA档案馆/ Alamy Stock Photo
南美亚马逊河的卫星图像。资料来源:NASA档案馆/ Alamy Stock Photo

为了量化碳循环反馈的不确定性对未来变暖的影响,我们选取了IPCC AR5中使用的每个CMIP5气候模型,并估算了12个C4MIP和27个PPE碳循环反馈估计下的额外(或减少)变暖情况。(关于如何进行这些计算的细节可以在本文末尾的方法论部分找到。)

下图显示了我们分析的结果。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,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

根据CMIP5模型(第一条)以及C4MIP和PPE模型(第二条和第三条)对与RCP相关的每个排放情景的碳循环反馈估计进行调整,得出了工业化前(1861-1899)和世纪末(2091-2100)的全球平均地表温度变化。每个单独的模型/碳循环反馈组合用一个点表示。详细信息请参见后面的方法论部分。

根据标准的CMIP5模式运行,2100年预测的变暖量相对于预工业温度范围从低RCP2.6浓度路径下的0.9℃到高RCP8.5浓度路径下的6C。如果将碳循环反馈的不确定性包括在内,这个范围在下限上略有增加——从0.9摄氏度增加到0.8摄氏度——而在上限上则大幅增加——从6摄氏度增加到7.7摄氏度。

不出意外,低端的RCP2.6模型对碳循环反馈的不确定性最不敏感,因为总体排放量最小。在RCP2.6中,CMIP5和C4MIP和PPE运行时,所有气候模式的平均变暖率分别为1.7C和1.8C。使用C4MIP和PPE运行时,所有模型的变暖幅度从0.9-2.5C略微增加到0.8-2.7C。

在中度缓解的RCP4.5情景下,CMIP5和C4MIP的平均升温幅度分别为2.5C(所有模式的范围为1.6 ~ 3.3 c)和2.6C (1.5 ~ 3.8 c),而PPE的平均升温幅度为2.6C (1.5 ~ 4 c)。低缓解RCP6情景升温从CMIP5的3C (2.3-3.9C)上升到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的4.6C(3.3到6C)到C4MIP的4.7C(2.9到6.7C)和PPE的4.9C(3.1到7.7C)。

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。

高气候敏感性和高碳循环反馈的结合可能导致严重的变暖,即使在更温和的排放情况下。中间RCP6.0例如,温室气体排放可能导致气温上升5摄氏度,尽管这未必是最可能的结果。中央估计仍在3摄氏度左右。

在CMIP5模式中,这种计算碳循环不确定性对全球变暖影响的方法并不完善。一个主要的限制是,通过C4MIP和PPE的39个不同的碳循环反馈估计被假定是独立于气候模型的——也就是说,每个气候模型都可能有任何碳循环反馈。

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。

然而,考虑到这些相互作用,对变暖估计的结果范围的影响将相当小,因为高端仍然是由高灵敏度模型决定的,预计这些模型也将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,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。

更广泛地说,这为决策者提供了支持雄心勃勃的减排途径的另一个理由,因为在许多目前没有考虑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大小,我们考察了两种不同的分析:气候-碳循环耦合模型相互比较项目(c4mip.)和HADCM3C扰动物理合奏(个人防护用品).C4MIP提供了12种不同CMIP5模型的排放驱动RCP8.5运行,但其他rcp由于计算时间和预算有限而没有运行。PPE为RCP2.6、SRES A1B场景和RCP8.5提供了27种不同的HadCM3C模型运行。这些样本是从57个样本中挑选出来的,依据的是它们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。

为了探索碳循环反馈对更广泛的未来排放情景的影响,我们使用来自C4MIP和PPE的RCP8.5运行来估算其他rcp中碳循环反馈的可能幅度。我们分析了当RCP8.5运行达到与其他rcp的2100值相同的大气浓度时的碳循环反馈值。

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CMIP5模式和C4MIP模式以及PPE模式的碳循环反馈模型进行了未来增温估算。首先,我们得到了42个CMIP5模式的历史/RCP全球平均地表温度序列KNMI气候探险家工具.我们不得不删除四个模型- cmc - cm, cmc - cms, EC-EARTH和FIO-ESM - where瞬态气候响应(TCR)的值在IPCC的AR5表9.5或陈等人2019表1(用于填写表9.5以外的一些模型),得到38个CMIP5模型。

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。

具体来说,二氧化碳的额外作用力是通过以下公式计算的:

在哪里base_co2.2100 RCP的标准浓度是多少add_co2是碳循环反馈的差异。

额外增温的计算方法为:

在哪里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。

此方法有一些应该注意的限制。首先,正如前面提到的,它假设碳循环反馈估计和CMIP5模型之间是独立的,但在实践中可能不是这样。第二,用于估计缺失的rcpp的方法——使用与这些rcpp相关的CO2达到2100水平时的RCP8.5值作为替代——隐含地假设CO2浓度是碳循环反馈幅度的主要驱动因素。

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,如当温度达到2100与这些rcp相关的水平时使用RCP8.5值,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都可以在一个公共GitHub存储库中获得,包括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

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

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