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从婆罗洲直接向上看,可以看到雨林的树冠。资料来源:Peter Lopeman / Alamy Stock Photo
马来亚的沙巴州,婆罗洲,马来亚。 资料来源:Peter Lopeman / Alamy Stock Photo
气候建模
2020年4月14日的访谈

分析:如何使“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

必威手机官网碳简短的员工

多个作者

04.14.20
气候建模 分析:如何使“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

做出气候变化预测的科学家必须应对一些不确定因素。

全球变暖的金额将取决于未来排放量的幅度,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的气候就是增加了大气中的温室气体。

然而,气候变化也取决于被称为“以反馈“。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”模型预测根据本·布斯博士和同事英国气象局哈德利中心

格里塔·通伯格(Greta Thunberg)等气候活动人士也有同样的想法表示关切气候投影通常不完全包含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,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,一半左右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,变暖减少了数量表层海水吸收的二氧化碳和土壤中固定的碳量。它还可以加速树死野火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。

地球变暖时碳循环行为的变化就是一个例子气候反馈——地球温度从一个次要因素中自我强化的变化。然而,并不是所有这些反馈都一定会导致温度升高。二氧化碳受精效果可导致额外的植被生长,血液血液螯合。氮循环变化还可以增强土地对碳的吸收。植被为应对气候变暖而发生的动态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

未来全球变暖的情景气候模型社区确实考虑了碳循环反馈,但经常使用单一的估计从以前的研究反馈强度,不包括任何不确定性的碳循环反馈。这种情况没有考虑到碳循环反馈的不确定性的原因是大约有一半目前,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-支持了主要的气候预测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。

(然而,应该指出的是,尽管RCPs是以“浓度”来定义的,并且在AR5中也以这种方式使用,但即使在使用浓度驱动的气候预测的论文中,它们也经常被称为“排放情景”。这并不是严格准确的,而且不幸地导致了对rcp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- 查看使用排放场景运行地球系统模型时会发生什么,而不是从RCPS提供预估计的温室气体浓度。这些也包括在IPCC AR5中,但不如浓度驱动的投影突出。

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是兼容的每个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。

有苔藓山毛榉树的根的森林土壤。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

一个单独的尝试探讨碳循环的不确定性由Booth及其同事于2017年开发。他们采取了单一气候模型 - 而不是比较不同建模中心的结果 - 哈利中心耦合模型的版本“HadCM3“添加了碳循环过程,称为”HADCM3C“ - 并探索了影响碳循环反馈的土地和海洋生物地球化学过程的广泛可能的参数。

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.检查了六种不同的土地面参数,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。

布斯及其同事认为,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海洋碳变化。随着世界温暖和大气二氧化碳浓度的增加对土地碳循环的变化 - 如土壤呼吸和光合作用的变化 - 可以允许准确地匹配当前条件的模型,以最终达到2100的多大二氧化碳浓度。

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

根据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。IPCC AR5中使用的2100年标准RCP浓度用水平黑色线表示。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。

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,使用常规的RCP8.5排放,CO2浓度可以在-142ppm之间,在C4mip模型中的实际RCP8.5值为936ppm的213ppm,在-84ppm和660ppm之间的ppe运行中的实际RCP8.5值之间。

包括碳循环反馈不确定性的二氧化碳浓度变化

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。

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。

虽然许多碳循环反馈估计接近或略高于标准浓度值,但非常大的估计数量较少,特别是在PPE实验中,特别是在高排放情景中。

例如,在中间RCP6.0.场景是相当一致的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,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 - 只有39个碳循环反馈估计中的一个产生的结果,这很高,但同时它是一个值得考虑的风险。最高端的估计还涉及具有高于IPCC AR5中的任何气候模型中的气候敏感性的模型(称为耦合型号互相项目5 -CMIP5.)但不一定在范围之外一些新的CMIP6估计

重要的是要注意,这里考虑的碳循环反馈估计范围可能仍然是保守的,因为这些碳循环模型中的许多缺乏多种反馈 - 既有阳性和阴性 - 包括永久冻土,氮循环变化和动态植被.许多这些缺少的反馈已包含在最新一代的模型中 -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年的一篇论文由研究人员加州大学欧文看看高排放情景下的经济反馈——换句话说,一个高度变暖的世界造成的经济损害如何减缓增长和排放。这组作者认为,“对化石燃料的经济损害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,这些经济损失可能不成比例地影响到脆弱人口,并使减缓气候变化更加困难"。

碳周期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。

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,但准确取决于多少的敏感程度每个模型都在大气中的CO2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。)

下图显示了我们的分析结果。第一个条形图显示了IPCC AR5中CMIP5气候模式中每个RCP浓度路径的变暖标准范围。第二个条形图显示了如果使用C4MIP中12种不同的碳循环反馈估计与rcp常规相关的排放来运行每个CMIP5模型会发生什么,而第三个条形图显示了27种PPE运行中每一种CMIP5模型的估计值。

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变暖估计

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。

根据标准的CMIP5模式运行,2100年预测的变暖量相对于工业化前的在RCP8.5浓度途径下,温度在低RCP2.6浓度途径下从0.9℃的低端距离为6℃。当包括碳循环反馈不确定性时,该范围在低端 - 从0.9℃至0.8℃的低端增加 - 高端 - 从6C至7.7C的高端增加。

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)。

尽管所有RCP情景中预测的平均变暖幅度都不大——这是一个预期的结果,因为它们的标准浓度路径已经包括了碳循环反馈的估计——但包含的不确定性大大扩大了高端变暖估计,特别是在高排放情景中。

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,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,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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碳循环反馈是决定未来变暖的一个重要因素,但往往被低估。虽然目前IPCC的变暖预测在RCP浓度情景中考虑了“平均”碳循环反馈,但它们没有包括碳循环反馈估计中的巨大不确定性。这一分析表明,如果考虑到这些不确定性,未来大气中可能的二氧化碳浓度和变暖的范围要比通常报道的大得多。

甚至有可能,碳循环反馈可以允许更温和的排放情景——比如传统上与RCP6.0相关的情景——达到非常高端的RCP8.5情景中的浓度,但只有在所有可用的碳循环反馈估计中最高的情况下。

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扰动物理系综(PPE.)。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年RCP4.5的CO2浓度为538ppm;这与RCP8.5在2050年达到的水平相同。通过观察RCP8.5运行中2050年碳循环反馈估计的范围,我们可以得到RCP4.5 2100年的近似值。在RCP2.6场景中,我们使用提供的从PPE运行的RCP2.6,但对C4MIP使用RCP8.5进行估计(因为C4MIP只有RCP8.5可用)。我们通过比较RCP8.5估计和RCP2.6为PPE提供的运行来测试这种方法,并发现尽管相对较短期的年份(2022年),RCP8.5达到了RCP2.6 2100的浓度,但仍相当接近。

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运行的4个rcp中的每个rcp与2100年标准浓度情景的碳循环反馈差异。这只需要简单地将2100的二氧化碳浓度与标准的2100 RCP浓度进行区分。然后利用这39个碳循环反馈差异(12个C4MIP模型和27个PPE模型),以模型TCR为基础,计算38个CMIP5模型中每个模型可能出现的额外(或减少)变暖。

具体地,使用等式计算来自CO2的额外迫使:

在哪里base_co2标准的2100 rcp浓度和标准add_co2.是碳循环反馈差异。

额外增温的计算方法为:

在哪里f_2xco2.是与大气二氧化碳增加一倍有关的压力:3.7瓦特每平方米。

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,CO2浓度,温度和降水变化所有在确定碳循环反馈和其他方法的大小时都发挥作用,例如在温度达到与这些RCP相关的2100个级别时使用RCP8.5值,可能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
  • 分析:如何使“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟
  • 解释者:'碳周期反馈如何影响全球变暖?

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