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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
4月14日4月14日16:49

分析:“碳循环反馈”如何使全球变暖变得更糟

必威手机官网碳短文员工

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。

全球变暖的金额将取决于未来排放量的大小又转而取决于社会如何增长和发展。变暖的速度也取决于如何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,即碳循环反馈“。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。

碳循环是在大气,陆地,海洋和含有的生物之间看到碳交换的过程的收集。“反馈“请参阅这些过程如何随着地球变暖和大气二氧化碳浓度升高而改变。

常用的加热预测 - 那些突出的那些政府间气候变化小组(IPCC)评估报告 - 包括单一最佳估计碳循环反馈。但他们不考虑这些估计中的巨大不确定性。

这些不确定性是不同之间分歧的“主导来源之一”模型预测根据博士博士他的同事英国气象局哈德利中心

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,气候变暖减少金额表层海水吸收的二氧化碳和土壤中固定的碳量。它还可以加速树死森林火灾的风险解冻永久冻土可以将额外的碳释放到大气中。总的来说,碳循环是将会减弱由于气候变化,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。

作为地球变暖的碳循环行为的变化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。二氧化碳施肥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。

碳循环反馈组件简化图及其对陆地和海洋碳汇的影响。图1来自Lade等人2018年

未来的变暖情景气候建模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,称为代表性浓度途径(RCPS)。这四个浓度驱动的实验 -RCP2.6RCP4.5RCP6.0, 和RCP8.5- 巩固了主要的气候预测IPCC第五次评估报告(AR5)于2013年出版。他们实际上并没有实际使用碳排放,因此,不包括将排放转化为浓度的任何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-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兼容每个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不是考虑到当前的政策,它阐明了燃料使用量回归大幅增长的后果,也使模型之间的差异得以清晰地看到。

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。

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。

建模碳循环反馈

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还表示可用模型的集合 - 称为AN乐团的机会- 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。

森林土壤与苔藓山毛榉树的根。信誉:Pablo Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy股票照片

森林土壤与苔藓山毛榉树的根。信誉:Pablo Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy股票照片

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。

这种可能碳循环参数的探索被称为“扰动物理合奏”(PPE)。它允许研究人员探索比C4MIP方法更广泛的潜在碳循环反馈,但是限制它们都在单个底层模型上运行而不是不同的不同模型。PPE为两个未来的发射方案运行:与RCP2.6和RCP8.5传统相关的那些。

PPE研究了六种不同的地表参数,包括:

PPE运行也看出了影响碳循环反馈的大气和海洋参数的不同价值。这些包括温度响应的大小(通过对流和云参数的变化),降雨分布,土地/地面和陆/海形成。它们导致比C4mip更广泛的碳循环反馈估计,具有显着数量的更高浓度的估计。

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。

下图显示了常规关联的排放场景的2100年大气二氧化碳浓度的分布。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。有关如何估计RCP特定值的详细信息,请参阅最后的方法部分。

C4MIP和PPE实验均建议碳循环反馈比每个RCP的排放情景和浓度途径之间的传统关系中的常规关系中的碳循环反馈大。

例如,由常规与RCP4.5常见的排放产生的平均大气二氧化碳浓度为每百万份(PPM)在C4mip和PPE中的562ppm,而标准RCP4.5浓度途径本身的值为538ppm。

差异在较低发射方案中比较低发射的差异更大。C4mIP和PPE的常规RCP2.6排放产生的平均浓度为3%。通过常规RCP4.5排放,两组实验中的4%越高,而常规RCP6.0排放量在C4mip中具有4%,PPE中的8%越高。RCP8.5显示最大的差异,平均浓度在C4mip中的5%越高,PPE中的15%越高。

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,来自C4MIP和PPE的C4MIP和PPE的碳循环反馈估计与C4MIP和PPE相比,与RCP常规相关。条形图表示整个估计范围,而每个模型用一个点表示。有关如何估计RCP特定值的详细信息,请参阅最后的方法部分。

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%。

这意味着在文献中的最高可用碳周期反馈估计下,RCP6.0相关的排放情景可能导致2100个大气压二氧化碳浓度等于标准RCP8.5集中情景的浓度。

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)但不一定在范围之外一些新的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“。

碳周期反馈对未来变暖的影响

碳循环反馈中的不确定性有可能导致大气中的CO2浓度2100,其比RCP中排放和浓度之间的标准关系更高或谦虚地低。

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多么敏感每个模型都是针对大气中二氧化碳的变化。

在IPCC AR5中呈现的2100个变暖的范围依赖于四种固定的CO2浓度方案(RCP) - 每个方案,其中每个方案基于来自前一代气候模型的碳循环反馈的最佳估计。然而,这种最佳估计忽略了本解释者的先前部分所示的碳循环反馈估计中的大不确定性。包括碳周期的不确定性将用于扩大未来的变暖估计范围。

亚马逊河,南美洲的卫星图象。信用:美国宇航局档案/ alamy股票照片
亚马逊河,南美洲的卫星图象。信用:美国宇航局档案/ alamy股票照片

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热化估计

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。

在标准CMIP5模型运行下,在2100年相比预计的变暖量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。

在中等缓解RCP4.5场景中,在C4MIP和2.6C中,在CMIP5至2.6C(1.5-3.8C)中,平均变暖从2.5C(所有型号范围为1.6-3.3C)增加(1.5-4C)PPE。低压rcp6场景在C4mip和3.2℃(2.1-5c)中的CMIP5至3.1C(2-4.4C)中的3C(2.3-3.9c)增加了PPE。

最后,非常高的RCP8.5场景在C4mip和4.9c(3.1至7.7c)中,从4.6c(3.3到6c)中,在ppe中的4.9c(3.1至7.7c)中,显示最大增加。

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。

即使在更适中的排放情景下,高气候敏感度和高碳循环反馈的组合可能导致大幅变暖。中级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,对这些相互作用的核算将对产生的变暖估计范围相当小,因为高端仍然由高灵敏度模型确定,这也预期具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,这提供了政策制定者支持雄心勃勃的缓解途径的另一个原因,因为在许多评估中可能低估了非常高的温暖结果的可能性,这些评估目前不考虑碳循环反馈不确定性。

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扰动物理系综(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)模型的值在IPCC AR5表9.5中不可用或陈等人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是碳循环反馈差异。

通过以下方式计算额外的变暖:

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笔记本使用来运行代码和所有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。

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