气候系统的复杂动力学：
知识的限制、政策意义与系统思维的必要性
作者：
Carolyn W. Snyder, Michael D. Mastrandrea, 和 Stephen H. Schneider
1 引言
当前正是理解气候系统的关键时刻。人类持续燃烧化石燃料，将热量滞留的温室气体（GHGs）排放到地球大气中。在过去的150年中，大气中的二氧化碳（CO2）浓度从280 ppm 上升到385 ppm，增长了超过35%。目前，CO2的浓度高于过去80万年的任何时候[Lüthi et al., 2008]，甚至可能高于过去4500万年的水平[Pagani et al., 2005]。变暖的影响已在全球范围内显现，包括：山地冰川和极地冰层的融化；海平面的上升和海洋酸化的加剧；干旱、热浪、火灾和飓风的强度增加；动植物生命周期和分布范围的改变；传染病的传播；以及与热相关的死亡人数的增加[Solomon et al., 2007; Parry et al., 2007]。
政府间气候变化专门委员会（IPCC）的最新全球评估报告指出，“气候系统的变暖是毫无疑问的”，并且“自20世纪中期以来，全球平均气温的大部分升高很可能是由于人类温室气体浓度的增加”[Solomon et al., 2007]。
人为（人类活动引起的）气候变化涉及复杂的全球地球物理、生物、社会和经济系统之间的相互作用。理解气候系统及其变化动力学，需要运用系统概念、原则和方法。地球的气候系统包含众多嵌套且耦合的子系统，这些子系统在不同的时间和空间尺度上发挥作用。
Edward Lorenz 通过1961年对天气预测的研究，为混沌理论和复杂性科学提供了第一个灵感。Lorenz 发现，无论计算能力多强，都无法准确预测天气随时间变化的详细情况超过约十天，因为初始条件中哪怕极其微小的误差都会迅速放大——这种对初始条件的极端敏感性就是著名的“蝴蝶效应”。
然而，气候系统的行为可以与天气截然不同：在某些尺度上，气候系统的行为是混沌的，而在其他尺度上，它可能是随机的甚至是确定性的——这展现了气候系统动态的复杂行为特征。
研究气候系统组成部分的各种科学学科往往忽视了这一多组分系统的复杂性，而是分别对气候系统的子部分进行隔离和学科分界线下的建模。通常假设渐进性和线性关系，大多数模型表现出内部稳定和可预测的行为。即便是明确建模非线性时，这些模型也通常基于对小尺度现象的简化表示。
早期研究中气候子系统之间缺乏耦合反映了多样化且以学科为导向的科学界中内部耦合的缺乏。气候系统中固有的涌现属性、多重平衡、路径依赖性和非线性往往被忽视，即使被发现，也被视为例外，而非基本特性[Rial et al., 2004]。然而，越来越多的研究人员将复杂性分析工具应用于气候系统，进而气候科学扩展和丰富了复杂性理论。
章节概述
本章的目标是描述复杂性科学对我们理解气候系统的贡献，以及气候系统复杂特性对气候预测和政策分析提出的独特挑战。
我们首先通过复杂性科学的视角，简要探讨地球气候系统。然后，我们介绍气候科学用来理解过去行为、识别当前气候变化原因以及预测未来气候的数据来源和建模策略。气候系统的复杂动力学限制了我们对气候系统的知识获取能力，并增加了对人为气候变化影响的预测的不确定性。
我们研究了六个案例，展示了复杂性主题在气候科学中的重要性和发展：冰期-间冰期循环、热盐环流、冰盖、植被覆盖变化、物种灭绝以及超出情景。
我们还探讨了地球系统复杂性对气候政策分析的影响。气候变化影响的评估通常基于学科，并未充分整合重要学科之间的联系。
基本术语定义
确定性：确定性系统在未来状态的发展中没有随机性。确定性系统的未来动力完全由其初始条件决定。
随机性：随机系统与确定性系统相反。在随机或随机动力学中，系统未来的演化是不确定的，可以用概率分布来描述。即使已知初始条件，系统仍可能达到许多可能状态，其中一些状态比其他状态更可能出现。
混沌：混沌理论描述了一些对初始条件高度敏感的动态系统的行为，这些系统具有有界（奇怪吸引子）且非重复（非周期性）的动态轨迹。尽管混沌系统的行为由于初始条件扰动的指数增长可能看似随机，但它们实际上是确定性的。然而，由于对初始条件的高度敏感性，混沌系统尽管确定性但在实际中不可预测。
非线性：线性系统遵循叠加原理：在某一时间和地点，由两个或多个刺激引起的总响应是每个刺激单独引起的响应的总和。相反，非线性系统中叠加原理失效。因此，非线性系统的行为无法表达为其部分行为的总和（或其倍数）。
复杂性：复杂性有多种定义，其中一种观点认为，复杂性是描述现象难易程度的衡量标准。简单的线性系统和简单的纯随机系统都可以用很少的信息完全描述，因此复杂性是独立于随机/确定性谱系的特征。
复杂系统：复杂系统由相互关联的部分组成，整体表现出单个部分所不具备的一种或多种特性。复杂系统的一些潜在特性包括不可预测性、涌现、系统组件之间的相互作用、秩序与混乱的同时存在、异质性、混沌、非线性、反馈回路和滞后性。这些特性将在第2节中详细定义和探讨。
2 地球气候系统作为一个复杂系统
我们现在通过复杂性科学的视角，简要探讨地球气候系统：复杂系统的结构、反馈、瞬态响应、涌现特性、多重平衡和路径依赖性。这并不是气候科学的入门介绍，读者可以参考 Solomon 等人 [2007] 的第一章以了解气候系统的概述，并通过该报告的其他章节深入探讨特定系统组件及其相互作用。此外，Schneider 等人 [2009] 提供了一个广泛且技术性较弱的综述。
2.1 结构
气候系统由嵌套和相互联系的子系统组成，通常沿学科界线分为以下几个大规模组件：大气、海洋、陆地生态系统和冰冻圈（见图1总结示意图）。这些子系统中的每一个本身就是一个复杂系统。
嵌套系统的一个例子可以从以下层次观察到：从一个单一的植物细胞到整棵植物；再到植物、土壤和大气在森林群落中的相互作用；再到包含草食动物、植物竞争、养分循环和小气候的大型生态系统；再到陆地温室气体汇与源以及区域能量通量和水循环的大陆尺度变化；最后到数百年至数千年尺度上的温度和降水的全球影响。在不同的尺度上，我们发现稳定和不稳定反馈的不同组合。
2.2 反馈
反馈：反馈是一个循环因果过程，其中系统输出的一部分被返回（反馈）到系统的输入中。负反馈作用于稳定系统，减少新输出的变化。相反，正反馈作用于使系统不稳定，增加或放大新输出的变化。
一些系统组件之间的连接会产生正或不稳定反馈，而另一些则会产生负或稳定反馈。例如，冰雪覆盖变化就是一个正反馈的例子。地球表面的反照率（albedo）指的是地表对太阳辐射的反射能力，冰雪具有非常高的反照率，因此能反射更多的太阳辐射，使地表冷却。冰雪覆盖的增加提高了地球的反照率，导致地表进一步冷却，进而增加冰雪覆盖，进一步提高反照率，从而引发更多冷却。相反，冰雪覆盖的减少降低了地球的反照率，使地表变暖，导致冰雪进一步融化，暴露出下面较暗的土地、植被和/或水体，从而降低地表反照率，引发更多的变暖。
一个负反馈的例子是海洋对大气中CO2的吸收。大气中CO2浓度越高，海洋吸收的CO2越多，从而减少了大气成分的净变化，有助于稳定气候。
陆地生态系统可能同时提供正反馈和负反馈，有时来自同一事件，且常常以不同的速率和空间尺度发生。例如，气温升高和冬季变暖可能导致木本植被向北扩展。这种扩展可以从大气中储存CO2，从而减缓全球变暖。然而，植被扩展也可能降低地表反照率，特别是在雪地上生长时，从而可能导致区域变暖。当前的模型表明，北方纬度森林覆盖增加的总体效应是变暖，但这一效应取决于云反馈的复杂性，可能高度依赖于尺度和位置 [Bala et al., 2007; Gibbard et al., 2005; Betts, 2000; Bonan et al., 1992]。
水汽是气候系统中另一种复杂的反馈。气温升高会导致海洋中更多的水分蒸发，使大气中的水汽含量增加，而暖空气容纳更多水汽的能力进一步增强——这是一个众所周知的、非线性但确定性的过程。水汽本身是一种温室气体，从而导致气温进一步升高。水汽增加也可能导致更广泛的云层覆盖，而云层既可以起到负反馈作用，也可以起到正反馈作用。云层反射入射的太阳辐射，从而引起冷却。然而，云顶高度的增加可能引起变暖 [Schneider, 1972]。水汽和云层的净反馈是气候系统中最不确定的元素之一。当前气候模型中云层描述的差异导致特定温室气体浓度变化所引起的变暖预测差异的主要部分，模型预测变化的上限估计中多达80%的变化来自云层表示的不同 [Soden and Held, 2006; Webb et al., 2006; Knight et al., 2007; Solomon et al., 2007]。
最后，要从根本上理解气候系统，必须充分考虑系统中的人类成分，第5节将进一步讨论。社会系统也是一组具有复杂相互作用和反馈的嵌套系统。例如，气温升高可能增加空调的使用，从而导致电力使用量增加和温室气体排放增加（如果电力通过燃烧化石燃料生成），这是一个正反馈。相反，经历气候变化的早期负面影响可能导致政策和行为变化的增加，这是一个负反馈 [Schneider, 1997; Liu et al., 2007]。
2.3 瞬态响应
瞬态：瞬态是非平衡系统的动态轨迹。瞬态响应随时间变化。在气候系统中，不同的组件随时间以不同的方式响应，随着系统向平衡状态演化，形成独特的模式。
系统的不同组件以不同的速率和空间异质模式对外部或内部变化作出响应，从而导致非线性和瞬态响应。例如，温室气体（GHG）浓度的变化改变了地球的能量平衡，进而在几天内导致水循环和云层的变化，在数天到数年内导致环流模式的变化，在数年至数百年内导致陆地生态系统的变化，在数十年至一千年内导致海洋的变化，并在数世纪至数千年内影响冰盖。这些时间差异导致了气候系统中复杂的先导、滞后、延迟和惯性。
此外，许多过程对扰动的时间特征（例如变化速率、变化时间和历史背景）高度敏感。这些瞬态响应对理解气候系统和识别关键动态成因构成了严重挑战，因为很难判断瞬态路径是朝向稳定条件的移动、朝向完全不同动态形式（分岔）的移动，还是仅仅是无尽的瞬态变化。
2.4 涌现特性
涌现：涌现是一种现象，其中复杂系统的行为模式由相对简单的多重交互作用中产生，并从根本上改变系统动力学（例如分岔），系统因此被称为自组织。一些人更广泛地使用“涌现”和“自组织”来描述任何足够新颖的行为。涌现特性无法通过了解现象下一层次的组件交互来预测，且只能在高于构成组件的层次上进行研究。
在某些尺度上，气候行为是简单的、确定性的，并且相对容易建模和预测——考虑到前述复杂的嵌套结构，这确实是一个非凡的涌现例子。重要的是要理解，气候是系统在数十年或更长时间以及区域空间尺度上的平均行为，而不是日常局部天气的变化或年际变化。
气候系统的涌现特性的例子包括温度的季节性循环、一部分海洋环流模式和冰期-间冰期循环。例如，当地球经历冰期和其他快速温度变化时期时，气候遵循一种不对称的模式：缓慢降温和陡峭升温 [Rial et al., 2004]。在过去的35万年中，南极洲的温度与CO2浓度之间似乎存在相关性，其最小二乘相关系数（R2）约为0.8，这意味着在过去35万年中，南极温度总变化的80%可以仅通过CO2浓度的变化来解释 [Cuffey 和 Vimeux, 2001]。
这一强相关性令人惊讶，因为在这些时期内，许多条件发生了显著变化：冰盖扩展和收缩数千公里，高度达到数公里，海平面变化超过100米，生态系统在大陆之间迁移。在地球气候历史的不同时间尺度上观察到几种类似的模式，它们在空间范围、与不同系统组件（例如温室气体）的耦合或解耦以及不同子系统变化的相对时间方面有所不同 [Zachos et al., 2001]。
第3节讨论了从气候记录中推断因果关系的复杂性以及现有数据和代理方法中的不完善性。第4节讨论了使用复杂性理论解释和建模这些模式的例子。
2.5 多重平衡
多重平衡：当同一相空间的不同局部区域是动态吸引子时，就会出现多重平衡。相同的系统动力学可能导致多个稳定状态，这取决于系统在相空间中的位置，也就是初始条件。因此，仅了解系统动力学并不足以确定系统的长期稳定结果。轻微的扰动可能导致系统在不同的平衡或动态吸引子之间切换，从而引发系统的突然和显著变化（但尚未达到分岔的程度）。
阈值：阈值可以标志不同平衡之间的边界，因此跨越阈值可能会导致系统的显著变化。阈值还可以标志完全不同系统动力学之间的过渡，由一组不同的微分方程控制（也称为分岔），通常伴随着显著变化。术语“阈值”也被更广泛地使用，定义为在影响被认为重要或危险之前的最小变化。
非线性动力学可以在地球系统中创造多重平衡。Lorenz 将这种行为称为“几乎非传递性”：在给定的一组边界条件下，可以存在不止一种气候状态，并且观测到的气候可能以相当突然的方式在这些状态之间切换 [Lorenz, 1968; 1976]。系统中可能嵌入了阈值或条件，在这些条件下会发生突然且快速的变化，这些变化通常在与人类相关的时间尺度上是不可逆的。
气候系统中并不存在单一的阈值，而是不同条件和速率下的多个相互依赖的阈值。这些阈值很难预测，因为它们依赖于初始条件、与其他系统组件的耦合以及多重平衡之间的快速变化。在地球历史中观察到的气候突变的例子可参考 [Overpeck 和 Cole, 2006; Alley 等人, 2003; Schneider, 2004; Higgins 等人, 2002]。在文明时间尺度上有效不可逆的变化的例子包括海洋环流、物种灭绝和植被覆盖，这些将在第4节进一步讨论。
Lenton 等人 [2008] 召集了一个国际科学家团队，对潜在政策相关的“临界要素”进行了严格评估。他们将临界要素定义为目前面临临界点（阈值）风险的地球系统大规模组件，在临界点的微小扰动会从质上改变地球系统的未来命运，对人类和生态系统产生大规模影响。他们的文章回顾了地球系统中各种临界要素的现有文献，并列出了九个与政策最相关的临界要素，详见图2。
2.6 路径依赖
路径依赖与滞后效应：路径依赖和滞后效应都描述了系统记忆现象，其中系统状态不仅取决于系统动力学和输入，还取决于系统的先前状态，例如初始条件。系统随时间发展的路径会影响后续的系统动力学，而与新刺激无关。如果刺激的移除不会使系统返回到初始条件，就发生了滞后效应。从这个意义上讲，系统表现为不可逆。
气候系统也表现出记忆或路径依赖：系统的当前状态无法仅通过当前条件来解释。气候系统中路径依赖的一个例子是植被覆盖。在世界某些地区，尽管气候边界条件相同，但既可能是干燥草原，也可能是湿润雨林。系统的过去决定了它稳定下来的状态。一场火灾或人类的砍伐可能导致雨林不可逆地变为草原，即使气候边界条件保持不变。这是因为每种植被类型都会改变其局部气候，并为自身的存在创造稳定的局部条件。
北极海冰是路径依赖的另一个例子。一旦失去，海冰很难重新生长到足以度过夏季融化的程度，即使在相同的气候条件下厚海冰可以稳定存在。2007年的海冰损失是戏剧性的，打破了之前的记录，并从现有的夏季海冰减少的渐进趋势中分离出来。2007年的融化导致2008年的冰层变薄，更容易融化。尽管2008年对海冰损失而言是一个气候温和的年份，但其海冰损失几乎与2007年一样极端。2008年与之前年份海冰融化的显著差异无法通过气候条件来解释，而是2007年冰损失的历史遗留所致。2007年的事件可能永久地（在数十到数百年的时间尺度上）将北极海冰状态从仅由平均气候变化引起的状态中转移。
总之，气候系统的复杂性是理解和预测其动力学的基础。为了使子系统的建模变得可行，简化通常是必要的，但气候系统的模型必须设计成能够表示控制气候系统核心行为的非线性和复杂特性。
3 气候科学
气候科学的研究受到无法对地球进行受控重复实验的限制。研究必须依赖于过去一个世纪中人类强迫响应的历史数据、地球历史的古气候数据以及建模练习。观测提供了相关性的证据，但相关性本身无法证明因果关系，因为它们并不代表受控实验。
因此，气候科学的重点在于检测和归因：这是一个严格的过程，用以确定气候系统中检测到的变化的最可能原因。我们首先总结气候科学面临的关键数据限制，然后讨论气候模型及其挑战，最后讨论检测和归因研究的进展，这些研究支持了关于人类对气候系统影响的有力结论。
3.1 气候数据的限制
由于无法对地球进行重复实验，过去气候行为的数据在气候科学中尤其重要，因为它们是我们对系统动力学唯一的观测。因此，现有气候数据的局限性对气候科学整体构成了严重限制。需要高精度和高准确度的数据来帮助表征气候系统的动力学，特别是考虑到复杂动力学中数据不确定性的潜在指数增长。
然而，可用的气候系统数据并不完整，许多记录包含相当大的不确定性。许多变量同时变化，且重要强迫（如云中的气溶胶效应或卫星时代之前的太阳变化）的观测值通常知之甚少。在缺乏足够数据的情况下，难以区分多重压力源和不同的潜在动力学。
现代数据：最广泛和可靠的数据来自现代测量，例如气象站和卫星观测。然而，将卫星辐射数据转换为有意义的气候变量（如大气温度）是一个困难的建模过程，例如 [Santer 等人, 2003]。历史定量数据的覆盖时间最多仅为几百年，且空间分布不均匀。自然变率限制了短期研究的普适性，并需要复杂的统计方法来调查潜在趋势。对于短时间序列和小扰动，很难在自然变率中识别出信号。
古气候数据：在现代数据之前，历史记录和古气候记录大多基于感兴趣量的替代指标（proxy），因为无法获得直接测量值。替代指标是指被认为以确定性方式随感兴趣量变化的可观测实体。潜在的替代指标包括树木年轮、钻孔温度、珊瑚礁化学成分、化石叶片、海洋沉积物、冰层、湖床分层、化石花粉以及海洋微生物的壳体。例如，海洋微生物壳体中镁和钙的比率（\( \text{Mg/Ca} \)）随着壳体形成时水温的变化而变化 [Anand 等人, 2003]，因此 \( \text{Mg/Ca} \) 比率可作为局部海洋温度的记录。
替代指标记录的挑战：古气候记录具有大的扰动和长时间序列的优势，但数据中的不确定性也随之增加。替代指标涉及许多复杂因素，例如测量指标本身、确定感兴趣样本的年代，以及考虑可能改变指标或混合不同年代样本的潜在沉积后过程。替代指标不确定性的主要来源是指标校准，其中现代观测数据或实验用于估算指标与感兴趣变量之间的关系。
例如，壳体中的 \( \text{Mg/Ca} \) 比率应该仅因温度变化而变化，而不受其他环境变量的影响，并且其变化方式应可以从现代海洋数据中确定并应用于较长时间段。然而，这一过程假设当今发现的关系在过去不同的气候或化学条件下仍然成立，同时假设唯一导致指标值变化的变量是特定的感兴趣变量。
多指标研究通过结合多个独立指标的估计来帮助减少这些不确定性，从而得出更稳健的结论。例如，Michael Mann 和他的同事使用超过 100 个替代指标重建了过去两千年的全球平均地表温度 [Mann 等人, 1998; Mann 和 Jones, 2003]。
古气候记录的另一个挑战是它们通常具有固有的时间平均特性，例如沉积混合、体测过程和年代测定的不确定性。近期在年代测定和化学分析方面的改进使得能够研究地球历史中的更精细时间片段。这些研究揭示了远超预期的快速气候变化事件。
确实，过去曾广泛认为气候是逐渐和平滑变化的。然而，最近的研究挑战了这些假设，揭示了气候系统行为的复杂性及其突发变化的能力。第4节将讨论具体的突发气候变化的例子，而 [Overpeck 和 Cole, 2006] 提供了最近的一篇综述。现代对复杂系统中涌现特性的理解极大地归功于高分辨率古气候替代指标记录的进步。
3.2 气候模型的挑战
对于气候系统的某些尺度和过程，气候科学依赖于数值计算建模。数值近似和计算机模拟是必不可少的，因为微分方程系统很少能够解析求解。由于无法对地球进行受控实验以及数据限制，模型模拟（与现有数据相结合）通常是探索气候系统潜在动力学的最有用工具。
大型复杂气候模型是近年来关于人为气候变化归因的结论以及生成未来气候预测的关键工具，这些预测对于气候影响分析和政策讨论至关重要。此外，模型还为不同学科的研究社群提供了互动的核心连接，使这些社群能够利用不同的数据和方法，成为全球变化科学“知识社群”的核心，并为研究人员和政策制定者提供复杂现象的启发式指导 [Edwards, 1996]。
气候模型的背景
气候模型是一组描述决定气候的物理、生物和化学过程的数学表达式。理想的气候模型应包括所有已知对气候具有重要意义的过程，并在空间和时间上具有足够的细节，以模拟发生在小地理区域和短时间尺度上的现象。理想情况下，模型还应包括系统内相关的所有交互和过程尺度，包括各种嵌套子系统、它们的非线性行为及整个系统的耦合。
当今最好的模型试图接近这一理想，但由于计算限制以及对许多小尺度过程及其如何驱动更大尺度行为的理解不足，模型仍然需要做出许多妥协和近似。计算限制迫使研究者在空间和时间尺度之间以及包括或忽略的过程之间做出权衡。
气候模型的类型
气候模型的复杂性从零维模型到复杂到仅有少数超级计算机能够运行的模型不等。气候模型中需要包含的内容取决于研究目标，因此系统组件的尺度和优先级取决于所关注问题的尺度和性质。例如，用于探讨冰期-间冰期循环（约十万年尺度）的模型将与用于研究未来一个世纪变化的模型大不相同。
简单模型的优势在于其预测基于已知的物理、化学或生态学原理，易于理解。这些模型生成结果迅速，因此可以通过改变模型中的结构参数或边界条件来测试广泛的假设。这些简单模型通常关注气候系统易于建模的涌现特性，而不直接表示子系统过程。
最简单的模型将地球视为一个单点，没有大气，也不区分陆地和海洋，仅考虑入射和出射辐射的平衡。更高级的模型是“多箱模型”，它将陆地、海洋和大气视为独立的“箱体”，并包括这些箱体之间的能量和物质流动。最复杂的模型是一般环流模型（GCMs），通常将世界划分为高分辨率的三维网格单元（目前水平约为50-100公里，垂直约为1公里）。
中等复杂度的地球系统模型（EMICs）是一种折中方案：EMICs为了计算效率牺牲了分辨率和“更精确”的物理、生物和化学结构功能，但比简单模型保留了更多的复杂性和对子系统过程的明确表示。选择模型层次的水平取决于所考虑的问题和验证测试，例如 [Schneider, 1992]。
气候模型的最新趋势
过去十年的趋势是逐步改进和增加气候主要子系统之间的耦合。早期的GCMs集中于大气，随后耦合了海洋，而最近则将动态植被和碳循环模型耦合到复杂的气候模型中。每次增加耦合都会对模型输出产生显著影响。例如，Solomon 等人 [2007] 报告指出，由于将气候与碳循环耦合，2100年每种排放情景的变暖上限估计增加了约1°C [Friedlingstein 等人, 2006]。
许多过程仍需更好地纳入气候模型，包括永冻土、冰盖、海洋环流、火灾和人类土地利用 [Field 等人, 2007]。例如，人类目前改造了地球33-50%的植被覆盖地表 [Vitousek 等人, 1997; Goldewijk, 2001]，但大多数现有气候模型假设100%为自然植被。最近还更注重瞬态气候变化，而不仅仅是平衡结果。
瞬态分析使得能够研究潜在的快速事件、阈值和其他高度非线性过程，其中许多对于评估气候变化的潜在影响至关重要，例如 [Mastrandrea 和 Schneider, 2004]。
子网格尺度过程的建模限制
模型无法显式建模发生在其网格单元尺度以下的过程。这些子网格尺度的过程通过参数化表示在模型中隐式处理。参数化是模型研究者尝试解决不同尺度过程之间连接的复杂性挑战的一种方法，包括模型中最小分辨单元以下的现象。
开发和测试可靠地将子网格尺度过程和交互纳入模型的参数化方法是气候建模者最重要、耗时且具有争议的任务之一。云是最具挑战性的建模过程之一，因为即使是最高分辨率的模型，其网格单元仍远大于云的尺度。例如，在气候模型中处理云的块状性如何表示的变化会导致模型预测的显著差异 [Schneider 和 Dickinson, 1976]。
气候模型验证
模型中需要多少分辨率层次才足够？复杂科学中的一个常见建模原则是三层模型，即模型包括主要现象所在的焦点层次，并包括焦点层次以上和以下的一个层次。然而，气候系统通常需要远多于三层的系统和子系统。
气候系统的实际动力学应决定模型中的层次数量是显而易见的，但如何确定具有复杂动力学的气候模型何时具有足够的层次是一个非常困难的挑战。在复杂系统中，如何确定参数化是否足以捕捉可能在模型更高层次中表现的复杂交互作用，是气候建模者最重要、耗时且具有争议的任务之一。
已经开发出多种模型验证技术，包括与现有数据的比较和独立模型之间的比较。基于现有气候数据的模型验证通常尝试再现已知强迫（如火山喷发、季节变化和过去气候）下的已知气候条件。现今最好的GCMs在再现全球温度记录以及温度的地理和季节模式方面表现良好，但在表示涉及降水和水文循环其他方面的气候变化时准确性较低。
广泛的验证方法使得人们对这些模型以合理准确性处理基本气候决定过程具有相当大的信心，但许多领域仍需改进。一个可能在未来几十年内持续存在的真理是，气候模型预测的一些方面已经得到很好地确立，而其他方面展示了相互竞争的解释，还有一些方面可能仍然具有推测性。
3.3 检测与归因
在存在所有这些不确定性和复杂性的情况下，国际社会如何达成了引言中所总结的共识：“气候系统的变暖是毫无疑问的”，并且“自20世纪中期以来全球平均温度的多数升高很可能是由于观测到的人为温室气体浓度的增加”[Solomon 等, 2007]？
尽管数据存在不确定性且建模面临挑战，但人类温室气体（GHG）排放的影响仍然能够被确定，并且可以得出强有力的结论。为了做到这一点，气候科学使用了一种称为检测与归因的方法。
人为引起的气候变化发生在自然内部和外部强迫气候变率的背景之下，这些变化可以出现在相似的时间和空间尺度上。检测是指在某种定义的统计意义上证明气候发生了变化，而不提供这种变化的原因。归因则是以某种确定的置信水平确定所检测到变化最可能的原因。
将观测到的气候变化归因于人类活动和自然影响的特定组合需要考虑多个证据线，以在规定的误差范围内证明观测到的变化满足以下三个标准：
- 不太可能完全由于内部变率引起；
- 与对给定的人类和自然强迫组合的估算（建模）响应一致；
- 与排除某些强迫的近期气候变化的其他物理上可能的解释不一致。
明确的归因需要对气候系统进行受控实验 [Mitchell 等, 2001; Hegerl 等, 2007]。
研究者仔细区分了全球平均地表气温变化的三种潜在解释：1）自然内部变率；2）自然外部强迫；3）人为强迫。第一步是估算自然内部变率的统计特性及其空间分布，也称为“气候噪声”。接下来需要确定是否存在显著高于自然内部变率的趋势。对历史和替代数据的复杂统计分析显示，自1850年以来，约0.75°C 的“无可争辩”的变暖趋势 [Solomon 等, 2007]。
为了研究这一趋势的成因，科学家使用上述检测过程寻找“人为指纹”或独特模式，这些模式在响应人为强迫时会出现。例如，如果观测到的气候变化是由于太阳辐射的变化引起的，那么大气的所有层次都应该变暖。然而，如果变暖是由GHG排放引起的，那么地表和低层大气应该变暖，而高层大气应该变冷。观测数据支持后者的变暖和变冷模式，因此这一指纹强烈表明最近几十年的观测变暖是由人类而非太阳变化引起的。
气候模型还可以通过测试观测到的气候趋势的成因来执行另一种指纹分析，例如20世纪后半期的趋势。模型分别以仅包括观测到的自然强迫（如火山尘幕和太阳辐射能量变化）、仅包括观测到的人为强迫（如GHG和气溶胶排放）、以及同时包括自然和人为强迫的条件运行。模型为每种情景生成的“替代”数据会与真实观测数据进行测试。
只有同时包括自然和人为强迫的模型能最好地匹配区域和全球记录，而单独的人为强迫比单独的自然强迫表现更优。尽管相关性不一定意味着因果关系，但这些研究共同明确地分离了各种气候强迫，并提供了强有力的因果证据。类似的指纹分析对植物（如开花日期）和动物（如迁徙返回日期）的事件时间进行的研究也得出了相同的结果：自然和人为强迫共同产生了最高的相关性 [Root 等, 2005]。
这些以及许多其他指纹分析促成了国际社会的共识，即人类“很可能”导致了自20世纪后半期以来大部分的变暖 [Solomon 等, 2007]。
4 气候系统复杂性的案例研究
我们研究了六个例子，这些例子展示了气候科学中关键复杂性主题的重要性和发展：冰期-间冰期循环、北大西洋温盐环流、冰盖、植被覆盖变化、灭绝以及超调情景。这些案例研究探索了气候系统的复杂动力学如何限制我们对气候系统的理解和建模，并增加了我们预测气候变化影响的不确定性。
4.1 冰期-间冰期循环
冰期-间冰期循环展示了气候系统的一个显著涌现特性，但我们尚未理解导致这种行为的系统动力学。数据、过程理解以及长时间尺度建模能力的限制阻碍了我们对其真实成因的理解。由于数据有限，我们无法区分瞬态独特变化、循环、分岔以及边界条件的变化。
长时间尺度要求建模者在没有足够数据的情况下指定过多参数和交互系数，因此大多数研究使用了带有少量关键动力学参数化的简单模型，并与有限的现有数据拟合。图4展示了过去一百万年来南极冰芯替代数据中的冰期-间冰期循环。
晚更新世的冰期以其准周期性和缓慢降温与急剧升温的反复模式而著称（见图4）。古气候学中关于这些“锯齿”循环时序的主流理论是地球轨道几何的变化 [Milankovitch, 1941; Hays 等, 1976; Imbrie 等, 1993]。地球轨道的偏心率（地球绕太阳轨道的形状）、倾角（地球自转轴相对于其轨道平面的倾斜）以及岁差（地球自转轴相对于固定恒星方向的变化）构成了三个主要周期，统称为“米兰科维奇周期”。
然而，关于米兰科维奇周期的理论仅是统计关联，而非物理解释。这些轨道变化导致地球表面接收的太阳辐射在季节和纬度上的重新分布，但对年全球辐射平均值的变化可以忽略不计。如此的能量重新分布如何引起如此大的气候变化？如果轨道变化是冰期循环的确定性驱动因素，那么必须有机制来解释气候系统对地球轨道几何变化的高度非线性响应，以及对不同轨道周期的差异性响应 [Schneider 和 Thompson, 1979]。
约一百万年前，冰期频率从41,000年的准周期切换到约100,000年的准周期，同时振幅更高，这一现象称为中更新世过渡。中更新世过渡的发生并未伴随轨道变化频率的相应变化。这种冰期频率和振幅的突然转变表明气候系统具有在平衡态之间突然转变的非线性潜力。
目前尚无公认的中更新世过渡成因解释，理论包括大气CO2减少导致的全球冷却 [Berger 等, 1999]，跨赤道太平洋温度差异的增加 [de Garidel-Thoron 等, 2005]，以及冰盖加厚因高摩擦基岩暴露 [Clark 等, 2006]。
另一个未解之谜是为何准周期100,000年的轨道偏心率周期（轨道周期中最弱的一种）主导了过去一百万年的冰期频率 [Imbrie 等, 1993]。此外，约400,000年的最强偏心率周期为何几乎没有响应，以及过去500,000年冰期之间的时间间隔为何逐渐增加 [Raymo, 1997; Petit 等, 1999; EPICA, 2004]。
许多不同的机制被提出为100,000年准周期的驱动因素：一些涉及气候系统的内部动力学，如冰盖动力学、海洋过程和温室气体；另一些涉及外部驱动因素，如地球轨道几何的变化。所有理论都需要气候系统的高度非线性来创造如此大的冰川循环。
Rial [1999] 最近提出了一种与米兰科维奇经典理论一致的冰期循环新描述：冰期循环表示由400,000年偏心率准周期对100,000年偏心率准周期的频率调制。频率调制被认为解释了冰期持续时间的变化、时间序列谱的多峰特征，以及显著400,000年准周期的缺失。
Rial 的理论提供了一种新描述，但仍未提供外部强迫非线性放大的机制，仅提出冰盖可能充当了“谐振振荡器”。关于地球冰期-间冰期循环涌现模式的机制性解释仍然是一个未解的辩论。
4.2 北大西洋温盐环流
北大西洋温盐环流（THC）的骤变是气候系统中多重平衡态和路径依赖性阈值的最显著例子。古气候学中关于北大西洋THC骤变的证据彻底改变了这一领域，并将研究范式从渐进简单系统转向骤变复杂系统。此外，由于全球变暖可能显著改变北大西洋THC，并对全球产生巨大影响，因此这一领域备受关注。计算模型在探索北大西洋THC的潜在复杂系统动力学方面提供了有力工具。然而，由于系统的复杂性，我们对北大西洋THC的理解和建模能力仍然有限。
温盐环流（THC）是由海水温度和盐度差异引起的密度驱动型循环（见图5）。在北大西洋，THC将温暖的热带海水向北输送，使得海表温度比太平洋同纬度地区高约4°C [Higgins 等, 2002]。
北大西洋的暖水加热并增加了大气的湿度，使格陵兰和西欧地区的温度比未受影响时高约5-8°C，同时增加了整个区域的降水量 [Stocker 和 Marchal, 2000; Broecker, 1997]。
THC是密度驱动的：温暖的高盐水流入北大西洋，随着降温变得更密集，随后下沉并通过深西部边界流向南半球，形成快速移动的海水“传送带” [Rahmstorf, 2006; Broecker 等, 1990]。表层水淡化或表层变暖会破坏密度梯度，导致北大西洋的沉降失败，从而使北大西洋THC减缓甚至停止 [Broecker, 1997]。
古气候重建和模型模拟表明，北大西洋THC具有多重平衡态：在几年到几十年的时间里快速且反复地在平衡态之间切换，这与区域甚至可能的全球气候的显著变化相关 [Alley 等, 2003]。
由于人为温室气体排放引起的全球变暖可能导致温度、降水、融水和循环模式的变化，从而影响北大西洋THC。北大西洋THC骤变的历史证据引发了对未来发生类似变化可能性的担忧。
4.3 冰盖
对冰盖复杂动力学的理解面临挑战，主要在于需要建模子网格尺度过程，以及区分一般机制过程与特定地质路径依赖性。我们对冰盖的认识受到以下限制：对驱动冰盖变化的小尺度物理过程缺乏了解，以及缺少包含这些小尺度复杂性的模型。
冰盖通常以逐渐积累的方式形成，但通过突发和灾难性过程融化和解体。冰盖内存在许多内部反馈，包括冰的重力驱动流动、冰盖顶部升至更冷高度的过程，以及冰盖重量导致大陆的等静沉降。以下讨论重点关注有关西南极冰盖（WAIS）的争论。
西南极冰盖占整个南极冰盖体积的10%，其完全解体将导致海平面上升4到6米。在给定的气候变暖情况下，对WAIS解体概率和速度的估计范围很大，尚无科学共识 [Oppenheimer, 1998; Oppenheimer 和 Alley, 2005]。关于解体速度的估计从5到50个世纪不等，但也有提议认为WAIS的显著部分可能在更短时间内解体。
在预测冰盖未来变化时，一个重大挑战是当前模型未能充分捕捉冰盖的动力学。没有任何冰盖模型能够准确再现现有的冰流——这些快速移动的冰河是WAIS的主要动态特征 [Oppenheimer 和 Alley, 2004]。
冰盖中的复杂交互作用还包括融水的底部润滑作用、冰架对冰川的支撑作用，以及融水池因较低反照率而增加的变暖效应。例如，2002年Larsen B冰架的一部分（2,500平方公里）在几天内迅速崩解，这对许多研究者来说是一个惊讶 [Oppenheimer 和 Alley, 2004]。表层融水池和裂缝可能是崩解的驱动因素 [Scambos 等, 2000; Oppenheimer 和 Alley, 2004]。
当前气候模型未能充分考虑冰盖的复杂动力学，这似乎导致了对冰盖可能变化率和损失的显著低估。Rahmstorf 等 [2007] 发现，观测到的海平面上升速度比最近一次IPCC全球评估模型预测的更快 [Solomon 等, 2007]。与北大西洋温盐环流类似，提高对冰盖的理解和建模能力对于预测全球变暖的潜在影响至关重要。
4.4 植被覆盖变化
类似于北大西洋温盐环流（THC），植被覆盖也可以表现出多重平衡态和滞后现象，这源于大气和生物圈之间的耦合。具有多重平衡态的区域即使受到较小或短暂的扰动，也可能迅速改变状态。这类系统的动力学高度依赖于初始条件。我们在理解大气-生物圈复杂相互作用和对来自子网格尺度过程的动力学建模能力方面存在局限性，因此对多重平衡态系统的建模能力受到限制。
大多数地区无论初始条件如何，都会达到单一的平衡态。例如，当前气候条件下的针叶林-苔原边界生态系统就是一个只有单一稳定平衡态的陆地覆盖类型的例子。如前所述，通过表面反照率的变化，高纬度地区森林增加可能导致区域净变暖，而苔原或草原增加可能导致区域净变冷 [Bala 等, 2007; Bonan 等, 1992]。这些状态一旦启动，可能具有自我稳定性。然而，历史观测和模型模拟表明，针叶林系统会收敛到单一稳定平衡态，并不存在多重平衡态 [Levis 等, 1999]。
某些世界亚热带地区根据初始植被分布会达到不同的平衡态，例如亚马逊盆地和西非 [Kleidon 等, 2000; Kleidon 和 Heimann, 1999; Claussen, 1998; Siegel 等, 1995]。模型模拟发现，亚热带地区存在干旱沙漠或湿润植被的自我强化稳定态。六千年前，撒哈拉地区植被茂盛，但由于地球轨道几何的微小变化，该地区随后突然发生荒漠化 [Claussen 等, 1999; deMenocal 等, 2000]。
在西非，热带季风的强度影响植被分布，但季风本身也依赖于植被 [Eltahir, 1996; Wang 和 Eltahir, 2000b]。历史证据表明，西非萨赫勒地区具有两个稳定平衡态，植被部分决定了区域气候的低频变率和平衡态之间的转变 [Wang 和 Eltahir, 2000a; 2000b]。
一些西非模型显示，季风环流对森林砍伐非常敏感，并且这种敏感性高度依赖于植被变化的具体位置 [Zheng 和 Eltahir, 1997; 1998]。这些建模实验表明，相对小范围的土地覆盖变化可以决定整个区域大气-生物圈系统的平衡态 [Higgins 等, 2002]。
需要注意的是，包括上述模型在内的研究结果对如何汇总和参数化发生在模拟网格单元内较小尺度的过程高度敏感。读者可以参考第3节对模型参数化过程和模型中云表示挑战的讨论。此外，模型在自然变率及自然和人为生态系统干扰的表示方面也存在局限性。
由于瞬态响应，自然生态系统几乎从未在特定空间和时间尺度上处于平衡态。由于这些限制，有必要在不同尺度上结合不同过程的模型层级中测试结果，并反复比较模型与不同尺度上的可用数据 [Root 和 Schneider, 2003]。
4.5 物种灭绝
物种灭绝和生态系统组成变化为多重压力源与多个阈值、路径依赖和子网格尺度动力学相互作用所带来的挑战提供了重要例证。自然生态系统对外部压力通常表现出非线性响应，其中弹性的轻微丧失可能引发难以或无法逆转的大规模意外变化 [Liu 等, 2007]。
Walker 和 Meyers [2004] 分析了64个生态系统变化的例子，发现其中40%的状态转变是不可逆的。除了气候变化之外，生态群落还受到多重压力，包括栖息地破碎、大气沉降、入侵物种、害虫和疾病以及火灾制度的改变。生态系统韧性的历史压力及多重压力的协同作用都会导致非线性响应。
在冰期与间冰期循环之间的过渡期间，迁徙和生态系统组成的变化表明，物种的组合是变化的，且不会重复每一个循环。这是由于随机过程、路径依赖、气候与群落间的相互作用，以及不同物种迁徙和扩展速率的差异 [Bennett, 1997]。
在最近的冰消时期，植物群落的花粉记录广泛地观察到了这种新颖的群落组合 [Overpeck 等, 1992]。对于某些物种，即使在以前的循环中它们可能在相同气候条件下繁荣，但在新循环中仍可能灭绝。建模生态系统变化和物种灭绝的动力学对于理解全球变暖的影响以及制定适应策略至关重要。
4.6 超调情景
在我们的讨论中，一个显著的主题是子系统对扰动特征的敏感性的重要性。决定性因素不仅仅是扰动的总量，还包括扰动的变化率、最大变化、变化持续时间以及变化的位置。此外，这些不同扰动特征的相对重要性可能依赖于系统的初始条件。
仅有少数研究探讨了排放的速率和模式以及潜在的变化随时间推移对未来气候状态的重要影响，特别是对高度非线性事件的影响。尽管对路径依赖的减排成本进行了相当多的研究，但很少有研究探讨不同排放路径对气候的影响 [O’Neill 和 Oppenheimer, 2004; Schneider 等, 2007]。大多数研究几乎完全集中在最终的稳定浓度，而不是排放路径。O’Neill 和 Oppenheimer [2004] 研究了一系列达到相同稳定浓度的排放路径。他们发现，一些物理和生态系统（例如珊瑚礁、北大西洋温盐环流、冰盖和海平面上升）对稳定过程中的具体瞬态变化非常敏感。
延迟减排或超调最终浓度的排放路径都增加了发生危险气候事件的可能性。
Schneider 和 Mastrandrea [2005] 研究了“超调”或“峰值”排放情景的特征和影响，这种情景中浓度先达到峰值然后下降，随之温度也出现变化。他们发现，不同扰动特征（如最大值、累计量和变化率）的相对重要性取决于特定系统、其历史和外部条件。例如，一些物种在高于阈值温度的情况下仅能存活很短时间，因此对最大温度高度敏感。而冰盖动力学似乎更多地受到长期累计变暖的驱动。
大多数系统的脆弱性来源于这些特征的组合，例如北大西洋温盐环流的例子表明，不可能为每个系统指定一个单一的、独立的阈值。Schneider 和 Mastrandrea [2005] 发现，尽管具有相同的平衡变暖，超调情景显著增加了超出危险气候影响阈值的可能性。
需要进一步研究扰动特征对气候系统和系统动力学的影响。这些影响研究对于确定哪些排放路径可以避免危险的气候变化至关重要。
5 气候政策分析的意义
到目前为止，本章的重点是气候系统中的复杂动力学如何限制我们对地球系统的理解，并增加了对气候变化影响预测的不确定性。接下来，我们探讨耦合的人类与自然系统的复杂性对气候政策分析的影响。目前在气候政策分析中常用的决策范式存在许多局限性，可能产生误导性结果，并导致潜在的危险环境后果。我们提出了一种新的决策分析框架，通过稳健的风险评估将气候系统的复杂本质纳入其中。
5.1 不确定性的放大
即使未来的温室气体（GHG）排放是确定的，我们在预测气候变化方面仍然存在显著的不确定性。例如，气候敏感性值的最近共识范围表明：大气中二氧化碳（CO₂）浓度加倍时，变暖幅度可能在 \(2^\circ \text{C}\) 到 \(4.5^\circ \text{C}\) 之间的概率为 66% 到 90%，但仍有 5% 到 17% 的可能性会超过这一范围 [Solomon 等, 2007]。
此外，研究表明，与渐进式气候变化相比，我们对突发性气候变化的预测总是不确定性更大 [Alley 等, 2003]。尽管如此，如前所述，通过检测和归因分析人类 GHG 排放对当前气候的影响，可以定义一些明确的实验。
气候变化政策决策不仅需要考虑气候科学，还需要考虑整个耦合的人类与自然系统。气候科学是一个更大综合评估过程的一部分，这一过程包括从人类社会和 GHG 排放到预测的气候变化对人类与自然系统的影响，再到影响社会和排放的反馈过程 [Root 和 Schneider, 2003]。
耦合的人类与自然系统在各种尺度上具有复杂的组织、空间和时间耦合 [Liu 等, 2007]。对人为气候变化影响的分析必须包括自然气候系统的各种子系统与人类社会各种社会经济子系统的相互作用。需要跨学科合作和系统思维，因为孤立的研究可能会错过关键的系统行为 [Liu 等, 2007]。
例如，人类行为对气候变化观测影响的反应可能形成负面气候反馈，例如减排或适应计划。然而，这种反馈的强度受到气候系统惯性的高度限制，这种惯性会延迟感知的影响，而社会和经济系统的惯性会延迟新决策的效果 [Gunderson 和 Holling, 2001]。
复杂的人类与自然系统的动力学不仅增加了对气候变化影响预测的不确定性，还增加了预测减缓气候变化所需成本的不确定性。全球经济和能源系统的行为也是复杂系统，具有惯性、非线性、路径依赖性和高度不确定性。
复杂的动力学也限制了适应政策的制定能力。例如，气候模型在预测特定局地和时间尺度所需的局地影响和适应计划时尤其不确定。如同许多复杂动力学一样，气候系统变化的速率对自然和人类系统的适应能力具有重要影响。快速气候变化降低了适应主体对未来变化的了解能力及动员资源进行适应的时间，从而使更快且未预料的气候变化代价更高 [Parry 等, 2007; Schneider 等, 2000a; Reilly 和 Schimmelpfennig, 2000; Yohe 等, 2004]。
复杂性的教训是：在与气候系统的交互、预测和修改中，以及在超出少数重要但仍有限的例子范围之外的高置信度预测中，我们需要保持谦逊。
6 当前决策范式
在耦合的人类与自然系统中，尽管存在诸多不确定性，决策仍需要在这些不确定性范围内作出。然而，当前的方法未能有效应对这些问题。目前的大多数分析使用的是综合评估模型（IAMs），这些模型未能充分纳入地球系统的复杂动力学，导致可能产生误导性结果，并引发潜在的危险环境后果。综合评估模型是耦合系统模型，每个子系统中的不确定性会层层累积，最终在结论中造成不确定性，如图8所示。目前的大多数IAMs仅考虑了一个简单且确定的气候系统。此外，大多数IAMs假设气候变化是平稳变化的，因此高估了人类适应快速气候变化的能力【Schneider, Thompson, 2000】。
温室气体（GHG）排放的经济成本高度依赖于排放变化的速度（这决定了气候系统变化的速率），特别是在影响分析中考虑可能的快速变化时【O’Neill and Oppenheimer, 2002】。然而，只有少数IAMs在分析中包含了这一点，因为它们主要关注总排放量，而不是比较不同的排放路径，并假设了一个我们已知是错误的线性系统。此外，减排的成本也高度依赖于路径【O’Neill et al., 2006b】。
气候系统包括许多现象，其概率分布表现出厚尾特性，即高后果的低概率事件比对称或正态分布中更为可能。许多研究者认为，气候科学家需要进一步研究这些偏态分布上尾中的低概率、高后果事件，例如【Weitzman, 2007; 2008; Stern et al., 2006; Schellnhuber et al., 2006; Schneider, 2004】。当前的IAMs通常未包含这些危险事件，因此低估了气候变化的风险。
Mastrandrea 和 Schneider（2001）提供了一个定量实例，展示了在综合评估模型（IAMs）中加入气候变化复杂动力学后，对政策分析结论的影响。他们扩展了传统的平滑 IAM 分析，从一个简单的能源经济模型（动态综合气候经济模型，简称 DICE5）出发，加入了能够模拟一种突发变化的气候模型，即北大西洋热盐环流（THC）强度的变化和可能的崩溃。他们发现，这对最优政策计算产生了显著影响，即提高了近期减排力度以减少突发气候变化的风险。大多数早期的 IAM 研究未考虑潜在的突发变化，往往认为近期减排的经济最优解是可忽略的。Mastrandrea 和 Schneider（2001）还发现，他们的结果对折现率高度敏感，因为当折现率超过某个阈值时，未来损失的现值会非常低，即使在22世纪出现如 THC 崩溃等重大突发变化，也不足以显著提高最优控制水平以预防此类崩溃。该研究强调了决策中透明性和折现率敏感性分析的重要性。
当前气候政策分析的主流框架是 IAM 优化法。减缓政策的制定基于减排成本的净现值与避免气候变化收益的净现值相等的点。然而，仅凭当前气候模型的有限预测能力表明，优化计算在气候变化政策分析中并不可行。此外，IAM 的局限性和任意假设使得其在气候政策决策中的优化分析无法产生有意义的结果，并凸显了概率分析的必要性【Roughgarden 和 Schneider, 1999; Rial, 2004; Mastrandrea 和 Schneider, 2004】。正如前文所述，IAM 存在假设缺陷、气候系统动力学的过度简化，以及未充分纳入政策分析的严重不确定性。
鉴于气候预测的不确定性，有人主张应等待更多气候变化的观测数据以改善科学理解后再采取行动，这种观点得到简化 IAM 的支持，这些模型假设减缓成本与路径无关。然而，更严格的分析表明，“观望策略”成本更高，学习的前景并不足以支持今天推迟减排【O’Neill 等, 2006a; Yohe 等, 2004】。推迟行动并在未来采取更大力度的减排将更昂贵。这种现象的主要原因有三点：第一，经济和能源系统的惯性导致政策行动后，选项的可用性存在显著延迟；采取行动可以为未来打开更多选项。第二，延迟行动下未来所需的高减排率被估算为远高于逐步减排的指数增长（路径依赖）。最后，当分析包含低概率、高后果影响事件时，延迟的潜在成本显著增加【O’Neill 和 Oppenheimer, 2002】。“观望策略”是一种危险的策略，隐含了线性、可逆性和路径独立性的假设——这些假设在气候系统中并不成立。
6.1 改进决策框架
一个新的决策分析框架是必要的，该框架通过概率风险评估和透明的影响指标，全面涵盖气候系统的复杂本质及所有潜在结果的范围。本文讨论了当前气候政策分析决策框架的改进可能性。 由于气候系统的复杂性，我们可能在2050年之前通过观测学不到更多内容。例如，大多数IPCC的气候预测在本世纪后半叶之前不会显著分化【Solomon等，2007】。
气候系统的内在不确定性和偏斜分布要求以概率的方式处理气候预测，例如【Giorgi，2005；Schneider，2001；2002】。概率风险分析（Probabilistic Risk Analysis，PRA）研究所有潜在结果的可能性【Paté-Cornell，1996】。当前模型和排放情景仅代表有限范围的潜在结果，受到不同模型和情景之间的相似性、历史关联性及重叠假设的限制。此外，专家通常低估不确定性【Tversky和Kahneman，1974】。因此，潜在结果的完整范围远大于当前模型和情景的有限集合【Schneider和Kuntz-Duriseti，2002】。
在传统的PRA中，工程系统被分解为独立的子系统（或基本事件），然后分别分析，结合历史数据、测试数据和/或专家意见【Paté-Cornell，1996】。子系统通过逻辑函数（无论是串联还是并联连接）概率性地组合，以计算整个系统的风险。然而，气候系统中子系统之间的路径依赖性和相互连接性，导致需要为每个系统组件根据其他组件及路径历史指定条件概率的数量呈指数增长。虽然特定事件或涌现行为可以通过一组概率来近似，但分析包含多个突发事件和大量耦合的情况却无法以此方式完成。尤其是针对低概率、高后果事件，传统PRA难以适用，因为需要指定的概率分布既复杂又未知。传统风险分析在这种情况下的适用性，以及如何最优地近似计算以实现可行性，仍然是未解决的问题。
鉴于将严格的风险分析应用于气候变化政策的局限性，有人主张在这种情况下使用预防原则（precautionary principle），例如【Oppenheimer，2005】。预防原则通常表明，如果某项行动或政策可能对公众或环境造成严重或不可逆转的损害，而没有科学共识表明不会造成此类损害，那么举证责任应由支持采取该行动的人承担【Raffensberger和Tickner，1999】。预防原则避免了以科学不确定性不足为理由，推迟采取行动以避免潜在的危险环境危害。然而，也有人认为，尽管预防原则在理论上有吸引力，但在实践中难以实施，例如【Sunstein，2002】。
另一种选择是尽可能进行风险分析，利用在脆弱性框架中多样化的指标，而不仅仅依赖单一的损害函数。这样可以使决策摆脱单一优化约束，通过将影响分解为不同指标，使分析更透明，并使决策者能够应用自己的价值体系。例如，“关注的五个原因”【McCarthy等，2001】或Schneider等提出的“五个计量单位”【Schneider等，2000b】。这些关键脆弱性的评估通过某些指标直接考虑气候系统的复杂行为，例如“大规模单一事件”“极端天气事件”和“对独特和受威胁系统的风险”【Parry等，2007】。在脆弱性框架内进行综合评估已成为新的优先方法，其中风险评估和灾害预防取代了对预测和优化的强调【Parry等，2007；Rial等，2004】。
7 结论
- 复杂性是理解气候系统的关键。复杂性是系统的基本特性，而不是罕见的例外。
- 气候系统的复杂性为气候科学带来了独特的挑战，其中许多挑战仍需解决。气候系统的复杂动力学限制了我们对气候系统的理解和建模能力。人类和自然系统的耦合复杂性进一步放大了我们对人为气候变化影响预测的不确定性。
- 气候科学界本身也是一个复杂系统，随着发展，科学界逐渐将子系统联系起来，打破了长期以来阻碍全面探索气候系统复杂性的学科界限。
- 由于无法对地球进行受控、重复的实验，气候科学研究受到限制。因此，过去气候行为的数据在气候科学中尤为重要，因为它们是我们对系统动力学唯一的观测。然而，由于数据的限制，与可用数据相结合的模型模拟通常是探索气候系统潜在动力学的最有用工具。
- 尽管存在这些不确定性和挑战，仍然可以设计一些明确的实验。通过检测和归因的方法，国际科学界达成了一致：“气候系统的变暖是毫无疑问的”，并且“自20世纪中期以来全球平均气温的大部分升高很可能是由于人类活动导致的温室气体浓度增加” [Solomon et al., 2007]。结合历史数据、代理数据以及多样化的模型实验，气候科学家能够预测人类温室气体排放的潜在影响 [Parry et al., 2007]。未来几十年很可能仍然会存在这样的事实：气候模型的一些预测已被明确确立，另一些预测则存在竞争性解释，还有一些预测可能仍然属于猜测范围。
- 在分析人为气候变化的政策时，系统思维至关重要。目前的综合评估方法未能充分纳入地球系统的复杂性，从而导致了误导性的结果，这可能对环境造成潜在的危险后果。稳健的风险评估必须考虑意外、不可逆性、阈值、快速变化以及低概率高后果事件的可能性。在耦合的人类和自然系统的所有不确定性中，必须做出决策，但目前的方法未能实现这一目标。
- 需要一种新的决策分析框架，该框架通过稳健的风险评估来体现气候系统的根本复杂性，利用多样化且透明的影响指标，并在更广泛的脆弱性框架内进行分析。目前的成本效益优化框架存在特别严重的缺陷，并可能对气候政策产生危险的后果。
气候系统的复杂性为气候建模和气候政策分析提出了基本挑战并带来了深远的影响。进一步的跨学科合作以及系统思维的教学和应用对于从事气候问题工作的所有人（无论是科学家还是政治家）都是必要的。全球变化研究在过去几十年中取得了巨大进展，但仍然有许多问题需要解决。气候科学需要系统思维、改进的风险分析，以及最重要的谦逊。在这个潜在危险气候变化的关键时刻，吸取这些教训并付诸实践是势在必行的。