聚焦“双碳” | 丁一汇院士等：助力碳中和的气候系统模式与社会经济模式融合研析
【关键词】IPCC AR6；气候变化；气候系统模式；社会经济模式；碳中和
【作者】
丁一汇：国家气候中心研究员，中国工程院院士
史学丽：中国气象局地球系统数值预报中心研究员，本文通讯作者
本文刊载于《环境保护》杂志2022年第6期
2021—2022年，政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第六次评估报告（Sixth Assessment Report, AR6）陆续发布。报告从学科交叉、多时空尺度、多研究手段、多圈层综合等角度，集科学界关于气候变化最新认知水平之大成，进一步明确了未来全球变暖的趋势和人类活动的作用与影响。第一工作组和第二工作组报告中关于温室气体与全球气候变化的重要结论包括：人类活动毋庸置疑地导致了全球变暖；除非在未来几十年内大幅减少CO2等温室气体排放，否则21世纪末，全球变暖将超过1.5℃，甚至2℃。如果全球温度升高幅度超过1.5℃，那么人类和自然生态系统将面临更多、更严重的影响和风险，其中有些影响将是不可逆转的[1-2]。
碳中和是指通过平衡CO2的人为排放量与人为去除量，或完全消除CO2人为排放，实现CO2净零排放。碳中和目标可以设定在全球、国家、区域、城市、行业、企业、活动等不同层面，目标的实现涉及人为碳排放、能源结构调整、人工碳汇等手段，其中包括诸多学科领域亟待解决的重要科学问题[3-5]。我国于2020年9月宣布了CO2排放力争于2030年前达到峰值、努力争取2060年前实现碳中和的目标愿景，为全球应对气候变化注入了新活力，带来了新机遇，但也面临着更大的挑战。不同行业领域的学者们从多个角度提出了实现碳达峰、碳中和目标的框架路线图、政策建议和应对措施等[6-9]。
碳中和目标的实现要依赖科技的进步和经济发展方式的转型，其中无论是对以往历史情况的模拟，还是对未来不同碳排放情景的气候变化预估等，都离不开数值模式的支撑。本文将基于IPCC AR6中关于气候变化和碳排放的相关结论，梳理总结社会经济模式和气候系统模式中关于气候变化与碳循环过程的模拟，探讨两种模式的融合发展路径，并对未来发展趋势进行展望。
IPCC AR6中的气候变化与碳排放
IPCC AR6第一工作组的报告（以下简称“报告”）指出，当前CO2的浓度为过去200万年以来的最高水平。自工业革命以来，CO2、CH4等温室气体浓度的增加主要是由人类活动引起的；人类活动是气候系统变化的主要驱动力，已造成大气、海洋和陆地变暖。与1850—1900年的全球平均表面气温相比，最近50年是过去2000年以来地表增温速率最快的50年。2011—2020年，全球平均表面气温增温为0.95～1.20℃（最佳估值1.09℃）。人类排放的温室气体和全球平均表面气温之间的关系复杂，使人为温室气体排放量、温室气体浓度和温升之间并不存在同步变化关系。例如，CO2是长寿命温室气体，即使人为CO2排放达到净零，之前已经排放的CO2温室效应还会使全球气温继续上升一段时间。自工业革命以来到2019年年底，人类活动已经累积排放了2.39万亿tCO2，造成全球平均表面气温比工业化前水平升高了约为1.07℃。报告进一步确认了全球温升幅度与人为CO2累积排放量之间存在的近似线性关系，即人类活动每排放1万亿tCO2，全球平均表面气温将上升0.27～0.63℃（最佳估计值0.45℃）。
关于未来剩余的碳排放空间：在50%的概率下，在1.5℃和2℃温升水平下，全球剩余的CO2排放空间分别为0.5万亿t和1.35万亿t；在67%的概率下，在1.5℃和2℃温升水平下，全球剩余的CO2排放空间分别为0.4万亿t和1.15万亿t。上述定量估算结果是基于多源数据得到的，包括站点观测、卫星遥感、代用资料和各类数值模式的模拟等。
除了CO2外，报告中还考虑了其他一些短寿命气候强迫因子（Short-Lived Climate Forcers, SLCFs）的影响，主要包括气溶胶和化学反应性气体，如CH4和SO2等。尽管它们对气候变化的贡献不如CO2大，但有些SLCFs（如气溶胶）的排放与空气污染相关，对环境和人体健康等的影响越来越严重。而且因为CO2和这些气体的产生和排放都与化石燃料的使用密切相关，所以气候变化的治理与环境污染的治理具有一定的协同性，需要自然科学领域和社会经济领域一起携手合作。
IPCC报告中的数值模式预估
为预估未来全球和区域气候变化，需要构建未来社会经济变化和温室气体排放等一系列情景。数值模式是必不可少的有效工具，用于模拟社会经济发展和气候系统各圈层的变化。自1990年以来，IPCC先后提出的情景包括：第一次评估报告中的SA90情景，第二次评估报告中的IS92系列情景，第三次和第四次评估报告中的排放情景特别报告（Special Report on Emission Scenarios, SRES），第五次评估报告中的典型浓度路径（Representative Concentration Pathways, RCPs），AR6中的共享社会经济路径（SSPs）[10]。从最初的气候情景到后来的排放情景与社会经济情景，情景的更新发展在一定程度上体现了社会经济与自然科学的融合趋势。气候情景的构建方式是“单行”方式（根据社会经济假设发展排放情景得到辐射强迫，通过气候模式预估开展气候变化的影响、适应和脆弱性研究）。这不利于整合研究领域的交叉信息，也不利于建立跨越IPCC不同工作组的评估方法。从RCPs开始，构建情景的过程从“单行”变为“并行”。
AR6所用的共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways, SSPs）是IPCC推出的未来发展情景，用于定量描述气候变化与社会经济发展路径之间的关系，反映未来社会面临的气候变化适应和减缓挑战。其中共包括5种SSPs情景，按照人为辐射强迫值由低到高分别是SSP1—1.9，SSP1—2.6，SSP2—4.5，SSP3—7.0和SSP5—8.5。SSP后的第一个数字表示假设的共享社会经济路径，第二个数字表示到2100年的近似全球有效辐射强迫值。其中SSP1—1.9情景与世界上多数国家在《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）下的减排承诺基本一致，它给出了假定世界各国能够兑现承诺情形下的气候预估结果[11-12]。基于上述发展情景给出的碳排放或碳浓度结果，作为强迫场驱动复杂气候系统模式（Climate System Model, CSM）就可以预估未来的气候变化。
表1汇总了IPCC AR6中未来不同情景下的社会经济发展路径、陆地与海洋碳汇空间、全球平均温升。可以看出，对于未来的碳排放空间，达到1.5℃和2℃温升目标需要深度减排，只有可持续路径（SSP1）下的低排放和很低排放两个情景可以实现。
AR6报告中的SSP情景源于社会经济领域的模式，而包括温升在内的气候变化结果源于自然科学的气候系统模式。目前，学界对于从温室气体排放到温升的因果链已经有了总体一致的认知，社会经济和自然科学领域的数值模式中也都刻画了与碳排放和气候变化相关的过程。但由于学科属性、关注目标等方面的差异，即使是同一过程在不同领域模式的表达方式与繁简程度也非常不同。而且随着两个领域模式的持续改进与发展，越来越需要借鉴或者依赖对方的模式成果，因此有必要进一步加深社会经济模式与气候系统模式的融合。
社会经济发展的模拟
基于综合评估模式（Integrated Assessment Model， IAM），以人口、城市化、GDP等作为驱动要素，最终给出包括能源供需、土地利用和地表覆盖变化、温室气体排放、空气污染和气溶胶排放、减缓适应成本和价格等多层面的不同发展情景[13]。IAM具有集成多个学科的特点，全面综合了气候、经济和能源使用等多方面的要素，将科学和政策联系在一起，是评估处理气候变化战略的常用工具[14]。IAM能够提供的政策问题包括：明确减少温室气体排放的成本以及效益，识别为达到某个减排目标的有效减排路径，以及不同减排方法对经济的影响等。IAM可以描述从经济活动、碳排放到气候变化及相关影响（如生态、人类健康、农业等）的因果联系以及气候变化对经济活动影响的反馈，模拟结果可以广泛应用于全球、国家、部门、行业等不同区域和层面[15]。
IAM大多侧重经济系统的刻画，对气候和碳循环过程的描述相对简单，其模拟得到的排放情景多以碳排放或碳浓度的形式作为外强迫条件，驱动自然科学领域的气候系统模式，以此进行历史气候模拟和未来气候预估。虽然IAM也包含大气、陆地和海洋三个碳库，但大多为全球或区域平均的结果，通常缺乏空间分布信息。
气候系统的模拟
AR6报告中的模拟、预估与归因结果大多是以自然科学的CSM结果为数据基础。这是由全世界几十个模式组共同参与、在耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project, CMIP）的统一框架下开展的多种情景下的大量模拟试验，其结果通过平台共享给全世界的用户[16]。
CSM是复杂的模式系统，能够定量刻画大气、陆地、海洋碳循环等各分量之间的相互作用，是认识、理解全球碳循环过程和机制，以及模拟预估全球气候变化的核心工具[17]。CSM基于给定的社会经济发展路径，在多种外强迫（温室气体排放、土地利用等人类活动引起的）条件下，通过大气、海洋、陆地、冰雪等各分量模式及其相互耦合作用，实现对全球气候变化的模拟预估。因而，CSM不但可以模拟历史排放情景下过去和现在全球气候的变化，更重要的是，可以预估未来不同排放情景下的全球气候变化。
地球上的碳绝大部分都储存在岩石圈和化石燃料两大碳库中，活动缓慢。较为活跃的碳库是大气圈、水圈和生物圈，起着交换库的作用，这也是CSM重点关注的碳过程。大气中CO2是主要的含碳气体，也是碳参与物质循环的主要形式。CSM中包括复杂的碳循环过程，涉及气候系统模式中的多个关键物理—化学—生物过程，主要描述大气—陆地、大气—海洋之间的碳通量交换。CSM的陆地碳循环，主要包括植物和土壤两大过程。其碳汇功能是由植被（森林、湿地、草原、农田等）通过光合作用吸收大气中的CO2来实现的。CSM中与陆地碳循环相关的植被分类，碳循环过程方案、数据和方法等有所不同，对陆地碳汇贡献的估计也存在差异。森林是陆地生态系统中最大的碳库，也是CSM中分类最详细的植被类型。农田是全球碳库中最活跃的部分，受到耕作、灌溉、施肥等人类活动影响最大，对大气碳含量影响也较为明显。但目前的气候系统模式对这些与人类活动相关过程的描述总体处在初步阶段。CSM对湿地过程的考虑大多仅限于物理过程，对碳循环过程的描述方案有待引入发展。海洋是巨大的碳汇和碳库，人类活动排放的CO2有1/4～1/3被海洋吸收。但目前CSM中的海洋过程仍以物理过程为主，能够刻画海洋碳循环化学和生物过程的模式并不多，未来需要继续发展。
两种模式的融合发展
自然科学的CSM与社会经济领域的IAM是两类相对独立的模式，但两者又是密切相关、相辅相成的。
在模拟试验方面，CSM为IAM的气候变化部分过程提供了构建框架与确定关键参数的数据基础，IAM则为CSM提供了必不可少的碳排放情景结果作为强迫场。尽管两类模式中存在着概念和评估方法等方面的差异，但两个学科领域的不断交流融合，促进了气候变化经济学的发展[18]，也促进了两个领域中研究方法的相互借鉴。此次AR6报告很好地体现了两者融合的成果，如1.5℃和2℃温控目标的设置、以“情节”（storyline）等术语来表达与气候和人类系统未来轨迹相关的情景。
在数值模式的发展改进与应用方面，国内外已开展大量两类数值模式之间相互融合的研究。例如，“十三五”期间，我国通过复杂的CSM及其CMIP模拟结果构建了适用于IAM的简化气候模式[19]、利用该模式嵌套IAM中的其他分量模式，以评估未来不同情景下的气候灾害[20],这是CSM与IAM的融合。将IAM中的部分模块（如经济发展）引入复杂的CSM中，实现了动态刻画经济活动与气候系统的耦合作用[21]，这是IAM与CSM的融合。
两种模式各有优缺点。社会经济类的模式大多以统计为主，其优势是计算效率高、可以得到最优路径。自然科学领域的气候模式能够合理描述多圈层相互作用的物理和化学过程，即所谓的“动力模式”，使得大气科学和气候系统科学成为一门“可实验的科学”。但由于CSM过于复杂，积分计算所需要的计算资源庞大、时间太长，即使在大型高性能并行计算机的环境下，大多只能对有限的碳排放路径进行模拟试验，如通过开展CMIP类的数值试验来预估碳达峰、碳中和目标下，2030年和2060年的全球和我国碳收支特征，以及陆地生态系统对碳中和的贡献。要探讨不同情景及气候条件下的最优路径，规划最优碳中和路径，IAM依然具有显著的优越性。
从短期内可实现的发展角度来说，应该在充分了解各类模式的基础上，进一步融合应用IAM和CSM的优势成果。在CSM与IAM的融合方面，以碳循环为例，可以借鉴CSM中的陆地碳循环过程参数化方案，进一步细化IAM气候模式中的相应过程，将陆地碳分为植被和土壤两部分，甚至进一步细化不同的植被类型进行计算。另外，可以基于CSM高时空分辨率结果构建适用于IAM的不同区域气候模式。
新近提出的地球系统模式（Earth System Model, ESM），标志着从气候系统模式到地球系统模式的一个重要飞跃，这属于IAM与CSM的融合。地球系统模式综合了物理气候系统、自然生态环境系统，具备考虑人类活动影响的、具有高分辨率时空信息的复杂地球系统模拟功能。在传统的气候系统五大圈层基础上，地球系统模式考虑加入“人类圈”系统，探究“人类圈”和“五大圈层”之间的相互作用规律，可靠地预测未来，从而为气候变化应对、自然灾害防御、能源和农业等涉及可持续发展的行动提供科技支撑。地球系统模式是未来模式的发展方向，但也是一项极具挑战的目标，其中涉及理论、数据、计算等多方面的难题需要解决[17,22]。
展望
自然科学的CSM与社会经济领域的IAM作为重要的模式工具，可以预估未来气候变化与碳排放等情景，服务于决策者与公众。两类模式相互关联、各有不可替代的优点（如CSM的动力物理基础、IAM的最优路径），但具有显著的融合趋势。未来的数值模式发展，除了对未知的原始理论技术方法的创新、CSM与IAM模式的功能扩展与性能提高，还要注意加强对各类模式成果的“外延”，以更好地评估气候变化和温室气体排放，更好地服务于地球系统模式。自然科学领域和社会经济领域的学者们都各自向前“迈出一小步”，通过深入了解不同模式的真正需求，采用更好、更先进的方法（如机器学习）进行模式成果的再加工或转化，从而达成两类模式的融合和双赢。
碳中和目标的实现需要全社会的共同努力。在数值模式方面，未来需要继续加强自然科学和社会经济两个学科领域的交流融合，促进自然科学领域的模式与社会经济模式的持续发展和结合，为更合理地刻画、预估未来的最优发展路径以及应对气候变化提供必要的科技支撑。
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