气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

689次阅读
没有评论

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

导语

审慎的风险管理必须考虑从糟糕到最坏的情况。然而,对于气候变化,这些潜在的未来情况尚未得到充分理解。人为气候变化是否可能引发全球社会崩溃,甚至最终导致人类灭绝?目前,这是一个危险且未被充分探讨的话题。然而,我们有足够的理由怀疑气候变化可能引发全球性灾难。分析这些极端后果的机制可以帮助引发行动,提高韧性,并为包括应急响应在内的政策制定提供信息。本文概述了关于极端气候变化可能性的当前知识,探讨了理解最坏情况的重要性,明确了对灾难性结果的担忧,定义了关键术语,并提出了一项研究议程。这项议程主要涵盖四个问题:1)气候变化引发大规模灭绝事件的可能性是什么?2)可能导致人类大规模死亡和疾病的机制是什么?3)人类社会对气候引发的风险级联,如冲突、政治不稳定和系统性金融风险,和脆弱性是什么?4)如何将这些多重证据与其他全球危险有机地综合到“综合灾难评估”中?科学界应该着手更好地理解和应对灾难性气候变化的挑战,现在是时候了。
研究领域:气候灾难,地球系统,韧性,风险级联气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景Luke Kemp , Chi Xu, Joanna Depledge, Timothy M. Lenton | 作者刘培源 | 译者

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

论文题目:Climate Endgame: Exploring catastrophic climate change scenarios

论文链接:

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2108146119

目录

1. 最坏情况下的气候变化

2. 为何探索气候灾难?

3. 气候灾难的潜在可能性

4. 定义关键术语

5. 迄今为止的关键研究

6. 气候终局议程:极端地球系统状态、大规模死亡、社会脆弱性与综合气候灾难评估

7. 关于灾难性气候变化的IPCC特别报告

8. 结论

气候变化能有多糟糕?早在1988年,具有里程碑意义的多伦多会议宣言就将气候变化的最终影响描述为可能“仅次于全球核战争”。尽管几十年前就有了这样的警告,但气候灾难的研究仍然不足,人们对其理解也相对有限。

灾难性影响的可能性取决于气候变化的幅度和速度,对地球与人类系统的破坏程度,以及受影响系统的脆弱性和应对能力。这些领域的极端情况,如高温上升和连锁响应,尚未得到充分研究。正如政府间气候变化专门委员会(IPCC)所指出的,对于3℃或以上的全球升温影响,目前只有少数定量估计[1]。对IPCC报告的文本挖掘也发现,对3℃或更高温度上升的报道相对较少,比例低于其可能发生的概率[2]。文本挖掘分析还表明,随着时间推移,IPCC报告的关注点已经转向了2℃及以下的温度上升。研究主要集中在1.5℃和2℃的影响上,而对气候影响如何引发连锁效应或触发更大危机的研究则相对较少。


详见:

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2022EF002876

对于风险评估,我们需要全面考虑风险如何扩散、互动、放大,以及如何因人类反应而加剧[3]。然而,即使是更为简单的“复合危害”(compound hazard)分析,也往往被忽视,这种分析考虑了气候危害和驱动因素的相互作用。然而,这正是风险在现实世界中的表现方式。例如,一场气旋摧毁了电力基础设施,使人口在随后的致命热浪中处于脆弱状态[4]。近期,我们看到了气候变化和COVID-19大流行之间的复合危害[5]。正如IPCC所指出的,气候风险变得越来越复杂,难以管理,并在各个地区和部门之间产生连锁效应[6]。

为什么学界聚焦于较低水平的升温和较简单的风险分析?一个原因是国际目标基准:巴黎协议的目标是将全球升温限制在2℃以下,争取1.5℃。另一个原因是气候科学的文化倾向于“尽量避免戏剧性”[7],不要过于警觉,这可能会被IPCC形成共识的过程所强化[8]。虽然复杂的风险评估更为现实,但也更难实施。

这种谨慎的态度是可以理解的,但与气候变化所带来的风险和潜在损害并不匹配。我们知道,温度上升存在“厚尾”现象:即小概率但高影响的极端结果[9]。气候损害很可能是非线性的,可能导致更大的“尾部”[10]。我们不能因为不考虑高影响低概率的情景而冒太大风险。COVID-19大流行已经强调了考虑和准备应对罕见的、高影响的全球风险以及它们可能引发的系统性危险的必要性。审慎的风险管理要求我们全面评估最坏情况的场景。

我们提出的“气候终局”(Climate Endgame)研究议程旨在引导对人为气候变化最极端风险的探索。在此,我们将总结现有的关于极端气候变化可能性的证据,阐述为何探索最坏情况至关重要,提出对灾难性结果的担忧,定义关键术语,并解释研究议程的四个关键方面。


1. 最坏情况下的气候变化

尽管我们已经在《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)下努力了30年,并取得一些进展,但人为产生的温室气体(greenhouse gas, GHG)排放仍在增加。即使不考虑最坏的气候反应,按照当前的发展轨迹,到2100年,全球温度将上升2.1°C-3.9°C[11]。如果所有2030年的国家自主贡献都得到全面实施,预计到2100年,全球将升温2.4°C(1.9°C-3.0°C)实现所有长期承诺和目标,才可能将这一升温降至2.1°C(1.7°C-2.6°C)[12]。然而,即使是这些乐观假设也将导致地球系统走向危险的轨道。自更新世(260万年前)以来,地球表面温度从未持续超过工业化前温度的2°C以上[13]。

即使人为产生的温室气体排放很快开始下降,这也并不排除未来温室气体浓度高或极端气候变化的可能性,特别是在2100年之后。碳循环中存在反馈机制和潜在的临界点,可能会导致温室气体浓度升高[14],这在模型中经常被忽略。例如,北极永久冻土融化释放甲烷和二氧化碳[15],亚马逊地区强烈干旱和火灾导致碳损失[16],以及自然碳汇能力减弱的阻尼反馈明显减缓[17, 18]。这些变化可能不会与升温成比例,此前有时是被假设为成比例。相反,温度阈值可能会引发突然和/或不可逆的变化。这些变化在地球的地质记录中是明显的,并且它们的影响会在耦合的气候-生态-社会系统中产生连锁反应[19]。特别令人担忧的是“阈值级联”(tipping cascade),其中多个阈值要素之间存在相互作用,触发一个阈值后,触发另一个阈值的可能性会增加[20]。温度上升在很大程度上取决于地球系统的整体动力学,而不仅仅是人为排放轨迹。

尽管人为排放较低,但现有模型展示了出现临界点和更高浓度的可能性。最新的耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)气候模型之间的变异性导致不同情景之间存在重叠。例如,“中间路线”情景(共享社会经济路径3-7.0,即SSP3-7.0)的最高(百分位75)结果比最高排放(SSP5-8.5)情景的最低(百分位25)结果要热得多。模型之间的区域温差可以超过5°C至6°C,尤其是在可能发生各种临界点的极地地区。

甚至还有更多反馈回路是不确定的,最糟糕的情况下可能会放大成为不可逆转的“温室地球”(Hothouse Earth)状态[21](尽管可能存在有助于地球系统缓冲的负反馈回路)。特别是,对云反馈的理解不足可能会引发突然且不可逆转的全球变暖[22]。这些效应仍在不断被发掘,但仍然未被充分探索,并且大多是推测性的“不知道自己不知道”。例如,最近的模拟表明,层积云层可能会在接近本世纪末CO2预期浓度下突然消失,导致约8°C额外的全球变暖[23]。危险意外情况存在很大的不确定性,这正是为什么要优先考虑而非忽视它们的原因。

最近关于平衡气候敏感性(equilibrium climate sensitivity, ECS)的研究结果[14, 24]强调了即使我们知道未来温室气体浓度,气候变化的幅度仍然不确定。根据IPCC的数据,我们对ECS的最佳估计是,CO2浓度每翻一倍,气温将升高3°C,其“潜在”范围(66%至100%概率)为2.5°C至4°C。虽然ECS低于1.5°C几乎被排除在外,但仍有18%的概率,ECS可能大于4.5°C[14]。ECS的分布呈“重尾”形态,高ECS值的概率大于低ECS值的概率。

未来人为温室气体排放的不确定性也相当显著。在IPCC的情景分析中,排放量最高的路径是代表性浓度路径8.5(RCP8.5,现在称为SSP5-8.5),它与迄今的累计排放情况最为吻合[25]。然而,随着可再生能源价格的下降和政策响应的改变,未来的情况可能会有所不同[26]。尽管如此,我们仍需保持警惕。例如,对于能源需求和经济增长等关键因素的不确定性仍然很大。如果经济增长率有一定上升,可能使RCP8.5的概率可能增加35%[27]。


2. 为何探索气候灾难?

为何我们必需了解可能的最坏情况?首先,风险管理和在不确定环境下做出稳妥决策,都要求我们了解极端情况。例如,最小最大准则(minimax criterion)是根据最坏的结果对政策进行排序[28]。这种方法尤其适用于高度不确定和尾部风险的领域。无论是排放轨迹、未来浓度、未来升温还是未来影响,都充满不确定性。换言之,我们无法为不同的结果客观地分配概率[29]。气候损害属于“深度不确定性”范畴:我们对不同结果的概率、导致结果的确切因果关系,乃至结果的范围、时机或可取性,均一无所知[30]。无论深度不确定性还是其他不确定性,都应引发我们的警觉和预防,而非自满。

灾难性的影响,即便发生概率不高,也会对经济分析、模型构建和社会反应具有深远意义[31, 32]。例如,极端升温及其随之而来的损害可能显著提高对碳的社会成本预测[31]。了解人类社会的脆弱性和反应,可以为政策制定和决策提供指导,以防范系统性危机。关键变量的指标可作为预警信号[33]。

了解最糟糕的情况能激发人们采取行动,就如同1983年“核冬天”的观念曾引发公众警觉和核裁军的努力。深入研究严重风险和更高温度的可能情景,或许能让人们重新坚守1.5°C至2°C的防护目标,因为在所有选择中,这一路径已经是“相对较好”的方向[34]。

理解灾难性气候情景不仅有助于政策干预,还涉及一些紧急的最后手段,如太阳辐射管理(SRM),这是通过向平流层注入气溶胶以反射阳光的方法[35]。采取此类措施与气候变化和太阳辐射管理情景的风险特征有关。最近的一项分析发现,平流层气溶胶注入(SAI的潜在灾难风险中,其直接和系统性影响尚未得到充分研究[36]。其中最大的危险似乎源于“终止冲击”:如果SAI系统受到干扰,可能会突然而迅速地升温。因此,SAI改变了风险分布:虽然中位数结果可能优于其所抵消的气候变化,但尾部风险可能比升温更为严重[36]。

通过更深入地理解灾难性气候变化,我们还可以采取其他干预措施。例如,在国际层面,有可能制定一项名为“尾部风险条约”的协议:一旦潜在突发变化的预警指标被触发,该协议或条约将启动更强有力的承诺和机制。


3. 气候灾难的潜在可能性

全球气候灾难的潜在威胁有四个主要原因令人担忧。首先,历史已经给出了警示。气候变化(无论是区域性还是全球性)在许多过去的社会崩溃或转型中都起到了关键作用[37],并在寒武纪以来地球历史的五次大灭绝事件中都有所体现[38]。当前的碳排放正在以空前的地质速度发生,到本世纪末可能超过触发以往大灭绝的阈值[39, 40]。IPCC报告中最糟糕的预测显示,到22世纪,温度将回到早始新世时期的水平,从而在短短两个世纪内逆转了5000万年的寒冷气候趋势[41]。

这一现象尤其引人警觉,因为人类社会是在特定的气候生态位中逐渐适应和发展的。大规模的城市化农业社会的兴起,始于约12000年前全新世稳定气候的形成[42]。自此以后,人口密度在一个狭窄的气候范围内达到了峰值,平均年均温约为13°C。直至今日,人类活动的经济生产中心依然集中在这样的气候区间[43]。气候变暖的累积效应可能会超出社会的适应能力。

其次,气候变化可能直接触发其他灾难性风险,例如国际冲突,或者加剧传染病的传播和溢出风险。这些可能成为强烈的极端威胁的放大器。

第三,气候变化可能加剧各种脆弱性,并引发多重间接压力(如经济损失、土地流失、水资源和食品安全问题等),这些压力可能汇聚成系统范围的同步故障。这便是系统风险的走向。全球危机通常是通过这种相互强化的“同步故障”在各国和各系统间蔓延,就像2007-2008年全球金融危机[44]。气候的突变有可能触发全球范围内的系统故障,导致社会结构瓦解。

系统性气候风险的潜在危险显而易见:在全球气候逐渐变暖的背景下,最脆弱的国家和社区将继续遭受最沉重的打击,从而加剧社会不平等现象。图1展示了预测的人口密度与极端年均温度(MAT)超过29°C的地区的交集(这样的温度目前仅占地球陆地面积的0.8%)。按照中高排放和人口增长的情景(SSP3-7.0排放和SSP3人口增长),到2070年,大约将有20亿人居住在这些极端高温地区。而现今,仅有3000万人居住在高温地区,主要分布在撒哈拉沙漠和海湾沿岸[43]。

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

图1 未来人口分布与极端高温之间的重叠。使用CMIP6模型数据[来自WorldClim数据库中的九个全球气候模型[45],计算了在SSP3-7.0情景下,大约在2070年(2060-2080年)以及共享的SSP3人口预测到大约2070年[46]期间的平均年温度(MAT)。阴影区域表示MAT超过29°C的地区,而彩色地形则显示了人口密度的分布情况。

极端的温度和高湿度可能会对户外工人的效率和主要谷物作物的产量产生负面影响。这种致命的高温环境可能会严重侵害南亚和西南亚的人口密集地区[47]。

图2从政治视角分析了极端高温,将2070年左右的SSP3-7.0或SSP5-8.5的年均温度超过29°C的预测与脆弱国家指数(一种衡量国家不稳定性的指标)重叠。目前脆弱的国家与未来极端温暖地区之间存在显著的重合。如果未来几十年内现有的政治脆弱性没有得到显著改善,那么可能会出现一片潜在的不稳定地带,可能引发严重的连锁反应。

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

图2 脆弱的高温:国家脆弱性、极端高温与核生物灾难性危害的交集。我们使用了来自WorldClim数据库的GCM模型数据[45],以计算在SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下的年均温升率。结果显示,在SSP3-7.0情景下,到约2070年,温度将上升2.8°C[48];在SSP5-8.5情景下,温度将上升3.2°C。图中的阴影部分描绘了年均温度超过29°C的地区。这些预测与2021年的脆弱国家指数(FSI)[49]重合。虽然FSI仅估计了当前的脆弱水平,但它作为一个粗略的替代性指标仍是必要的。尽管对脆弱性和稳定性的衡量存在争议并受到限制,FSI仍是较为坚实的指数之一。此外,该图还标识了拥有核武器的国家的首都,以及世界上最危险病原体的最高防护生物安全级别4(BS4)实验室的位置。这些标识作为核生物灾难性危害的粗略表示物,直观反映信息。

最后,气候变化可能会无可挽回地损害人类从其他灾难(例如核战争)中恢复的能力。换言之,它可能产生重大的潜在风险(见表1):在稳定时期可能可控的影响,在灾难的应对和恢复阶段可能变得极为严重。这些灾难性关切的不同原因是相互关联的,必须综合考虑。

4. 定义关键术语


尽管科学文献对最坏的情况尚未充分探讨,但将气候变化称为“灾难性”的说法并不少见。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯将气候变化称为“生存威胁”。学术研究警告称,温度升高超过5°C很可能是“超出灾难的范畴”,而升高超过6°C则构成“无可争议的全球灾难”。

当前关于气候灾难的讨论受到术语不明确的削弱。术语“灾难性气候变化”(atastrophic climate change)并未被明确定义。存在性风险(existential risk)通常被定义为可能导致长期人类潜力的持久和重大损失的风险。这一当前定义深具模糊性,需要社会讨论和明确长期人类价值观。虽然民主探索价值观是受欢迎的,但并不是理解人类灾难或灭绝途径所必需的。目前,现有定义并不是科学探究的坚实基础。

我们在表1中提供了这些术语的明确的工作定义,作为为创建全球灾难词汇表的第一步。其中一些术语,例如构成“合理”风险或“重要贡献者”的内容,必然是模糊的。其他一些,例如以全球人口的10%或25%作为阈值,部分是任意的(10%被视为有先例的损失的标志,25%被视为前所未有的减少。需要进一步的研究来精确这些定义。全球灾难和减员风险的阈值被视为一般的启示性方法,而不是具体的数值界限。还需要考虑其他因素,如发病率、文化和经济损失。

我们将“风险”定义为气候变化的影响和应对措施可能对人类或生态系统造成的不利后果的概率。在《气候终局》议程中,我们特别关注灾难性的影响。风险由四个要素构成:危险、暴露、脆弱性和响应[3]。

我们选择了本世纪末全球变暖达到3°C或更高作为极端气候变化的标志,这一选择基于四个原因:首先,这样的温度上升远超国际共识的目标;其次,IPCC对2°C到3°C间气候影响的所有“关切因素”均被评为“高风险”或“极高风险”;第三,有显著增加的自我强化风险,使得将温升限制在3°C内变得不可能;最后,这些升温水平与对影响的不确定性有更大的关联。

术语

定义

潜在风险

在一组条件下处于休眠状态,但在另一组条件下变得活跃的风险。

风险级联

当不利影响引发一系列相关风险时,会出现风险链[3]。

系统风险

个体的干扰或故障可能会导致系统范围的故障。

极端气候变化

到2100年,全球平均地表温度上升3°C或更高,超过工业化前水平。

灭绝风险

在给定的时间范围内,人类灭绝的概率。

灭绝威胁

对总灭绝风险的一个可能且重要的贡献者。

社会脆弱性

由于社会脆弱性、风险级联和不适应性反应,较小的损害可能会演变成全球灾难或灭绝风险的潜力。

社会崩溃

显著的社会政治分裂和/或国家失败,以及相对迅速、持久和显著的资本和系统身份的损失;这可能导致大规模的死亡率和发病率增加。

全球灾难性风险

在给定的时间范围内(年或几十年),全球人口损失25%的概率以及全球关键系统(如食品)的严重破坏。

全球灾难性威胁

全球灾难性风险的一个可能且重要的因素;气候变化可能成为全球灾难性威胁的潜在因素可以称为“灾难性气候变化”。

全球灭绝风险

在给定的时间范围内(年或十年),全球人口损失10%(或更多)的概率以及全球关键系统(如食品)的严重破坏。

全球毁灭威胁

全球灭绝风险的一个可能且重要的因素。

终局阶段

被判断为足够可能构成灭绝威胁的全球变暖水平和社会脆弱性。

最坏情况下的升温

全球变暖的最高经验和理论可行水平。

表1 《气候终局》议程中定义的关键术语

5. 迄今为止的关键研究

最直接探讨或全面解释气候变化如何导致人类灭绝或全球灾难的尝试,来自于如《无法居住的地球》[53]和《我们的最后警告》[10]等科普图书。后者对不同温度下气候影响的综述得出结论,全球温度上升6°C“甚至危及人类作为物种的生存”[10]。

我们知道,健康风险随着温度升高而加剧[54]。例如,随着温度升高,出现多次“粮食产量衰减”的可能性已经在增加,这将导致食品价格冲击[55]。对于四个主要玉米产区(占玉米产量的87%),在升温2°C的预期下,产量损失超过10%的概率,从每年7%跃升至升温4°C时的86%[56]。IPCC在其第六次评估报告中指出,由于极端高温和湿度,到本世纪末,全球50%至75%的人口可能会面临威胁生命的气候条件[6]。

IPCC报告汇集了有关气候变化、其影响、脆弱性和减缓措施的同行评议文献。尽管第一工作组在第六次评估报告中,确定了生物圈、海洋和冰冻圈的15个临界要素,其中许多具有不可逆的阈值,但关于可评估的灾难性情景的出版物寥寥无几。最引人注目的报道是自2001年以来第二工作组所报告的“关注原因”综述。这些综述旨在明确何为“危险的人为干扰”气候系统,即《联合国气候变化框架公约》所试图防止的情况。这五个关注点包括:独特且受威胁的生态系统、极端天气事件的频率和严重性、影响的全球分布和均衡、总体经济和生态影响,以及不可逆的大规模突变。每次IPCC评估都发现,全球平均温度的较小增加带来了更大的风险。在第六次评估报告中,所有五个关注点在1.2°C至4.5°C的温度范围内均被评为非常高。相比之下,在上一份评估报告的相同温度区间中,只有两个被评为非常高[6]。现在,所有五个问题在2°C至3°C的升温下均被评为“高”或“非常高”[57]。


6. 气候终局议程:极端地球系统状态、

大规模死亡、社会脆弱性与综合气候灾难评估

我们提出了一个关于灾难性气候变化的研究议程,集中关注以下四个关键方向:

  • 长期理解极端气候变化的动力学和影响;
  • 探讨气候触发的大规模发病和死亡途径;
  • 调查社会脆弱性:脆弱性、风险层叠和风险响应;
  • 将研究发现整合为“综合灾害评估”。

我们提出的研究议程借鉴并构建于正在改进的综合评估模型之上,以便更好地评估大规模危害。目前已经评估了一系列的临界点[58-60],其效果从有10%的机会使碳的社会成本翻倍[61],到最优碳价格增加8倍[60]。这与早期的发现相呼应,即福利估计依赖于尾部风险[31]。诸如贴现率、外生增长率、风险偏好和损害函数等模型假设也对结果产生了显著影响。

然而,这些模型中缺失了一些在研究议程中被强调的重要方面:极端气候变化下的长期影响、通向大规模发病和死亡的路径,以及极端气候影响可能引发的风险层叠和系统风险。在这些领域取得进展将使我们能够构建更为真实的模型和损害函数,并有助于直接估计伤亡人数[62],这是衡量气候风险的一项必要的道德非经济指标。我们强烈呼吁研究界发展气候灾难的综合概念和半定量模型。

极端地球系统状态

我们需要深入探究在极端气候变化下,地球系统可能的长期状态。这意味着需要描绘出不同的“温室地球”场景[21]或其他极端场景,如替代的环流模式或冰盖和海平面的大规模、不可逆的变化。这项研究需要深入探讨长期气候动力学及其对其他行星级过程的影响。研究发现,过去的大规模灭绝事件可能由于我们在本世纪可能越过的碳循环中的阈值效应而发生[40, 63]。以往大规模灭绝事件中的关键影响,例如海洋缺氧和无氧现象,也可能在长期内加剧[40, 64]。

研究生态和气候系统的潜在临界点和不可逆的“已确定”的变化至关重要。例如,南极冰盖的建模显示存在几个表现出滞后效应的临界点[65]。研究发现,全球变暖约2°C时会触发西南极冰盖的不可逆损失,即使温度恢复到现今水平,也无法重新获得当前的冰盖结构。当全球温度上升6°C至9°C时,可能会引发东南极冰盖的缓慢、不可逆损失,导致海平面上升超过40米[65]。对格陵兰冰盖、永久冻土和陆地植被等区域的类似研究也将有助于我们的理解。识别所有潜在的地球系统临界元素是至关重要的任务。这应包括对将影响临界点的更广泛的行星边界的考虑,例如生物多样性[66],以及超越气候系统的反馈和临界元素如何共同作用[67]。

大规模疾病和死亡


尽管气候变化导致的疾病和死亡有许多潜在因素,但气候变化的“末日四骑士”很可能就是饥荒和营养不良、极端天气事件、战争冲突和虫媒传播疾病。这些问题将会因为空气污染和海平面上升等额外风险和影响而进一步恶化。

这些演变路径需要进一步的探索。到目前为止,美国因热应激导致的直接死亡人数的实证估计被系统性地低估了[68]。对1985年至2013年(并对2017年进行了间接的回顾)的健康和气候变化文献进行的综述发现,在2143篇论文中,只有189篇(9%)专门讨论了更极端的健康影响或系统性风险(如与迁移、饥荒或冲突有关)[69]。模型也很少包括适应性响应。因此,总体死亡估计存在不确定性。

如何更准确地估算潜在的大规模疾病和死亡?1)通过自下而上的系统和脆弱性建模来追踪复合风险[70],并严格进行应急准备的压力测试[71]。2)将模型应用于更高温度的场景和更长的时间范围。3)将风险级联和系统风险(参见下一节)整合到健康风险评估中,例如纳入由气候引发的食品价格冲击导致的疾病和死亡。

社会脆弱性:易损性、风险级联和风险应对


更为复杂的风险评估通常更接近现实。风险的决定因素不仅包括危险、脆弱性和暴露,还涉及响应[3, 72]。全面的风险评估需考虑气候影响、不同的暴露程度、系统性脆弱性、社会和行动者的反应,以及跨国界和部门的连锁效应[73],可能引发系统性危机。在最坏的情况下,可能出现多米诺骨牌连锁反应或螺旋式恶性循环,使初始风险不断恶化。

社会风险的级联效应可能涉及冲突、疾病、政治变革和经济危机。气候变化与冲突之间的关系复杂,可能作为一种风险因素,特别是在已有种族冲突的地区[74, 75]。气候变化可能影响传染病的传播和蔓延,以及不同人兽共患病的扩散和严重程度[76],为新的疫情和感染创造条件[6, 77]。流行病可能引发连锁效应,如COVID-19所表现的。生态压力和自然灾害的暴露是决定社会文化“严格性”(如规则的严格执行、对传统的坚持和惩罚的严重性)的关键因素[78]。关于气候变化对经济损失的中位数的研究很多,但对于金融尾部极端风险(如全球金融危机的可能性)的研究较少。

可以借鉴过去的研究来探讨社会风险。相对较小的区域气候变化与过去社会的转型甚至崩溃有关[79, 80]。这可能是由于这些社会的适应能力下降和临界转折点的到来。有证据显示,社会在崩溃之前可能会出现临界减速现象[81, 82]。然而,从前现代案例中吸取教训需谨慎。应研究史前和历史,不仅要确定过去社会如何受到特定气候灾害的影响,还要了解这些影响如何随着人口密度、财富不平等和治理体制等方面的变化而有所不同。这样的分析框架将使过去和现在的社会能够纳入一个统一的分析体系[37]。

可以借鉴过去的研究来探讨社会风险。相对较小的区域气候变化与过去社会的转型甚至崩溃有关[79, 80]。这可能是由于这些社会的韧性下降和临界转折点的出现。有证据显示,社会在崩溃之前可能会出现临界减速现象[81, 82]。然而,从前现代案例中吸取教训需谨慎。应该研究史前和历史,来确定过去社会如何受到特定气候灾害的影响,并了解这些影响如何随着人口密度、财富不平等和治理体制等方面的变化而有所不同。这样的分析框架将使过去和现在的社会能够纳入一个统一的分析体系[37]。

现代全球化世界的特质和脆弱性,必须在研究社会敏感性时予以考虑,例如食品和运输分配系统对创伤的缓冲。这些庞大、互联的系统带来了自身的脆弱性,尤其是当网络相对同质化,且少数枢纽节点与其他所有节点高度相连时[83]。现代世界的其他重要脆弱性,还包括错误信息和虚假信息的迅速传播。这些认知风险对公共卫生危机[84]构成了严重威胁,并已经妨碍了气候行动。图3提供了风险级联可能如何展开的高层次和简化描绘。

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

图3 全球气候连锁失败。这是一个因果循环图,其中完整的线代表正极性(例如,放大反馈;不一定在标准意义上是积极的),虚线表示负极性(意味着抑制反馈)。

综合灾难评估


气候变化将在生态系统、地缘政治和技术不断变化的世界中展开。我们甚至可能会看到“温暖战争”——通过技术增强的大国之间关于减少碳预算、气候影响或SRM实验的冲突。需要考虑这些发展和情景,以全面了解气候危险。气候变化可能加剧其他相互作用的威胁,包括不平等加剧、人口压力、虚假信息、新型破坏性武器以及其他行星边界的超越[85]。还有一些自然冲击,如太阳耀斑和高影响的火山喷发,可能带来致命的同步性[86]。探索这些至关重要,一系列“标准化灾难情景”将有助于评估。

专家询问、系统绘图和参与式场景提供了理解此类级联的有前景的方法[73]。对于其中一些领域,还存在可以获得资助的现有研究议程[87]。

整合可以通过多种方式实现。通过元分析和研究结果的综合,可以为绘制风险之间的相互作用提供有用数据。这可以通过因果映射、专家询问以及基于代理人或系统动态建模方法来完成。最近一项基于此前41项研究的新工作,绘制了气候变化、粮食不安全和社会崩溃(如死亡率、冲突和移民)之间关系的证据基础[88]。

一个特别有潜力的方向是重新利用现有的复杂模型来研究级联风险。由此形成的网络可以通过标准化的灾难场景进行“压力测试”。这有助于估计哪些地区可能面临关键性的短缺或中断,或者可能采取剧烈的反应措施,如食品出口禁令。人们已经开发了复杂的模型来深入理解过去的大规模系统性灾难,例如2007-2008年的全球金融危机[89]。其中一些模型可以重新用于探讨未来全球气候危机的潜在本质。

全球范围内不太可能同时发生各种系统的崩溃;它更可能从地区开始,然后逐级扩展。虽然目的是在全球范围内研究灾难性气候风险,但整合地区损失的知识是必不可少的。

气候变化的潜在灾难性风险难以量化,即便在模型中也是如此。上述任何建模方法都应增进对系统风险路径的理解,并提供粗略的概率指导。然而,这些结果可能为基于论证的工具奠定基础,以便在不同温度上升水平下评估灾难性后果的潜在可能性[90]。这些应纳入开放的、审议性的民主方法中,从而提供公平、包容和有效的决策途径[91]。这样的方法可以借鉴不确定性下的决策工具,例如最小最大原则,或者按照其最佳和最差结果的加权和对决策进行排序,正如达斯古普塔对生物多样性审查所建议的[92]。

7. 关于灾难性气候变化的IPCC特别报告


IPCC尚未聚焦关注灾难性气候变化。尽管已发布了14份特别报告,但均未涉及极端的或灾难性的气候变化。第七次IPCC评估周期提出了一份关于“临界点”的特别报告,我们建议可以将临界点的范围扩大,涵盖灾难性气候变化的所有重要维度。鉴于IPCC的决策框架[93],这样做似乎是必要的。这样的报告才可以探讨地球系统反馈如何改变温度轨迹,以及这样的变化是否不可逆转。

一份关于灾难性气候变化的特别报告可能有助于进一步的研究,正如《全球变暖1.5°C特别报告》[94]所做的那样。该报告还引发了公众对于较低温度范围内影响严重性的广泛关注。关于灾难性气候变化的报告可能产生更为显著的影响。它可以帮助人们意识到在最坏情况下,面临的风险有多大。对灾难性和最坏情况下气候变化深入研究的经费,至关重要。

研究结果的有效传播将是关键。尽管人们担心引发恐惧的信息可能无益,甚至会导致行为瘫痪[95],但关于积极与消极信息效果的证据并不一致,即使在元分析中也是如此[96, 97]。情绪的作用是复杂的,因此针对特定受众调整信息是策略性的[98]。最近一项关于气候辩论的综述强调了避免政治捆绑、选择可信传递者和选择有效框架的重要性[99]。这些因素在确保公民讨论的有用和准确方面,将起到关键作用。


8. 结论

有大量证据表明气候变化可能演变成灾难。我们甚至可能在温度升高较为温和的情况下进入这样的“终局阶段”。深入理解极端风险对于稳健的决策制定非常重要,这涉及从准备措施到设计紧急预案的全方位考量。这不仅需要探讨更高温度的情景,还需要考虑气候变化对系统性风险和其他连锁反应的潜在影响。我们认为,现在是认真审视扩展如何扩大学界的研究视野,以覆盖极端气候变化领域的最佳途径的时候了!本文所提出的“气候终局”研究议程,为探索这一研究尚且不足的领域中提供了一条路径。在气候变化加速的未来,对最坏情况视而不见,乐观看是幼稚的风险管理,但严重起来却会是致命的愚蠢。

面对气候变化加速的未来,对最坏情况视而不见,乐观讲这是风险管理过于幼稚,客观讲则是致命的愚蠢。


参考文献

1. Intergovernmental Panel on Climate Change, Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, C. B. Field et al., Eds. (Cambridge University Press, 2014).

2. F. U. Jehn, M. Schneider, J. R. Wang, L. Kemp, L. Breuer, Betting on the best case: Higher end warming is underrepresented in research. Environ. Res. Lett. 16, 084036 (2021).

3. N. P. Simpson et al., A framework for complex climate change risk assessment. One Earth 4, 489–501 (2021).

4. T. Matthews, R. L. Wilby, C. Murphy, An emerging tropical cyclone–deadly heat compound hazard. Nat. Clim. Chang. 9, 602–606 (2019).

5. C. A. Phillips et al., Compound climate risks in the COVID-19 pandemic. Nat. Clim. Chang. 10, 586–588 (2020).

6. Intergovernmental Panel on Climate Change, Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, H.-O. Pörtner et al., Eds. (Cambridge University Press, 2022).

7. K. Brysse, N. Oreskes, J. O’Reilly, M. Oppenheimer, Climate change prediction: Erring on the side of least drama? Glob. Environ. Change 23, 327–337 (2013).

8. M. Oppenheimer et al., Discerning Experts: The Practices of Scientifific Assessment for Environmental Policy (University of Chicago Press, 2019).

9. G. Wagner, M. L. Weitzman, Climate Shock: The Economic Consequences of a Hotter Planet (Princeton University Press, 2015).

10. M. Lynas, Our Final Warning: Six Degrees of Climate Emergency (Harper Collins, 2020).

11. P. R. Liu, A. E. Raftery, Country-based rate of emissions reductions should increase by 80% beyond nationally determined contributions to meet the 2 °C target. Commun. Earth Environ. 2, 1–29 (2021).

12. Climate Action Tracker, 2100 warming projections. Climate Action Tracker. Accessed 1 March 2022. https://climateactiontracker.org/global/temperatures.

13. M. Willeit, A. Ganopolski, R. Calov, V. Brovkin, Mid-Pleistocene transition in glacial cycles explained by declining CO2 and regolith removal. Sci. Adv. 5, eaav7337 (2019).

14. V. Masson-Delmotte et al., Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (Cambridge University Press, 2021).

15. S. M. Natali et al., Large loss of CO2 in winter observed across the northern permafrost region. Nat. Clim. Chang. 9, 852–857 (2019).

16. Y. Yang et al., Post-drought decline of the Amazon carbon sink. Nat. Commun. 9, 3172 (2018).

17. M. R. Raupach et al., The declining uptake rate of atmospheric CO2 by land and ocean sinks. Biogeosciences 11, 3453–3475 (2014).

18. W. Hubau et al., Asynchronous carbon sink saturation in African and Amazonian tropical forests. Nature 579, 80–87 (2020).

19. V. Brovkin et al., Past abrupt changes, tipping points and cascading impacts in the Earth system. Nat. Geosci. 14, 550–558 (2021).

20. A. K. Klose, N. Wunderling, R. Winkelmann, J. F. Donges, What do we mean, ‘tipping cascade’? Environ. Res. Lett. 16, 125011 (2021).

21. W. Steffen et al., Trajectories of the Earth system in the Anthropocene. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115, 8252–8259 (2018).

22. M. Popp, H. Schmidt, J. Marotzke, Transition to a moist greenhouse with CO2 and solar forcing. Nat. Commun. 7, 10627 (2016).

23. T. Schneider, C. M. Kaul, K. G. Pressel, Possible climate transitions from breakup of stratocumulus decks under greenhouse warming. Nat. Geosci. 12, 163–167 (2019).

24. S. C. Sherwood et al., An assessment of Earth’s climate sensitivity using multiple lines of evidence. Rev. Geophys. 58, e2019RG000678 (2020).

25. C. R. Schwalm, S. Glendon, P. B. Duffy, RCP8.5 tracks cumulative CO2 emissions. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 117, 19656–19657 (2020).

26. Z. Hausfather, G. P. Peters, Emissions—The ‘business as usual’ story is misleading. Nature 577, 618–620 (2020).

27. P. Christensen, K. Gillingham, W. Nordhaus, Uncertainty in forecasts of long-run economic growth. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115, 5409–5414 (2018).

28. H. Kunreuther et al., Risk management and climate change. Nat. Clim. Chang. 3, 447–450 (2013).

29. F. H. Knight, Risk, Uncertainty and Profifit (Hart, Schaffner and Marx, 1921).

30. R. Dittrich, A. Wreford, D. Moran, A survey of decision-making approaches for climate change adaptation: Are robust methods the way forward? Ecol. Econ. 122, 79–89 (2016).

31. S. Dietz, High impact, low probability? An empirical analysis of risk in the economics of climate change. Clim. Change 108, 519–541 (2011).

32. M. L. Weitzman, Fat-tailed uncertainty in the economics of catastrophic climate change. Rev. Environ. Econ. Policy 5, 275–292 (2011).

33. T. M. Lenton, Early warning of climate tipping points. Nat. Clim. Chang. 1, 201–209 (2011).

34. A. Jordan et al., Going beyond two degrees? The risks and opportunities of alternative options. Clim. Policy 13, 751–769 (2013).

35. C. Field et al., Reflflecting Sunlight: Recommendations for Solar Geoengineering Research and Research Governance (National Academies Press, 2021).

36. A. Tang, L. Kemp, A fate worse than warming? Stratospheric aerosol injection and catastrophic risk. Front. Clim. Sci. 3, 1–17 (2021).

37. T. A. Kohler, M. Rockman, The IPCC: A primer for archaeologists. Am. Antiq. 85, 627–651 (2020).

38. P. Brannen, The Ends of the World: Volcanic Apocalypses, Lethal Oceans, and Our Quest to Understand Earth’s Past Mass Extinctions (Ecco, 2017).

39. D. H. Rothman, Characteristic disruptions of an excitable carbon cycle. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 116, 14813–14822 (2019).

40. D. H. Rothman, Thresholds of catastrophe in the Earth system. Sci. Adv. 3, e1700906 (2017).

41. K. D. Burke et al., Pliocene and Eocene provide best analogs for near-future climates. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115, 13288–13293 (2018).

42. P. J. Richerson, R. Boyd, R. L. Bettinger, Was agriculture impossible during the Pleistocene but mandatory during the Holocene? A climate change hypothesis. Am. Antiq. 66, 387–411 (2001).

43. C. Xu, T. A. Kohler, T. M. Lenton, J.-C. Svenning, M. Scheffer, Future of the human climate niche. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 117, 11350–11355 (2020).

44. T. Homer-Dixon et al., Synchronous failure: The emerging causal architecture of global crisis. Ecol. Soc. 20, 6 (2015).

45. WorldClim, WorldClim-Global Climate Data: Free climate data for ecological modeling and GIS. Accessed 17 December 2020. https://www.worldclim.com/node/1.

46. International Institute for Applied Systems Analysis, SSP Database (shared socioeconomic pathways) (Version 2.0). Accessed 17 December 2020. https://tntcat.iiasa.ac.at/SspDb/dsd?Action=htmlpage&page=about.

47. J. S. Pal, E. A. B. Eltahir, Future temperature in southwest Asia projected to exceed a threshold for human adaptability. Nat. Clim. Chang. 6, 197–200 (2016).

48. M. Meinshausen et al., The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300. Clim. Change 109, 213–241 (2011).

49. Fund for Peace, Fragile States Index 2021. Accessed 12 April 2022. https://fragilestatesindex.org/.

50. Y. Xu, V. Ramanathan, Well below 2 °C: Mitigation strategies for avoiding dangerous to catastrophic climate changes. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 114, 10315–10323 (2017).

51. T. Ord, The Precipice: Existential Risk and the Future of Humanity (Bloomsbury, 2020).

52. C. Z. Cremer, L. Kemp, Democratising risk: In search of a methodology to study existential risk. SSRN [Preprint] (2021). Accessed 1 March 2022. https://ssrn.com/abstract=3995225.

53. D. Wallace-Wells, The Uninhabitable Earth (Crown, 2019).

54. K. L. Ebi et al., Health risks of warming of 1.5°C, 2°C, and higher, above pre-industrial temperatures. Environ. Res. Lett. 13, 063007 (2018).

55. F. Gaupp, J. Hall, S. Hochrainer-Stigler, S. Dadson, Changing risks of simultaneous global breadbasket failure. Nat. Clim. Chang. 10, 54–57 (2020). 

56. M. Tigchelaar, D. S. Battisti, R. L. Naylor, D. K. Ray, Future warming increases probability of globally synchronized maize production shocks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 115, 6644–6649 (2018).

57. Z. Zommers et al., Burning embers: Towards more transparent and robust climate-change risk assessments. Nat. Rev. Earth Environ. 1, 516–529 (2020).

58. S. Dietz, J. Rising, T. Stoerk, G. Wagner, Economic impacts of tipping points in the climate system. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 118, e2103081118 (2021).

59. T. S. Lontzek, Y. Cai, K. L. Judd, T. M. Lenton, Stochastic integrated assessment of climate tipping points indicates the need for strict climate policy. Nat. Clim. Chang. 5, 441–444 (2015).

60. Y. Cai, T. M. Lenton, T. S. Lontzek, Risk of multiple interacting tipping points should encourage rapid CO2 emission reduction. Nat. Clim. Chang. 6, 520–528 (2016).

61. M. Lenzen et al., The Global MRIO Lab—Charting the world economy. Econ. Syst. Res. 29, 158–186 (2017).

62. J. Nolt, Casualties as a moral measure of climate change. Clim. Change 130, 347–358 (2015).

63. D. H. Rothman, Characteristic disruptions of an excitable carbon cycle. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 116, 14813–14822 (2019).

64. J. L. Penn, C. Deutsch, J. L. Payne, E. A. Sperling, Temperature-dependent hypoxia explains biogeography and severity of end-permian marine mass extinction. Science 362, eaat1327 (2018).

65. J. Garbe, T. Albrecht, A. Levermann, J. F. Donges, R. Winkelmann, The hysteresis of the Antarctic Ice Sheet. Nature 585, 538–544 (2020).

66. J. Rockströet al., Opinion: We need biosphere stewardship that protects carbon sinks and builds resilience. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 118, e2115218118 (2021).

67. N. Wunderling, J. F. Donges, J. Kurths, R. Winkelmann, Interacting tipping elements increase risk of climate domino effects under global warming. Earth Syst. Dyn. 12, 601–619 (2021).

68. K. R. Weinberger, D. Harris, K. R. Spangler, A. Zanobetti, G. A. Wellenius, Estimating the number of excess deaths attributable to heat in 297 United States counties. Environ. Epidemiol. 4, e096 (2020).

69. C. D. Butler, Climate change, health and existential risks to civilization: A comprehensive review (1989 2013). Int. J. Environ. Res. Public Health 15, 2266 (2018).

70. J. Zscheischler et al., Future climate risk from compound events. Nat. Clim. Chang. 8, 469–477 (2018).

71. K. L. Ebi et al., Stress testing the capacity of health systems to manage climate change-related shocks and stresses. Int. J. Environ. Res. Public Health 15, 2370 (2018).

72. A. Reisinger et al., “The concept of risk in the IPCC Sixth Assessment Report: A summary of cross-working group discussions” (International Panel on Climate Change, 2020).

73. A. J. Challinor et al., Transmission of climate risks across sectors and borders. Philos. Trans. A Math. Phys. Eng. Sci. 376, 20170301 (2018).

74. K. J. Mach et al., Climate as a risk factor for armed conflflict. Nature 571, 193–197 (2019).

75. C.-F. Schleussner, J. F. Donges, R. V. Donner, H. J. Schellnhuber, Armed-conflflict risks enhanced by climate-related disasters in ethnically fractionalized countries. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 113, 9216–9221 (2016).

76. R. Rupasinghe, B. B. Chomel, B. Martınez-Lopez, Climate change and zoonoses: A review of the current status, knowledge gaps, and future trends. Acta Trop. 226, 106225 (2022).

77. R. Gibb, L. H. V. Franklinos, D. W. Redding, K. E. Jones, Ecosystem perspectives are needed to manage zoonotic risks in a changing climate. BMJ 371, m3389 (2020).

78. M. J. Gelfand et al., Differences between tight and loose cultures: A 33-nation study. Science 332, 1100–1104 (2011).

79. E. H. Cline, 1177 B.C.: The Year Civilization Collapsed: Revised and Updated (Princeton University Press, 2021).

80. D. D. Zhang et al., Climatic change, wars and dynastic cycles in China over the last millennium. Clim. Change 76, 459–477 (2006).

81. M. Scheffer, E. H. van Nes, D. Bird, R. K. Bocinsky, T. A. Kohler, Loss of resilience preceded transformations of pre-Hispanic Pueblo societies. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 118, e2024397118 (2021).

82. M. Scheffer, Anticipating societal collapse; Hints from the Stone Age. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 113, 10733–10735 (2016).

83. M. Scheffer et al., Anticipating critical transitions. Science 338, 344–348 (2012).

84. L. Kemp et al., Emerging Technologies and Dual-Use Concerns: A Horizon Scan for Global Public Health (World Health Organization, 2021).

85. W. Steffen et al., Planetary boundaries: Guiding human development on a changing planet. Science 347, 736–748 (2015).

86. L. Mani, A. Tzachor, P. Cole, Global catastrophic risk from lower magnitude volcanic eruptions. Nat. Commun. 12, 4756 (2021).

87. K. J. Mach et al., Directions for research on climate and conflflict. Earths Futur. 8, EF001532 (2020).

88. C. E. Richards, R. C. Lupton, J. M. Allwood, Re-framing the threat of global warming: An empirical causal loop diagram of climate change, food insecurity and societal collapse. Clim. Change 164, 49 (2021).

89. F. Caccioli, P. Barucca, T. Kobayashi, Network models of fifinancial systemic risk: A review. J. Comput. Soc. Sci. 1, 81–114 (2018).

90. S. O. Hansson, G. Hirsch Hadorn, Eds., The Argumentative Turn in Policy Analysis: Reasoning about Uncertainty (Springer International, 2016).

91. H. Landemore, Open Democracy: Reinventing Popular Rule for the Twenty-First Century (Princeton University Press, 2020).

92. P. Dasgupta, The Economics of Biodiversity: The Dasgupta Review (HM Treasury, 2021).

93. Intergovernmental Panel on Climate Change, “Decision framework for special reports, methodology reports and technical papers (amended in September 2008)” (Intergovernmental Panel on Climate Change,

2008).

94. Intergovernmental Panel on Climate Change, Global Warming of 1.5 °C (Cambridge University Press, 2021).

95. M. Hulme, Is it too late (to stop dangerous climate change)? An editorial. WIRES Clim. Chang. 11, e619 (2019).

96. G.-J. Y. Peters, R. A. C. Ruiter, G. Kok, Threatening communication: A critical re-analysis and a revised meta-analytic test of fear appeal theory. Health Psychol. Rev. 7, S8–S31 (2013).

97. M. B. Tannenbaum et al., Appealing to fear: A meta-analysis of fear appeal effectiveness and theories. Psychol. Bull. 141, 1178–1204 (2015).

98. D. A. Chapman, B. Lickel, E. M. Markowitz, Reassessing emotion in climate change communication. Nat. Clim. Chang. 7, 850–852 (2017).

99. R. M. Colvin et al., Learning from the climate change debate to avoid polarisation on negative emissions. Environ. Commun. 14, 23–35 (2019).


(参考文献可上下滑动查看)

地球系统科学读书会

从加拿大极端热浪,到德国的洪灾,从澳大利亚的森林大火,到中国河南的特大暴雨,极端天气已经成为新常态。气候变化正以我们所能感知的态势发生着。2021年诺贝尔物理学奖的一半被授予气象学家真锅淑郎和气象学家克劳斯·哈塞尔曼,“以表彰对地球气候的物理建模、量化变化和可靠地预测全球变暖”,表达了对人类命运的关切,也展现出从复杂系统视角研究地球气候环境的必要性。

集智俱乐部地球系统科学读书会重点探讨近年来系统科学、人工智能等学科为地球系统科学提供的创新研究方法,尤其是统计物理与深度学习在地球系统科学中的应用,共读前沿文献,激发科研灵感。读书会已完结,现在报名可加入社群并解锁回放视频权限。

气候终局之战:探索灾难性气候变化的情景

详情请点击:

地球系统科学读书会启动:统计物理与深度学习交叉前沿

推荐阅读

1. 临界点遥相关、极端气候事件同步,流浪地球离我们还远吗?2. 地球气候系统与热力学第二定律3. 气候变化归因:应对气候变化的科学基础——从诺奖得主克劳斯·哈塞尔曼谈起4. 张江:第三代人工智能技术基础——从可微分编程到因果推理 | 集智学园全新课程5. 加入集智学园VIP,一次性获取集智平台所有内容资源6. 加入集智,一起复杂!

点击“阅读原文”,加入读书会

 

Read More 

正文完
可以使用微信扫码关注公众号(ID:xzluomor)
post-qrcode
 
评论(没有评论)
Generated by Feedzy