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热带雨林树冠直接向上看,婆罗洲。图片来源:彼得·洛佩曼/阿拉米库存照片
查看的热带雨林直视向上,沙巴,婆罗洲,马来西亚。 信用:彼得Lopeman / Alamy图片社图片
气候模拟
2020年4月14日16:49

乐动体育app苹果j分析:“碳循环反馈”如何使全球变暖恶化

乐动体育下载app碳简短的员工

多个作者

20年4月14日
气候模拟 乐动体育app苹果j分析:“碳循环反馈”如何使全球变暖恶化

科学家把气候变化的预测要处理一些不确定性。

全球变暖的量将取决于未来排放量的大小,而这又取决于社会如何成长和发展。变暖的速度也将取决于如何敏感的气候是增加大气中的温室气体。

然而,气候变化还取决于被称为“一个被低估的因素碳 - 循环反馈”。考虑到碳循环反馈的不确定性,意味着地球变暖的程度可能比人们通常认为的要高得多,或低得多。

碳循环是在大气、陆地、海洋和它们所包含的生物之间进行碳交换的过程的集合。”反馈指的是随着地球变暖和大气中二氧化碳浓度上升,这些过程会如何变化。

常用的变暖预测 - 在这些突出政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估报告——包括对碳循环反馈的单一最佳估计。但它们没有考虑到这些估算中存在的巨大不确定性。

这些不确定性的分歧之间的不同“的主要来源之一”模型预测根据本·布斯博士而在同事气象局哈德利中心

气候活动家,如格雷塔·滕伯格,也表示关注气候突起通常不完全包括碳循环反馈的电势范围。

本文考察了一些建模的科学家在过去十年中进行的研究的探索碳循环反馈的不确定性的影响。这些研究中得到的碳 - 循环反馈到那些在IPCC预测中使用的类似的中央估计。

但是,在高端,结果表明这些反馈可以推动温室气体的大气浓度高得多 - 这意味着更多的温暖 - 从发射的同一水平。

乐动体育app苹果j分析这篇文章表明,反馈可能导致多达比主IPCC预测25%的升温。

碳循环反馈不确定性的重要性

今天,大约一半人类排放的二氧化碳中,有一半留在大气中,其余的则被海洋和陆地吸收。然而,随着地球变暖,这一点有望改变。例如,变暖减少了数量海洋表层水吸收的二氧化碳和土壤中固存的碳量。它也可以加速树木死亡以及森林火灾的风险永久冻土融化可能会向大气中释放更多的碳。总的来说,碳循环是预期减弱气候变化的结果,导致残留在气氛更排放量和较少的由陆地和海洋吸收。所有这些过程的转换未来的二氧化碳排放到大气中的二氧化碳浓度的变化时带来不确定性。

在碳循环行为作为地球变暖的变化是一个的例子气候反馈从一个自我强化的地球温度变化。然而,并非所有这些反馈都会导致温度升高。二氧化碳受精这些影响会导致更多的植被生长,吸收更多的碳。氮循环变化还可以提高土地对碳的吸收。气候变暖引起的动态植被变化(解释了区域气候变化可能导致的植被变化)对碳循环也有重要但不确定的影响。

碳循环反馈元件以及它们对陆地和海洋的碳汇作用的简图。图1从拉德等人2018

未来气候变暖背景下由发达国家气候建模社区确实考虑了碳循环反馈,但通常使用以前研究的反馈强度的单一估计,并且不包括碳循环反馈中的任何不确定性。情景排除碳循环反馈不确定性的原因是:气候模拟组目前不包括需要模型碳循环反馈的变化生物地球化学循环。那些确实包括生物地球化学被称为“地球系统模型”

为了能够比较所有不同的气候模型,科学家们设计实验,所有的机型运行一套温室气体和其他气候强迫指定未来的浓度,被誉为代表性的浓度途径(的RCP)。这四个浓度驱动的实验 -RCP2.6RCP4.5版RCP6.0RCP8.5- 支撑在主要的气候预测IPCC第五次评估报告(AR5)出版于2013年,他们实际上并不在所有使用的碳排放量,因此,不包括任何组织翻译成排放浓度碳循环反馈的不确定性。

(然而,应注意的是,尽管RCP是以“浓度”来定义的,并在AR5中以这种方式使用,即使在使用浓度驱动气候的论文中,它们也常被称为“排放情景”投射物。这个严格来说并不准确,不幸的是,这导致了对RCP性质的一些混淆,以及对将排放转化为浓度的不确定性缺乏认识)。

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公司——研究了如果你使用排放情景来运行地球系统模型,而不是向它们提供来自RCP的预先估计的温室气体浓度会发生什么。这些也包括在IPCC第五次评估报告中,但不如集中驱动的预测突出。

对于这些排放驱动的模拟,谁开发的垃圾收集站的模型设计者提供对准浓度途径一套排放情景,根据自己的车型(虽然它是要注意重要的是广泛的排放情景是兼容的与每个RCP浓度途径)。

由于建模时间有限,而且并非所有小组都有包括碳循环的模型,因此只有12个不同的AR5模型参与,并且只有通常与非常高的RCP8.5浓度路径相关的排放物用于地球系统模型运行。尽管这种高排放情景考虑到反映了当前的政策,它说明了恢复燃料使用量大幅度增长的后果,也使模型之间的差异得以清楚地看到。

然而,随着气候模型已经变得更加复杂,他们包括碳循环反馈的范围不断扩大。第五次评估报告的模型中没有包括永久冻土层解冻,例如,而一些较新的机型有永久冻土模块。类似地,更大量的模型现在包括动态氮循环,这趋向于降低碳循环反馈的大小。

事实上,由浓度驱动的模型依赖于过时的碳循环反馈估计值,而忽略了这些估计值中的不确定性,这意味着未来可能发生的气候变化范围可能比普遍接受的要大。

造型以反馈

通过C4MIP初步探讨了碳循环反馈。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场景(通常与RCP8.5相关)。

C4MIP也代表可用模型的集合 - 被称为合奏的机会- 而不是故意旨在探讨在碳循环反馈的不确定性的实验。参与C4MIP每个模型设计了碳循环提供了他们认为是最准确的估计,而不是所有可能的潜在值的执政碳循环过程的任何有目的的或彻底的探索。

森林与土壤长满青苔的山毛榉的根源。信用:巴勃罗Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy图片社图片

森林与土壤长满青苔的山毛榉的根源。信用:巴勃罗Scapinachis阿姆斯特朗/ Alamy图片社图片

一个单独的尝试探索碳循环的不确定性是在2017年由布斯和他的同事开发的。而不是从不同的模拟中心的比较结果,他们把一个单一的气候模式 - 一个版本的哈德利中心的耦合模式“HadCM3”用碳周期过程中加入,称为‘HadCM3C’ - 和探索了广泛的陆地和海洋生物地球化学流程,影响碳循环反馈可能的参数。

他们进一步限制他们的分析只选择那些变种匹配历史观察。乐动体育app苹果j模特们从1860起运行和模拟大气中的二氧化碳浓度一直到今天相比的观察。只有27(满分57)模式的变体,可以有效地再现过去的二氧化碳的浓度来分析未来的变化。

可能的碳循环参数这一探索被称为“扰动物理集合”(PPE)。它允许研究人员能够探索更广泛的范围比C4MIP方法的潜在碳循环反馈,虽然有限制,他们是在一个单一的基本模型的所有运行,而不是不同型号的多元化。那些通常与RCP2.6和RCP8.5相关:该PPE是为两个未来排放情景运行。

个人防护装备检查六个不同的陆面参数,包括:

该PPE运行也看了不同的值是影响碳循环反馈的大气和海洋参数。这些包括温度响应的幅度(通过对流和云参数的变化)陆地/表面,雨量分布,和陆地/海洋反差。它们导致在更宽的范围内的碳循环反馈估算值C4MIP的,具有高得多的浓度的估计值的一个显着的数量。

布思和他的同事们认为,未来碳循环反馈的大部分不确定性来自陆地碳循环,而不是不同气候敏感性或海洋碳变化。改变土地碳循环随着全球变暖和大气二氧化碳浓度增加 - 比如土壤呼吸作用和光合作用的变化 - 可以允许精确地匹配当前的状况在2100年以更高的二氧化碳浓度到最终的模型。

下面的图显示了按惯例与每个国家有关的排放情景计算的2100年大气中二氧化碳浓度的分布情况F我们的垃圾收集站刊登在IPCC AR5。实心黑线表示与每个RCP相关的浓度的情况。条形代表在所有C4MIP和PPE运行时,分别大气浓度的范围内,而每个点显示一个单独的运行。

二氧化碳浓度从碳循环反馈的实验

根据C4MIP和PPE对传统上与RCP相关的每个排放情景的2100年碳循环反馈估计值。条形图表示估计值的全部范围,而每个单独的模型用一个点表示。2100年的标准RCP浓度,如IPCC AR5所用,用水平黑线表示。有关RCP特定值如何估计的详细信息,请参阅末尾的方法部分。

两者C4MIP和PPE的实验表明碳循环反馈比在每个RCP排放情景和浓度途径之间的关系常规假定大。

例如,从通常与RCP4.5有关的排放所产生的平均大气CO 2浓度在C4MIP和562ppm的PPE每百万(ppm)560份,相对于在标准RCP4.5浓度途径本身538ppm的值。

高排放情景下的差异大于低排放情景下的差异。在C4MIP和PPE中,传统RCP2.6排放产生的平均浓度要高出3%。常规RCP4.5排放在两组实验中均高出4%,而常规RCP6.0排放在C4MIP和PPE分别高出4%和8%。差异最大的是RCP8.5, C4MIP和PPE的平均浓度分别高5%和15%。

下图提供了另一种方式来看待碳循环反馈的估计。代替表示各RCP下在2100大气二氧化碳浓度的,它显示了在二氧化碳浓度在2100从标准RCP浓度的变化。

例如,使用常规RCP8.5排放的二氧化碳浓度可以是下面-142ppm和213ppm在C4MIP模型和-84ppm和在PPE运行实际RCP8.5值的660ppm之间936ppm的实际RCP8.5值以上之间。

改变二氧化碳浓度,包括碳循环反馈的不确定性时,

在2100年从C4MIP和PPE每个排放情景碳循环反馈的估计通常用RCP,相对于标准RCP浓度有关。条表示全范围的估计的,而每个单独的模型由点表示。见方法节末对RCP-具体数值是如何估算的详细信息。

平均值掩盖在碳循环反馈了很多可变性。一位来自该分析的主要外卖的是,虽然更新的碳循环反馈估计列入可能仅略有增加乐动体育app苹果j平均的结果,在碳循环反馈的不确定性显着增加的,可能少,但是,更极端的CO2浓度结果。

虽然许多碳循环反馈估计值接近或略高于标准浓度值,但有少量非常大的估计值,特别是在PPE实验中,特别是在高排放情景下。

例如,在中间RCP6.0情景 - 这是相当一致与当前制定气候政策 - 2100年标准的CO2浓度是670ppm。从常规RCP6.0相关的排放跨所有C4MIP运行产生的平均浓度为697ppm。在所有的PPE运行它722ppm。然而,所有的浓度的最高限估计包括碳循环反馈是在C4MIP 799ppm并且在PPE相当大的936ppm - 过在RCP6.0 2100 CO 2浓度提高了40%,如在IPCC AR5使用。

这意味着,在文献中可用的最高碳循环反馈估计下一个RCP6.0相关的排放情形可能会导致2100个大气二氧化碳浓度等于在标准RCP8.5浓度场景。

这仍然是一个不太可能的结果 - 只有39碳循环反馈估算之一产生的结果,这种高 - 但在同一时间,它是一个风险值得考虑。最高端的估计也涉及与气候敏感性比任何在IPCC第五次评估报告功能的气候模型发现较高的模型(被称为耦合模式比较计划5 -CMIP5),尽管不一定以外的范围内一些新的CMIP6估计

这里考虑的碳循环反馈估计的范围内仍可能是保守的是要注意重要的,因为许多这些碳循环模型的缺乏一批具有反馈 - 无论是正面和负面的 - 包括永久冻土层解冻,氮循环的变化和动态植被。许多这些失踪的反馈已经包含在最新的一代车型 -CMIP6- 这是当前正在运行。这些实验当碳循环不确定性完成时,将提供最新的观点。

也有其他类型的反馈能影响当前没有包含在模型排放。例如,一纸2019研究人员在加州大学欧文分校看着经济反馈在高排放情景 - 换句话说,如何从高全球变暖的经济损失可能会减缓增长和排放量。作者认为,“从对化石燃料的经济损失净负反馈可能是强大到足以抵消来自陆地和海洋生态系统的正反馈;然而,这些经济损失可能会严重影响弱势群体,并减缓气候变化更困难”。

碳循环反馈对未来气候变暖影响

在碳 - 循环反馈的不确定性有由2100要高得多,导致大气二氧化碳浓度的电位 - 或温和走低 - 比从在RCP的排放量和浓度之间的关系的标准可以预期。

更改大气二氧化碳浓度将转化为额外的 - 或减少 - 2100变暖的气候模型中,虽然具体多少取决于多么敏感每个模型是对大气二氧化碳的变化。

IPCC AR5中提出的2100年变暖范围依赖于四种固定二氧化碳浓度情景(RCPs)——每一种情景都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对未来变暖的估计范围。

南美亚马逊河的卫星图像。来源:NASA档案/ Alamy Stock照片
南美亚马逊河的卫星图像。来源:NASA档案/ Alamy Stock照片

为了量化碳循环反馈的不确定性对未来变暖的影响,我们采用IPCC AR5中使用的每一个CMIP5气候模型,估计在12个C4MIP和27个PPE的碳循环反馈估计下,会发生多少额外的(或减少的)变暖。(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。)

下图显示了我们的分析结果。乐动体育app苹果j第一栏显示标准范围加温从IPCC第五次评估报告功能的CMIP5气候模型各RCP浓度途径。第二栏显示,如果每个CMIP5车型采用传统与垃圾收集站和C4MIP的12个不​​同的碳循环反馈估算相关的排放量运行,而第三个节目,估计CMIP5值各27点PPE运行会发生什么。

每个黑点代表一个单一的模型估计值-在第二个和第三个条形图的情况下,每个不同的碳循环反馈估计值相结合,黑点的相对密度给出了模型数量和碳循环反馈估计值的意义,这些模型和估计值可能导致气候变暖。

基于碳循环反馈的实验温补估计

工业前(1861-1899年)和世纪末(2091-2100年)全球平均表面温度的变化仅来自CMIP5模型(第一个bar),以及基于C4MIP和PPE(第二个和第三个bars)中碳循环反馈估计值调整的CMIP5模型,这些模型通常与RCP相关。每个单独的模型/碳循环反馈组合用一个点表示。有关详细信息,请参阅末尾的方法部分。

在标准的CMIP5模型运行下,预计2100年的变暖量相对于前工业温度范围为0.9℃的低浓度RCP2.6通路6C的RCP8.5浓度途径下具有高的下一个低端。当碳循环反馈的不确定性被包括温和在低端此范围增大 - 以0.8C从0.9C - 和更基本的高端 - 从6C至7.7C。

不出意外,低端RCP2.6模型对碳循环反馈不确定性最不敏感,因为总体排放量最小。在RCP2.6中,所有气候模型的平均升温温度在CMIP5中为1.7C,当同时考虑C4MIP和PPE运行时为1.8C。所有模型的升温范围从0.9-2.5摄氏度增加到0.8-2.7摄氏度(使用C4MIP)和0.8-3摄氏度(使用个人防护装备)。

在适度减缓RCP4.5情景,(平均增温率从2.5℃(射程在所有1.6-3.3C的车型),以2.6C(1.5-3.8C)在C4MIP和2.6C的CMIP5 1.54C)的PPE。低缓解RCP6场景升温从3C(2.3-3.9C)在CMIP5至3.1C(2-4.4C)在C4MIP和3.2C(2.1-5C)的PPE增加。

最后,非常高RCP8.5情景示出了最大的增加,从4.6C(3.3至6C)在CMIP5在PPE 4.7C(2.9〜6.7C)在C4MIP和4.9C(3.1至7.7C)。

虽然在所有RCP情景下预测的平均升温仅略有变化(这是一个预期结果,因为其标准浓度路径已经包括了碳循环反馈的估计值),但不确定性的加入大大扩展了高端升温估计值,尤其是在高排放情景下。

高气候灵敏度和高的碳 - 循环反馈的组合可能导致大幅升温,即使在较为温和的排放情景。中间RCP6.0排放情景可以看到,升温至5℃,例如,虽然这不一定是最有可能的结果。中央估计仍然围绕3C。

用于计算在CMIP5模式变暖碳循环的不确定性的影响,这种做法有些不完美。一个主要的限制是跨C4MIP和PPE的39种不同的碳循环反馈估算值被认为是独立的气候模型的 - 也就是说,每个气候模式可以想见,有任何的碳循环反馈的。

在现实中,碳 - 循环反馈是通过在大气中的二氧化碳和温度的变化都改变驱动,从而降低灵敏度气候模型将是不太可能看到高的碳 - 循环反馈,例如。

然而,考虑到这些相互作用,对最终变暖估计范围的影响将是相当小的,因为高端仍然是由高灵敏度模型决定的,而高灵敏度模型也有望产生最大的碳循环反馈。

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碳循环反馈是决定未来变暖的一个重要因素,而且常常被低估。虽然目前IPCC的变暖预测说明了RCP浓度情景中的“平均”碳循环反馈,但它们不包括碳循环反馈估计中的巨大不确定性。这一分析表明,当考虑到这些不确定性时,未来可能的大气二氧化碳浓度和变暖的范围比通常报告的要大得多。乐动体育app苹果j

如传统与RCP6.0相关 - - 以达到在非常高端RCP8.5情景中发现的浓度,但只有在最高的,是碳循环反馈可以允许更温和的排放情景,甚至有可能可用的碳循环反馈的估计。

更广泛地说,这为决策者支持雄心勃勃的减排途径提供了另一个理由,因为在许多目前没有考虑到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。

方法论

为了估计碳循环反馈的不确定性的程度,我们研究了两种不同的分析:耦合气候 - 碳循环模式比较计划(C4MIP公司)以及HadCM3C扰动物理系综(PPE). C4MIP提供了12种不同CMIP5模型的排放驱动RCP8.5运行,但由于计算时间和预算有限,其他RCP未运行。PPE为RCP2.6、sresa1b场景和RCP8.5提供了27个不同的HadCM3C模型运行。这些样本是根据它们准确复制历史二氧化碳排放量与大气浓度之间关系的能力,从一个更大的57个样本中选出的。

要探索碳循环反馈的一个更广泛的对未来情景的影响,我们使用RCP8.5运行来自C4MIP和PPE来估计其他垃圾收集站的碳循环反馈的可能幅度。我们分析了碳循环反馈值当RCP8.5运行达到了大气中的浓度相当于在其他垃圾收集站2100倍的值。

例如,2100年RCP4.5中的CO2浓度为538ppm;这与RCP8.5在2050年达到的水平相同。通过查看RCP8.5运行中2050年碳循环反馈估计值的范围,我们可以得到RCP4.5的2100值的近似值。在RCP2.6场景中,我们使用了从PPE提供的RCP2.6运行,但是使用针对C4MIP的RCP8.5来估计它们(因为C4MIP只有RCP8.5运行可用)。我们通过比较RCP8.5估计值和提供的PPE的RCP2.6运行来测试该方法,并发现尽管相对较近的年份(2022年)RCP8.5达到RCP2.6 2100的浓度,但仍然相当接近。

未来变暖估计为每个可能的组合CMIP5模型和碳循环反馈估计两者C4MIP和PPE。我们首先获得合并的历史/ RCP全球平均地表温度系列在可用42种不同型号CMIP5KNMI气候资源管理器工具. 我们不得不删除四个型号——CMCC-CM、CMCC-CMS、EC-EARTH和FIO-ESM——其中瞬变气候响应对于模型(TCR)值分别为不提供任一IPCC AR5表9.5或陈等人2019表1(其用于填充在一些模型中未在表9.5),导致38个CMIP5模型。

接下来我们在四个垃圾收集站所有C4MIP和PPE运行的计算在2100年从标准浓度情景碳循环反馈的差异。这涉及从简单的标准2100 RCP浓度差分中的每个运行中的2100 CO2浓度。然后,将这些39碳循环反馈的差异(12个C4MIP模型和27次PPE运行)被用于计算额外的(或还原的)加热时会出现在每个基于模型TCR 38个CMIP5模型。

具体而言,附加从CO2迫使使用下式计算:

哪里base_co2是标准的2100 RCP浓度和add_co2为碳循环反馈差。

其他变暖进行了计算:

哪里2×二氧化碳是大气中二氧化碳浓度加倍时的强迫:每平方米3.7瓦。

这种方法有许多应该注意的限制。首先,正如前面所提到的,它假定碳循环反馈估计和CMIP5模型之间的独立性,这可能不是在实践中的情况。第二,该方法用于估计丢失的RCP - 通过使用RCP8.5值时,CO2达到2100级与这些垃圾站作为代理相关联的水平 - 隐含地假设,CO2浓度为碳循环反馈幅度的主要驱动力。

在实践中,CO 2浓度,温度和沉淀改变所有播放在确定碳 - 循环反馈和其他方法,例如,当温度达到与那些相关联的RCP 2100个水平使用RCP8.5值,可能会产生适度不同的结果的幅度的作用。

用于生成此分析的所有底层材料都可以在公共GitHub存储库中找到,包括乐动体育app苹果j使用Jupyter笔记本运行代码和所有输入和输出数据文件

我们感谢皮埃尔Friedlingstein和Ben展位提供C4MIP和HadCM3C输出。

从这个故事中Sharelines
  • 乐动体育app苹果j分析:“碳循环反馈”如何使全球变暖恶化
  • 解释器:怎么可能“碳循环反馈”影响全球变暖?

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