低碳转型的模型链接：技术及概念挑战与最佳实践

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Model linking for low-carbon transitions: Technical and conceptual challenges and best practices

模型链接在能源系统与综合评估模型中的技术挑战与方法论建议。摘要：本文系统分析了模型链接中的时空尺度差异、系统边界与变量定义 harmonization、数据交换实施三大技术问题，提出包含17项检查点的决策框架，强调需平衡计算效率与模型一致性，明确共享变量定义，并建立标准化接口以应对跨模型知识整合与误差传播难题。

　　能源系统模型（ESMs）和综合评估模型（IAMs）在评估实现气候目标的进展、制定符合特定气候目标的路径以及分析特定缓解方案的有效性方面发挥着关键作用。这些模型的优势在于其能够评估整个系统及跨系统的发展，涵盖气候-经济动态的主要组成部分，包括能源系统、经济系统、通常对气候系统的整体表示，以及在一定程度上涉及土地利用等。它们通过反映这些子系统之间的相互作用，从而提供更全面的分析，以应对能源、气候和可持续性方面的挑战。因此，模型链接成为扩展模型边界、实现更详细和复杂分析的重要手段。

然而，尽管模型链接在IAMs和ESMs中变得越来越普遍，但目前并没有一套标准化、被广泛接受的模型链接流程。许多模型是为特定目的而设计的，通常具有不同的内部逻辑、重叠的系统边界以及特定上下文的变量定义。简单地通过交换选定变量来连接模型虽然可行，但忽略了更深层次的复杂性。例如，连接模型的参数化是否反映了对未来外生因素变化的相同假设？这些模型是否只在被交换的变量上重叠，如果不是，是否应该对所有共享变量进行连接以确保内部一致性？如果一个模型对某一变量有优先权，如何定义这种优先权？当模型对时间的处理方式不同时（例如一个模型考虑长期时间框架，而另一个模型则基于历史数据进行短期模拟），如何解释两者的结合结果？这些方法上的选择通常不能仅凭科学依据来辩护，而是在实践中需要接受各种权衡。模型构建者常常需要基于科学原则、实际限制和专家判断做出实用决策，但这些决策背后的理由和权衡并未成为模型链接过程的中心，也未在相关沟通中得到充分体现。

因此，本文旨在聚焦模型链接实践，评估其在低碳转型分析中的应用，并通过叙述性回顾来识别和讨论模型链接过程中需要解决的关键问题，以及这些问题如何依赖于具体模型的特性。我们利用这些回顾和分析的结果，提出了一个实用的“检查清单”，用于在计划模型链接活动时进行决策。尽管模型链接在实践中被广泛采用，但相关的研究仍相对较少，尤其是在探讨模型链接过程本身时。一些研究已经涉及模型链接，但这些研究往往较为一般性和概念性，没有直接解决实际链接过程中的复杂问题。最近的一篇论文虽然专注于探讨三种特定模型类型（基于代理的模型、计算一般均衡模型和IAMs）之间的链接益处，但也仅提供了关于规模、互操作性和模型校准等方面问题的简要讨论。

在环境和地球科学领域，模型链接作为一个独立问题的研究文献更为丰富。例如，地球系统模型、植被人口模型和土地利用变化模型通常关注系统中的生物物理特性，如大气和海洋的物理和化学过程，以及土地覆盖、生态学和动态植被生长等。Verburg等人在讨论模型链接时，特别强调了在建模人类-自然系统动态时的必要性。虽然他们提到了一些与本文讨论相似的问题，如“知识整合”的问题，但他们的主要关注点在于如何捕捉和表示人类世的动态。Tan等人则探讨了地球系统模型与IAMs之间的链接方式，尤其是在跨空间和时间捕捉反馈机制方面的做法。然而，他们对不同空间和时间尺度的变量定义问题仅作简要提及，并未深入探讨其相关的挑战和解决方案。Van Vuuren等人也讨论了地球系统模型与IAMs之间的链接，关注链接方式（如单向链接或完全耦合）及其带来的权衡。他们指出，完全耦合可能会带来一些一般性问题，但并未提出明确的解决方案。

模型链接的技术实现往往涉及多个方面，如模型的开发和结构、使用的编程语言、模型接口的可用性以及模型之间需要的链接类型。这些因素决定了数据交换的实现方式。例如，一些模型可能需要更复杂的接口来支持数据交换，而另一些模型可能使用更简单的链接方式。因此，模型链接不仅需要考虑技术实现，还需要关注模型之间的结构差异、变量定义的不一致性以及数据交换的可行性和效率。

此外，模型链接还涉及更深层次的哲学问题，即知识的整合和解释。不同的模型类型往往蕴含不同的知识观和方法论，这些差异可能影响模型结果的解释和验证。例如，一些模型可能更注重准确性，而另一些则更注重简洁性和系统表示。这种差异可能导致模型结果之间的冲突或互补，从而影响对整体系统的理解。模型链接可能会产生新的系统特性，这些特性可能无法直接追溯到任何单一的输入或假设，从而增加验证和政策解读的难度。

因此，模型链接不仅是一项技术挑战，也是一项哲学和方法论挑战。为了确保模型链接的有效性和可靠性，需要考虑以下几个方面：首先，明确模型之间的系统边界、变量定义和数据交换方式；其次，关注模型之间的结构差异和假设不一致性；第三，开发标准化的数据格式和自动化工具以提高数据交换的效率和准确性；第四，建立系统的框架来评估模型链接的科学性和政策适用性，包括知识整合、误差传播和系统特性解释。最后，需要在模型链接过程中进行充分的文档记录和透明度，以便更好地理解和解释模型结果。

模型链接的实践过程中，需要关注模型之间的互操作性、数据格式的一致性以及模型结果的解释。例如，使用标准数据模板和自动化工具可以提高数据交换的效率和准确性。同时，模型之间的互操作性问题也需要被认真对待，特别是在不同模型对时间尺度和空间尺度的处理方式存在差异时。此外，模型之间的相互依赖性可能导致误差的传播和放大，因此需要在模型链接过程中进行详细的分析和评估。

综上所述，模型链接是一项复杂的任务，涉及技术、方法论和哲学等多个层面的考虑。为了确保模型链接的有效性和可靠性，需要进行充分的规划和准备，包括明确模型之间的系统边界、变量定义和数据交换方式，关注模型之间的结构差异和假设不一致性，开发标准化的数据格式和自动化工具，以及建立系统的框架来评估模型链接的科学性和政策适用性。这些措施不仅可以提高模型链接的效率和准确性，还可以增强模型结果的解释和验证能力，从而为政策制定提供更可靠的支持。