基于贝叶斯观测约束的加拿大历史归因与未来变暖预测研究

《Earth's Future》：Constrained Estimates of Externally Forced Past and Future Warming for Canada

本文采用经过验证的贝叶斯观测约束方法（Kriging for Climate Change, KCC），首次在统一框架内系统估算了加拿大自工业化前（1850-1900）至近期（2015-2024）的外源强迫变暖（2.2°C）及其未来情景预测（SSP2-4.5情景下世纪末升温5.1°C）。该方法通过整合CMIP6多模型数据与观测资料，显著降低了高纬度地区气候预测的不确定性（不确定性范围缩小17%-41%），为北极放大效应显著的地区提供了更可靠的气候变化评估依据，对区域气候政策制定具有重要参考价值。

　　

研究背景与挑战

北极地区近年来经历了地球上最迅速的变暖过程，这对领土深入北极圈的加拿大产生了显著影响。然而，有限的空间和时间观测覆盖范围，加上气候模型存在的大量不确定性，为理解这些区域相对于工业化前条件的历史和未来气候变化带来了挑战。在加拿大这样一个历史数据不足以确定工业化前参考条件的地区，这一问题尤为突出。涌现约束（Emergent constraints）方法可以通过利用现代后工业时代的历史观测数据来约束对工业化前参考水平和未来变暖的估计，从而克服这一局限性。

研究方法与数据

本研究应用了一种经过仔细测试的贝叶斯观测约束方法（Kriging for Climate Change, KCC），以同时评估加拿大外源强迫的历史和未来变暖。测试表明，该方法减少了历史和未来变暖估计中的偏差和不确定性，增加了其作为理解其他高纬度地区气候变化更广泛基础的可信度。

研究所用的数据包括加拿大网格化地表气温数据（CanGridT mlyV3.1），更新至2023年，并使用加拿大第三代均一化站点温度记录。虽然该数据集的扩展版本提供了1900年至2023年期间加拿大完整的空间覆盖，但本研究使用1948-2023年作为观测数据来约束模型模拟的响应，因为在此之前的加拿大北部站点数据极为有限。同时，研究还使用了HadCRUT.5.0.2.0数据集来估计1948-2023年期间的年度全球平均地表温度，并量化全球和区域尺度的测量不确定性。

模型数据方面，研究使用了参与耦合模型比较计划第六阶段（CMIP6）的气候模型集合模拟的月平均近地表气温数据，并将其重新映射到10公里网格上进行计算。研究特别关注了历史全强迫（hist-ALL）、自然强迫（hist-NAT）和温室气体强迫（hist-GHG）模拟，并在假设不同强迫的气候响应具有可加性的前提下，推导出人为强迫（ANT）和其他人为强迫（OA，主要来自气溶胶）的响应。

贝叶斯约束方法的核心

KCC方法根植于贝叶斯统计学，将约束问题视为缺失数据插补问题。它在模型模拟的历史和未来温度之间建立先验分布，然后利用观测数据和模型都可用的时期的观测值，获得以历史观测为条件的未来温度的后验分布。这允许对缺失的过去和未来观测进行估计（即插补），从而约束和更新模型行为。

该方法的核心公式将观测序列和模型模拟序列联系起来，并通过模型-观测不可区分性假设作为观测世界和模型世界之间的桥梁。该假设表明，观测中的强迫响应与模型响应来自相同的分布。通过贝叶斯定理，可以推导出约束后（后验）分布的均值和方差-协方差矩阵，该分布描述了历史归因变暖和未来预测变暖及其不确定性的约束估计。

研究评估了三种不同的观测约束方案：仅使用加拿大年平均气温的CA方案、考虑加拿大六个分区区域平均气温的SRA方案，以及结合加拿大北部（60°N以北）、加拿大和全球平均气温的NCG方案。通过不完美模型测试（imperfect model test）评估这些方案的性能，该测试假设在可用的“机会集合”中表现出的强大性能预示着当观测提供约束时期望的性能。

研究结果与发现

不完美模型测试结果表明，在所有评估的约束方案中，NCG方法表现出最均衡的性能。它在加拿大区域实现了1.1°C的最低绝对偏差，相对于未约束的预测减少了35%，表明与伪观测值最为接近。其4.4°C的不确定性宽度比CA方案（4.6°C）更窄，虽然比SRA方案（3.6°C）宽，但达到了83%的覆盖率，高于先验（78%）以及约束后的CA（78%）和SRA方案（71%），这意味着其不确定性估计经过更好校准以包含真实值。相比之下，SRA方案虽然提供了最窄的不确定性界限，但其较低的覆盖率表明不确定性区间宽度被低估。CA方案虽然准确性稍差且不确定性更宽，但保持了较高的覆盖率。总体而言，NCG方案在偏差和不确定性之间提供了最佳权衡，使其成为一个引人注目的选择。在中范围排放情景SSP2-4.5下也观察到了类似的性能。

由于所有方案的覆盖率均低于名义上的90%，表明原始估计可能过于自信。为了纠正这一点，研究应用了1.3的简单缩放因子来扩大不确定性范围，确保NCG方案达到目标90%的覆盖率。这种过度自信可能源于几个因素：区域反馈机制（如冰-反照率反馈）的强度可能不仅仅取决于外源强迫引起的变暖量；内部变率的影响；以及更广泛的模型不确定性（例如模型敏感性的差异）。

在分区尺度上，观测约束的预测改善了六个分区中每个分区的原始模型预测，减少了偏差和不确定性区间宽度，扩大后的不确定性范围有助于保持更可靠的覆盖率。在三个方案中，NCG在南部区域始终实现最低的绝对偏差，在北部区域的偏差仅略高于SRA。与其在全国尺度的表现类似，NCG保持了均衡的不确定性宽度，比CA和未约束的预测更窄，比SRA略宽。重要的是，它在所有区域都显示出持续的高覆盖率，确保其不确定性界限可靠地包含真实值。

历史外源强迫响应分析

观测约束的历史外源强迫响应估计显示，加拿大在工业化前时期（1850-1900）变暖极小，从20世纪早期到中期逐渐增加，并在1970年代后加速。这两个快速变暖期与全球平均地表温度趋势非常吻合。

基于10个DAMIP模型单独气候变化模拟的结果表明，ALL和ANT的归因结果非常相似。这一趋势反映了人类活动，特别是温室气体排放的影响日益增长。OA强迫（主要来自气溶胶）的响应表现出适度的冷却趋势，抵消了部分温室气体引起的变暖，并在1980年代后趋于平缓，反映了全球OA强迫的稳定化。在加拿大，OA的冷却抵消效应很小，推测是因为与世界上其他类似大小的区域（如东南亚）相比，其局地气溶胶前体物排放较少。NAT在整个历史时期几乎保持平坦，在分析中保留的响应时间尺度（约20年或更长）上对变暖没有实质性贡献。

与原始模型模拟的响应相比，观测约束的估计具有更紧的不确定性范围和归因于ALL、ANT、GHG和OA的变暖减少。观测约束的近期十年（2015-2024）相对于1948-1977时期的温度响应表明，ANT和GHG强迫引起的变暖在加拿大及其所有分区的气候变化中均可被检测到。相反，NAT和OA强迫的影响在这些时期发生的变化中无法被检测到。这些结果与之前使用最优指纹法进行的检测归因分析一致，该分析检测到ALL和ANT强迫对加拿大年均温度的影响。

加拿大平均温度在1948-1977和2015-2024之间的变化中，对ALL强迫的总变暖响应估计为1.9°C。这种变暖几乎完全归因于ANT，贡献了2.1°C，可能被NAT引起的-0.1°C微小冷却所抵消。由GHGs驱动的ANT变暖估计为2.3°C，在加拿大与来自OA的变暖（估计为-0.0°C）无法区分。各分区的可归因变暖幅度相似，但北部区域除外，该区域归因于ALL强迫的变暖为2.3°C。

相对于工业化前时期（1850-1900）的观测约束估计表明，可检测性结果与相对于1948-1977时期相似；ANT和GHG的影响在加拿大及其所有分区均可被检测到，而NAT和OA在大多数情况下无法被检测到。在1850-1900年至2015-2024年期间，加拿大可归因于ALL强迫的变暖达到2.2°C，比自1948-1977以来ALL强迫的变暖高出约0.3°C。较长时期ALL强迫变暖的不确定性范围比较近期间隔宽1.2°C，反映了当参考受限的工业化前温度估计（当时没有观测数据）时产生的不确定性增大。然而，自1948年以来的历史观测数据能为有意义地约束加拿大自工业化前时期以来的ALL强迫变化提供有用信息，这一点是显著的。

估计的ALL强迫变暖主要是由人类活动驱动的。NAT强迫的影响仍然很小，为-0.1°C。相比之下，GHG强迫估计导致了2.8°C的变暖，在较长时期内，这被OA强迫引起的-0.5°C冷却所抵消。相对于工业化前水平，GHG引起的变暖被OA冷却抵消的比例高于相对于1948-1977的比例，突出了1970年代之前较高气溶胶强迫的影响。

对ALL强迫的变暖速率分析显示，在所有区域和加拿大，20世纪初变暖速率很小，并在21世纪初达到高水平。到2025年，加拿大的变暖速率约为每年0.045°C。在区域上，观察到北部变暖速率最强，超过每年0.05°C。ANT强迫下的时空模式和变暖幅度与ALL强迫相似，21世纪初变暖速率更大，再次表明观测到的变暖趋势主要是人为驱动的。ANT的组成部分GHG强迫似乎是这些变暖趋势的主要驱动因素，GHG引起的变暖速率与ANT强迫的变暖速率密切一致，但显示出略高的幅度。

未来变暖预测

用1948-2023年的观测数据约束未来预测对原始模型预测有两个影响：预测分布通常向下调整，相关的不确定性减小。这种模式在整个加拿大以及所有六个分区都很明显。在所有区域和情景下，约束使不确定性范围在世纪末缩小了17%-42%，这些减少在更高排放情景SSP3-7.0和SSP5-8.5下变得更加明显。北部区域显示出最高的变暖幅度，以及最大的不确定性减少，在SSP2-4.5情景下减少了2.5°C（40%）。与加拿大西部相比，加拿大东部的平均值和不确定性的调整更为明显。这些在高排放情景下和北部区域对高端预测的约束减少，与之前的研究发现一致。

约束后的未来预测表明，在中等排放情景SSP2-4.5下，相对于工业化前时期，加拿大到世纪末的预计变暖将达到5.1°C，在较高排放情景SSP3-7.0下将升至6.7°C。在SSP2-4.5下，预计的最大变暖出现在加拿大北部，为6.1°C，预计加拿大东部的变暖将大于加拿大中部和西部，这可能是由于海冰减少和积雪变化导致了更高的变暖速率。

不同排放情景下的预测在近期相似，但到21世纪末差异更大。虽然在近期变暖速率相对相似，但在随后的上半世纪差异开始出现，到世纪末变得显著。在SSP1-2.6情景下，变暖速率在后半世纪减慢至接近零，甚至显示出小幅下降（具有高度不确定性）。相比之下，较高排放情景SSP5-8.5下的变暖速率在整个世纪内几乎保持不变，预计加拿大到世纪末的变暖速率将升至约每年0.09°C——大约是当前速率的两倍。SSP5-8.5和SSP2-4.5之间的变暖速率差异约为每年0.06°C，突出了采取有力减缓行动以限制气候变化日益增长的影响的紧迫性。在加拿大北部，情景差异更加明显。在SSP2-4.5下，变暖速率预计约为每年0.03°C，在SSP5-8.5下急剧增加至每年0.11°C。这不仅说明了该区域对全球排放的高度敏感性，也说明了北极局地反馈（如冰-反照率反馈）的影响，这些反馈导致了北部更复杂和加速的变暖模式。

讨论与结论

本研究的目标是在最小化估计不确定性的同时，归因加拿大国家和分区尺度的过去变化并预测其未来温度状况。实现这一目标具有挑战性，因为全国范围的观测数据在1940年代末之前并不广泛可用，并且由于北极放大效应等原因，模型模拟的加拿大温度变化具有比其他大多数区域更大的不确定性。为了应对这些挑战，我们使用基于贝叶斯的观测约束方法整合了来自CMIP6项目的现有观测和模拟数据。我们的方法使用相同的观测数据和统计工具来约束归因于外源强迫的历史温度变化和未来温度预测。这种一致性使我们能够将归因和预测视为相互关联的问题。由于其他高纬度地区在理解过去和预测未来方面面临类似的挑战，这里获得的约束结果也展示了我们如何增强对这些地区气候变化的理解。不完美模型测试增强了我们对结果的信心，有助于确保稳健性并避免过于自信的不确定性估计。

我们观察到加拿大在工业化前时期变暖极小，在1970年代后转变为快速变暖。变暖速率在过去七十年中稳步增加，到2025年加拿大达到每年0.045°C，北部区域显示出最高的速率，超过每年0.05°C。将分析回溯到工业化前时期，加拿大近期十年（2015-2024）的变暖达到2.2°C，这主要来自温室气体强迫（2.8°C）。人为强迫和温室气体引起的变暖在所有分区均可检测到，而其他人为强迫和自然强迫的贡献在大多数区域仍然无法检测到。

与原始模型输出相比，约束后的预测在所有情景下的所有区域都显示出较低的平均变暖以及减少的不确定性，导致预测变暖量的第95百分位数大幅降低。约束使所有分区在世纪末的不确定性范围（第5至第95百分位数）缩小了17%-42%。约束后的未来预测表明，在中等SSP2-4.5情景下，加拿大相对于工业化前时期到世纪末将变暖5.1°C，在较高排放情景SSP3-7.0下变暖6.7°C。不同排放情景下预测的巨大差异凸显了气候行动的批判性需求。在区域上，预计加拿大北部将经历最大的变暖，在SSP2-4.5下达到6.1°C，并且预计加拿大东部的变暖通常大于加拿大西部。

与之前的工作相比，我们改进了时间序列平滑的实施，以更好地从模型中提取强迫响应。我们还通过在每个模型仅使用一个集合成员来构建先验分布方面与许多先前研究不同。我们的理由是，虽然内部变率对基于单次模拟的区域尺度强迫响应估计的影响可能很大，但每个模型仅使用一次运行确保了先验分布的宽度以平衡的方式反映模型不确定性和内部变率的影响。

最后，我们指出了本研究的一些局限性。在分析中，我们使用25个气候模型的模拟来估计ALL强迫的历史变暖响应，而其他强迫的响应基于参与DAMIP的10个模型组成的子集。我们发现，尽管两个模型集合在近几十年产生了相似的温度趋势，但它们在工业化前时期明显不同。这种差异突出了当强迫响应信号较弱时估计变暖的挑战，并且它直接影响使用工业化前时期作为参考时可归因变暖的计算。还应注意到，从10模型子集得出的不确定性范围小于25模型集的范围。这是因为10模型子集描述了比更大的25模型集合更窄的先验分布，这反过来影响了后验分布的宽度。这说明了先验“机会集合”的一个普遍局限性，即它们是否从能够充分模拟我们观测到的系统的气候模型群体中充分抽样。虽然扩大不确定性范围可以部分缓解这个问题，但未来的工作应寻求更严格的验证。