人为活性氮气候效应争议：多模型揭示的不确定性及其对未来预测的启示

《Nature》：Uncertain climate effects of anthropogenic reactive nitrogen

本刊推荐：针对人为活性氮（Nr）净气候效应评估的争议，研究者通过五模型集成分析挑战了单一模型（GEOS-Chem）的结论。研究表明Nr气溶胶、臭氧（O3）和甲烷（CH4）辐射强迫（RF）存在显著模型差异，强调多模型评估对量化Nr气候效应不确定性的关键作用，为未来气候政策提供更可靠的科学依据。

　　

当我们谈论气候变化时，二氧化碳（CO₂）总是占据舞台中央，但幕后还活跃着一位复杂而矛盾的角色——人为活性氮（N_r）。从化肥使用到化石燃料燃烧，人类活动释放的氮化合物正在通过多种途径悄悄改变地球的能量平衡。有的氮化合物能冷却地球（如形成反射阳光的气溶胶），有的却会加剧变暖（如促进臭氧生成），这种"冰与火"的对抗使得科学界难以准确评估N_r的净气候效应。

2024年，Gong等人在《自然》杂志发表研究，宣布了一个令人惊讶的结论：人为N_r在2019年相对于1850年产生了净冷却效应。这项基于GEOS-Chem单一模型的研究似乎为氮管理带来了好消息，但科学界很快提出了质疑——这个结论是否低估了气候系统固有的不确定性？

由挪威国际气候研究中心（CICERO）领衔的国际团队决定用多模型集成的方法重新审视这一问题。他们集结了五个最新一代模型——奥斯陆化学传输模型（OsloCTM3）和四个化学-气候模型（CESM2、GISS ModelE、GFDL-AM4.1、LMDZ-INCA），这些模型在气溶胶形成、臭氧化学等关键过程的表现上各有特色。研究人员采用与Gong等人相似的实验设计，但重点考察了模型多样性带来的不确定性。

研究发现，不同模型对氮驱动气溶胶的模拟差异惊人。细模态硝酸盐（NH₄⁺NO₃^-）负荷的模型间差异高达13倍，硫酸盐（SO₄^2-）的模拟也面临类似挑战。这种不确定性直接体现在辐射强迫的估算上：有些模型显示气溶胶总体产生冷却效应，有些却显示 warming 效应，甚至在同一模型家族中也能得出相反符号的结果。

臭氧（O₃）辐射强迫的模型差异同样显著。多模型结果显示，人为氮氧化物（NO_x）排放导致的臭氧辐射强迫范围为0.17-0.35 W m^-2，远高于GEOS-Chem报告的0.03-0.07 W m^-2。这种差异部分源于不同模型对大气氧化能力（特别是羟基自由基OH浓度）响应的不同模拟。

甲烷（CH₄）环节的争议更为激烈。Gong团队使用简化甲烷箱式模型估算氮氧化物对甲烷寿命的影响，而新研究采用与政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告（AR6）一致的方法，发现氮氧化物排放实际上通过消耗OH自由基显著延长了甲烷寿命，从而产生更强的正辐射强迫。这一发现与Gong团队报告的强负甲烷辐射强迫形成鲜明对比。

面对这些批评，Gong团队在回复中承认个别组分存在不确定性，但坚持认为净效应和未来预测依然稳健。他们甚至将批评者的中心估计值代入自己的预测模型，发现在共享社会经济路径（SSP）情景下，2050年的预测趋势与原始结果相似。不过，他们也指出多模型研究使用的简化辐射传输方法（基于预设的辐射效率核）可能引入新的偏差。

技术方法上，研究主要依赖多模型比较框架，五个参与模型均采用与工业革命前（1850年）对比的模拟实验设计，使用标准化的历史排放清单，通过在线化学模块计算各组分的浓度变化。辐射强迫计算分别采用模型内置的辐射传输方案（如RRTMG）或基于文献的参数化方法，对N₂O和CO₂等长寿命温室气体使用简化表达式。

气溶胶辐射强迫的模型分歧

所有模型一致显示硝酸盐气溶胶产生负辐射强迫（冷却效应），但硫酸盐的贡献方向不一。这种差异主要源于不同模型对SO₂氧化路径的模拟差异——氮氧化物排放会改变OH、O₃和H₂O₂等氧化剂的丰度，进而影响硫酸盐生成速率。

臭氧辐射强迫的低估争议

多模型结果显示的臭氧辐射强迫（0.17-0.35 W m^-2）显著高于GEOS-Chem估计，且超出了IPCC AR6报告中的模型范围（0.07-0.27 W m^-2）。CESM2、GISS-MATRIX和LMDZ-INCA等模型甚至给出了超过文献上限的值，凸显了化学机制模拟的不确定性。

甲烷寿命变化的计算方法争议

Gong团队使用的甲烷箱式模型被批评未能充分处理大气化学的非线性特征。多模型通过直接模拟OH自由基变化来估算甲烷寿命变化，发现某些模型（如GISS-MATRIX）显示氮氧化物使甲烷寿命减少约50%，这一异常值引发了对方法可靠性的质疑。

净辐射强迫的"巧合"一致性

尽管各组分估计差异显著，但多模型的净辐射强迫却意外落在GEOS-Chem的不确定性范围内。这种"误差抵消"现象提示单一模型的净效应估计可能因误差补偿而显得可靠，但组分层面的不确定性会严重影响未来预测的可靠性。

这项争议研究的意义远超学术辩论。首先，它确立了多模型评估在氮气候效应研究中的必要性——单一模型无论多么复杂，都难以捕捉气候系统的全部不确定性。其次，研究揭示了误差抵消的危险性：即使净效应估计看似稳健，组分层面的错误估计仍可能导致未来预测的严重偏差。最重要的是，这项工作为IPCC等评估机构提供了重要警示——在量化氮管理的气候效益时，必须充分考虑模型多样性带来的不确定性。

Gong团队在回复中强调模型验证应基于观测而非多模型均值，这指出了未来研究的关键方向：需要更多针对氮气候效应的观测约束，特别是在气溶胶组分、臭氧生成等关键过程。随着"绿色氨"等低碳氮技术快速发展，准确量化氮循环的气候效应已成为实现碳中和目标不可或缺的科学基础。

这场科学辩论生动展现了气候科学的复杂性——在这里，真相往往不是非黑即白的确定答案，而是需要不断用更完善的方法论去逼近的概率分布。正如研究者所言，减少不确定性的自然路径在于基于彻底评估的模型持续改进，而这需要全球科学界更紧密的合作。