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本文聚焦气候变化下的观点动态模型（ODMs），探讨其在解释社会变化、预测气候政策成效等方面的应用，分析反馈循环机制，指出模型现存不足与未来方向，为研究气候变化与社会系统互动提供了全面视角。
引言
温室气体排放、全球气温上升、生物多样性丧失等气候变化指标持续恶化。尽管迫切需要协调一致的气候行动，且气候科学和技术解决方案有了新进展，但当前应对气候变化的努力仍显不足。气候变化的政治化以及公众舆论的两极分化，在美国及其他地区阻碍了协调行动的开展。
公众舆论动态是复杂的社会过程，受人们的信念、个人经历、同伴影响、社会规范、政治观点和媒体信息等因素左右。为探究这些因素对公众关于气候变化及相关可持续性技术观点的个体和交互影响，气候建模人员越来越多地尝试在自然和生态系统模型中强化对人类观点、行为和社会动态的呈现。
观点动态模型（ODMs）为行为科学家和建模人员团队提供了研究契机，有助于探讨在气候变化背景下社会和生物物理过程如何相互作用。ODMs 是用于研究个体观点如何随时间在群体中演变和传播的框架，常模拟持有不同观点个体间的互动。气候 ODMs 将个体视为与更广泛环境（如群体或社会结构、制度环境和地球生物物理系统）相互关联且共同演化的部分，从而跨越不同社会层面进行研究。通过这些整合，ODMs 能够揭示在各种情境下围绕气候变化的共识、极化和社会转型动态，解释相关技术和政策的演变，以及与气候变化相关的干预措施或谈判可能成功或失败的时机与原因。此外，将 ODMs 与气候系统模型相结合，可提升气候变化预测能力，明确不同发展轨迹中的不确定性来源，并确定克服缓解障碍的潜在措施。
观点动态模型与气候研究
ODMs 已在多个学科领域得到应用，包括物理学、数学、计算机科学、政治学、经济学、心理学和公共政策等。其开发可采用多种方法，如数学函数、基于主体的建模、网络方法、博弈论方法和数据驱动建模等。例如，系统动力学模型提供了一个综合的数学框架，用于模拟相互作用。
反馈循环：相互依存的系统变化过程
ODMs 清晰展示了系统随时间变化或适应的过程，其常以反馈循环为特征。反馈循环可放大或抑制对系统扰动的影响。当模型组件相互作用，使得某一时刻的行动或决策改变后续其他层面的行动或结果时，反馈循环就会出现。强化（正）反馈循环能加速变化并破坏系统稳定，类似于 “螺旋式上升” 概念；而抑制（负）反馈循环则可减缓变化并促进系统稳定。在气候变化情境下，反馈循环在个体、社会和制度层面的因素相互作用中发挥关键作用。例如，个体对气候变化的认知可能受社会规范和媒体报道影响，进而影响其行为，而个体行为的改变又可能反过来影响社会规范和媒体报道，形成复杂的反馈回路。
关于意见极化和趋同的见解
ODMs 揭示了易导致意见极化或极端化的条件。例如，较高的同质性通常会加剧意见极化。个体与相似的人互动，并基于这些互动估计社会规范，可能会形成 “回音室” 效应，导致对共识的错误认知，降低改变观点或行为的可能性。同时，如果个体对自身观点存在一定模糊性，在与他人互动时，可能更容易受到他人观点影响，从而促进意见趋同。在气候变化相关讨论中，这种意见极化和趋同现象十分常见，影响着公众对气候政策的支持度和参与度。
未来方向
现有模型存在一些不足，为未来研究指明了方向。一方面，未来气候模型可通过扩展现有气候 ODMs，纳入社会权力演变和更多样的网络拓扑结构，以更好地考虑个体和社会异质性。目前许多模型中，气候系统是外部输入，未来应努力将气候因素内生化。通过这些改进，有望进一步深化对气候变化与社会系统相互作用的理解，推动气候科学和相关政策研究的发展。
