《巴黎协定》通过引入国家自主贡献（NDCs）作为国际合作的主要机制，标志着全球气候治理的重大转变[1]。在1.5°C和2°C温度目标的指导下，各国政府采用了多种多样的政策工具，包括碳定价、可再生能源激励和技术支持计划[2,3]。气候情景分析依赖于对政策安排和技术变革等关键因素未来趋势的一致性假设[4,5]。这一研究领域在评估这些相互作用和确定实现气候目标的成本效益路径方面发挥着关键作用[6]。尽管如此，政府间气候变化专门委员会（IPCC）对具体政策包的指导有限[7]，前两轮NDC周期也凸显了将全球目标转化为可操作的国家战略的挑战[8,9]。随着第三轮NDC周期的临近，研究人员和政策制定者面临着澄清情景逻辑、量化不确定性并提供实用政策指导的日益增长的压力。
尽管IPCC的代表性浓度路径（RCPs）和共享社会经济路径（SSPs）提供了一个标准化的参考系统[4,10]，但目前尚不存在统一的气候政策方案方法。不同的研究团队采用了多种方法，包括社会经济叙事、模拟方法[11]、情景分类实践[4]、参数定义[12]和模型整合策略[13,14]。对气候政策方案数据库的实证分析进一步表明，差异往往源于不一致的情景假设和模型框架[15]，以及情景选择和呈现方式的不同[16]。因此，不同研究之间的情景结果存在碎片化[7,17]。这种碎片化阻碍了跨研究比较[18]，可能导致模型差异被误认为是科学分歧，从而降低基于情景的分析的可信度[19]。这些挑战凸显了迫切需要一个连贯且广泛适用的气候政策方案分析框架。
最近的综述评估了情景分析在气候情景服务[20]、可行性评估[6]和模型比较练习[13,21]等领域的应用。虽然这些研究提供了宝贵的见解，但它们通常局限于特定学科或操作背景，很少全面探讨情景设计、实施和政策反馈之间的相互作用。Savin和van den Bergh（2022）提出了一个额外的概念视角。他们认为，气候研究常常将目标（如减排或增长目标）与手段（即政策工具）混为一谈，导致情景优先考虑数值目标而非实现这些目标所需的政策路径[22]。当目标和手段以这种方式混淆时，方法和概念上的不一致性就会出现。这些研究空白可能导致政策努力脱节，并可能削弱全球减排效果[23]。它们还削弱了基于情景的政策建议的可比性和稳健性，阻碍了跨领域知识的整合，可能延迟或扭曲集体气候行动。迫切需要对符合《巴黎协定》的情景研究进行全面的跨学科评估，以建立共同的概念基础。
本研究旨在通过追踪气候政策方案研究的演变并将其与《巴黎协定》的目标联系起来，来解决这些理论和政策实践上的挑战。我们提出了一个综合的“情景-政策-路径”框架，以阐明气候情景的逻辑、路径和相互依赖性。具体而言，本研究旨在回答以下关键问题：气候政策方案应如何概念化、分类和构建？情景设计和实施中的主要不确定性来源是什么？一个标准化的分析框架如何提高气候政策方案的可比性、政策相关性和实际效用？通过结合气候科学、经济学和政策分析的见解，我们的框架为情景开发、政策评估和路径比较提供了一个标准化工具，支持稳健的气候决策。
本研究的贡献体现在以下几个方面。首先，本研究解决了研究团队在情景分类、参数定义和模型整合方面存在较大差异的问题，这导致结果难以比较，并可能将模型差异误解为科学分歧[15,16]。正如IPCC第六次评估报告（AR6）附件III所强调的，该领域的方法和情景类型多样，需要加强协调以支持综合评估[24]。所提出的框架旨在提高透明度和可比性，通过提供一致的结构来解决这些问题。通过澄清这些长期存在的不一致性，该框架为跨国情景设计和比较气候政策评估提供了新的、广泛适用的基础。
其次，该框架为情景分析构建了一个系统化的过程，强调政策是减排路径的主要驱动力。这一重点反映了最近将政策设计明确纳入建模框架的努力，引入了一个框架，使分析师和政策制定者在情景开发中“使用相同的语言”[25]。它排除了无政策情景，专注于已实施的政策和正式承诺，确保了实际相关性[26]。这种方法符合合规导向的分析研究目标，明确了情景构建中的规范和监管步骤。
第三，与现有文献相比，本研究为宏观层面情景分类和政策机制综合提供了一个连贯的结构。最近的研究强调了情景开发所需系统化、标准化框架的重要性。正如O'Neill（2020）所指出的，尽管当前结合气候和社会经济未来的框架被广泛采用，但在一致性和整合方面仍面临挑战，需要更强的标准化以支持治理和可比性[4]。本文从多样化的范式转向基于框架的方法，通过提供情景开发、政策评估和路径比较的标准化工具，增强了国家和全球气候治理。
