本文来自微信公众号：出色WSJ中文版（ID：WSJmagazinechina），作者：Robert Lee Hotz，摄影：Theo Stroomer，翻译：熊猫译社、殷圆圆，编辑：DJ，原文标题：《气候问题变幻莫测，超级计算机和科学家都累了》，头图来自：unsplash

快五年了，一支由国际科学家组成的联盟，始终在追逐云层。

通过对云层的研究，他们决心要解决困扰了一整代人的气候变化预测问题：这一缕缕的水蒸气，究竟是如何让全球变暖的？

为了探索气候变化的走向，他们重新编写了 210 万行的超级计算机代码，添加了更复杂的云计算公式，并进行了数百项其它方面的改进。他们不断测试代码，纠错，再测试。

一台超级计算机底部的备用电缆

科学家们发现，因为气温上升几乎对所有地区都能产生影响，所以即便使用了现有最顶尖的工具，也无法准确地构建出气候变化的模型。

2018 年，科学家们在运行了当时升级过的模型后，计算结果让他们大吃一惊：相比于数十年前旧版模型的预测，新数据显示，地球大气层对温室气体的敏感性提高了许多，且全球气温将上升到更惊人的数值——甚至到了无法补救的地步。

“我们感到非常意外，如果数值没弄错，那可真是个坏消息。”美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）博尔德梅萨实验室气候模型项目的首席科学家 Gokhan Danabasoglu 表示。

对于新模型的计算结果，不下 20 种旧版的全球气候模型都算出了与其不一致的结果。Danabasoglu 所在的 NCAR 的开源通用地球系统模型（CESM2）比它们更新，也更复杂。其主要资助方为美国国家科学基金会（U.S. National Science Foundation），可以说是世界上最具影响力的气候项目。在那之后，世界各地的十几个气候模拟小组接连给出了类似的预测。Danabasoglu 称：“并非只有我们。”

Gokhan Danabasoglu 是美国国家大气研究中心（NCAR）博尔德梅萨实验室气候模型项目的首席科学家

科学家们很快就发现：在全球变暖的趋势下，云的物理特性对气候变化可能会起到强化作用，也可能会起到延缓作用。因此，新的计算结果都受到了干扰。NCAR 专门研究云的物理学家 Andrew Gettelman 参与开发了 CESM2 模型，他表示：“我们知道，旧的方法是错误的。并且我认为，我们这种新的灵敏度更高的方法也不正确。可能是我们另一些试图让云变得更好或更现实的举措所导致的后果。我们解决了一个问题，同时又创造了另一个问题。

从那时候起，CESM2 的科学家们根据关于气温上升影响的大量新信息，着手开始重新设计气候变化算法，以更好地理解其中的物理现象。他们放弃了气候敏感性方面最极端的预测数值，但对未来全球变暖的最新预测结果仍令人担忧——且还在不断地变化。

“我们解决了一个问题，同时又创造了另一个问题。”物理学家 Andrew Gettelman在实验室里接受采访时说

世界各国的领导人在思考限制温室气体排放的方法时，很大程度上都依赖于计算机气候模型的预测。不过，随着算法和运行这些算法的计算机的不断优化，能够处理更多的数据，进行更高质量的模拟，这种复杂的状况使得气候科学家们不得不耗费精力，努力解决计算机模型之间不匹配的问题。

尽管对于计算如何在全球变暖的环境中生存至关重要，气候模型却碰到了很大的困难——有复杂的物理问题；科学计算的局限性；气候行为细微差别的不确定性；以及如何跟上二氧化碳、甲烷和其它温室气体增速的难题。尽管已有了显著的改进，但从表面上来看，新模型仍旧不够精准。

也就是说，气候变化的预测依然需要主观判断。

美国国家大气研究中心的科学家们正以 5.34 万亿次的计算来预测未来气候变化

隶属于 NASA 的戈达德空间研究中心（Goddard Institute for Space Sciences）是国际领先的气候模拟中心，其主任 Gavin Schmidt 告诉我们：“目前来看，气候模型的运作方式有些不对劲。我们遇到了个难题。”

一、气候预测，政策制定的前提

联合国政府间气候变化专门委员会（United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change）整理了数千篇科学论文和数十个气候模型（包括 CESM2 模型）的最新气候数据，为评估气候变化的影响制定了国际标准。195 个国家的决策者由此达成了全球变暖方面的最新科学共识。委员会预计将于今年晚些时候发布下一份重要咨询报告，并将成为国际谈判的基础。

对气候模型专家而言，预测的差异基本就在平均气温变化因未来几年大气中的二氧化碳增加量而产生的那几度。大多数科学家都认为，仅凭这几度，就足以导致风暴、强降雨、海平面上升——甚至热浪、干旱或其它与气温相关的后果，如作物歉收和传染病等等。

气候模型，相当于把地球放入了一根数字试管中。1992 年，当世界各国领导人齐聚巴西里约热内卢，就首个全面的全球气候条约进行磋商时，只有四种基本模型能够为谈判代表们预测全球变暖的趋势作为参考。

2021 年 11 月，全球各国领导人在格拉斯哥召开了以 2015 年巴黎协议为基础的会谈，商讨限制温室气体排放的问题。49 个研究小组分别构建了 100 多种主要的全球气候变化模型——可见该领域涌入了多少人才。会议上，联合国专家发布了针对未来全球变暖场景的气候模型预测，其中也包括来自 CESM2 模型的数据。

NCAR 梅萨实验室的资深科学家 Gerald Meehl 表示：“这些模型，就是我们用来表明世界未来走向的一种工具。对决策者来说，要想获得这方面的信息，就只有这一种途径。”

去年 10 月，诺贝尔物理学奖被授予了为计算机模拟全球气候变化奠定基础的科学家。

数十年来，怀疑论者始终对气候模型颇为不屑，认为其夸大了二氧化碳的危害。但越来越多的研究表明，许多气候模型的精确度比想象的要高很多。在最近的一项研究中，美国国家航空航天局、加州伯克利突破研究所（Breakthrough Institute）和麻省理工学院的科学家们对 1970 年至 2007 年间使用的 17 种模型进行了评估，结果显示，其预测的大多数气候变化都“几乎完全符合实际发生的状况”。

该研究负责人、来自环境研究组织“突破研究所”的气候科学家 Zeke Hausfather 称：“这些早期模型作出了正确的预测，这一事实着实让我们信心倍增。”

不过，模型依然容易出现技术故障，并且容易因为我们对影响地球应对吸热气体的变量没有足够充分的理解而遭遇壁垒。陆地、海洋和大气之间保持着微妙的相互作用关系，这方面的气候问题仍旧悬而未决。海洋变暖的速度可能比先前模型的预测速度更快。空气浮尘、煤烟、沙砾和气溶胶究竟有多大影响，也还是难以确定。

在去年提供给各国政府的指导意见中，联合国气候变化委员会首次对最极端的预测进行了弱化处理。

在为决策者更新气候预测之前，会有个独立的科学家小组进行“追算”，即测试模型重现 20 世纪及更早时期气候变化的能力。只有能够精确重现过往气候变化的模型，才会得到认可。

NCAR 博尔德梅萨实验室

在此过程中，NCAR 联盟的科学家们曾尝试使用经过优化的模型重现 21000 年前，即上个冰河时代的气候状况。相比如今，当时的二氧化碳水平和气温都要低得多。CESM2 和其它一众新模型的预测温度都远低于地质证据显示的温度。随后，密歇根大学的科学家又使用新气候模型尝试重现 5000 万年前的气候状况。相比如今，当时的温室气体水平和气温则都要高得多。新模型的预测温度也都远高于地质证据显示的温度。

尽管这些新模型在受其它几乎所有气候因素影响时，都能给出精准的结果，但它们似乎总是对二氧化碳含量的变化太过敏感。近几年来，为了降低不确定性，科学家们始终在进行各种微调。

二、如何计算一片云？

云也是一大难题。

由于云层既能将太阳辐射反射进太空，又能捕获地球表面散发的热量，它也就成了科学家改进气候模型时的最大挑战之一。

任何时候，地球三分之二以上的面积都有云层覆盖。它们对气候的影响取决于其反射能力、活动高度，以及是白天还是夜晚。云既能加速升温，也能加速降温。其活动范围可能宽若海洋，也可能细如发丝。研究表明，从宇宙射线到海洋微生物，都会对云的活动造成影响。比如，微生物释放出的硫磺颗粒就会成为水滴或冰晶的核。

美国怀俄明州首府 Cheyenne城外的风力发电设施

加州理工学院（California Institute of Technology）及气候模型联盟（该联盟正在开发实验模型）的大气科学家 Tapio Schneider 表示：“如果处理不好云的问题，到处都会出纰漏。在调节地球的能量平衡这方面，云至关重要。”

原先的模型都只是简单地模拟云的影响，因而数十年来，人们都认为，如果大气中的二氧化碳浓度比工业化前的水平高出一倍，全球气温就将升高 1.5 至 4.5 摄氏度。

新模型则更细致地考虑了云的物理特性。联盟的科学家表示，据 CESM2 预测，如果二氧化碳的浓度增加一倍，全球气温就将升高 5.3 摄氏度——比旧模型的预测数值高出了近三分之一。

去年，在对 39 种全球气候模型进行单独评估时，科学家们发现，其中 13 种新模型对大气中二氧化碳含量上升所导致的全球气温增幅预测都明显高于原先计算机模型的预测数值——科学家们称它们为“wolf pack”。根据气温变化的历史证据判断，这些预测结果都不可信。

在 2021 年 1 月发布的一份研究报告中，NCAR 的科学家们指出，如果在模拟云层时引入极详细的方程式，就可能伴随着产生一些错误，导致新模型不如粗略模拟云层的旧模型精确。

鉴于这些不确定性的存在，联合国气候变化委员会在去年 8 月提交给决策者的最新报告中，将气候敏感性的估计范围缩减到了 2.5 至 4 摄氏度。委员会中的科学家表示，全球变暖的幅度或许还能控制在 2015 年巴黎气候协议所设定的目标范围之内。

参与开发 CESM2 模型的 Gettelman 博士及其同事在首次升级中采用了模拟极地冰盖，以及碳和氮在地球环境中循环方式的优化策略。为了尽可能真实地模拟海洋环境，他们加入了由风驱动的波浪。他们还微调了算法中的物理特性，提高了经典的 Fortran 代码的效率。

位于 Cheyenne 的超级计算机连接到一个由 22 个图形处理器组成的专业集群，一旦在计算过程中出现故障，可能会消耗几个世纪的模拟计算机时间

Danabasoglu 博士表示，云层太过复杂，很难确认具体影响因素。他说：“有了这么多行代码和这么多物理，我们才有可能触摸到真实。从情感层面来看，我们实在是为构建出尽可能完善的模型投入了太多。”

即便是最简单的诊断测试也绝非易事。模型将地球划分成了一张由 64800 个立方体组成的虚拟网格，每边长 100 公里，共堆叠 72 层。每进行一次预测，计算机每 30 分钟就必须计算出 460 万个数据点。测试升级或修正时，研究人员通常都会让模型持续运行 300 年（计算机模拟时间）。

在最初的分析中，科学家们发现了 CESM2 模拟水汽与使水蒸气凝结成云滴的烟灰、灰尘或浪花颗粒相互作用方式上的一个缺陷。据称，为了找到并纠正那个有问题的数据点，一个由 10 名气候专家组成的团队花了近 5 个月的时间。

通过现场实验，他们随后发现，和模型所假设的不同，南极洲海岸附近明亮的低空云层既不是冰晶也不是云滴，而是一种能对云层散发地表温度的方式产生影响的过冷液体。

自 2018 年发布开源软件以来，NCAR 的科学家已经对 CESM2 模型进行了五次更新，在开发方面也多有优化。NCAR 气候与全球动力学实验室主任 Jean-Francois Lamarque 曾是该项目的首席科学家，他表示：“我们还在钻研。这一过程将持续很多年。”

此外，圣地亚哥斯克里普斯海洋学研究所（Scripps Institution of Oceanography）的科学家分析卫星数据后发现，正如早先气候模型所预测的那样，随着全球气温的上升，云层正在发生变化，这可能会进一步加速全球变暖。自 1980 年代以来，地球两极的云越来越厚，中纬度地区的云越来越少。雷雨云也在逐渐升高。

加州大熊湖天文观测台（Big Bear Solar Observatory）和纽约大学的研究人员在 9 月发表的一项新研究中表明，随着近年来海洋温度的上升，在广阔海域上方形成的明亮、反射能力较弱的云正在逐渐减少。研究人员认为，这代表更多的太阳热量都被封锁在了大气中，从而导致气温上升得越来越快。

三、超负荷的超级计算机

NCAR 的官员表示，博尔德的科学家们想要更深入地研究云、冰盖和气溶胶的行动，但已使用 5 年的 Cheyenne 超级计算机似乎有些乏力。据称，气候模型能够以更详细的尺度单独捕捉云系统、风暴、区域性野火和洋流的微妙影响，而这需要上千倍的计算能力才能完成。

参与研究 CESM2 模型的 NCAR 科学家 Andrew Wood 说：“构建已知所有复杂因素，和能够多次持续运行数百年的模型之间存在这一种平衡关系。模型越复杂，运行速度就越慢。”

NCAR 的森林生态学家 Jacquelyn Shuman

研究人员目前背负着相当的压力，需要对未来的气候变化作出可靠的地方性预测，以便市政管理人员和区域规划者保护高密度人口地区免遭大洪水、干旱或野火的侵害。NCAR 的森林生态学家 Jacquelyn Shuman 正在研究模拟气候变化对区域性野火影响的方法。她表示，这意味着下一代气候模型需要将全球范围内不断上升的气温与当地森林、流域、草地及农业地带不断变化的环境条件联系起来。

她说：“无论大小，计算机模型都可以让你‘真实地’进行一些在现实世界中无法完成的实验。你可以提高气温、减少降水，也可以彻底改变某一地区的火灾或闪电频率，从而切实地观测各种因素协同作用的方式。下一步就是分析。这可太有价值了。”

NCAR 科学家 Gerald Meehl

NCAR 的科学家们即将拥有一台名为 Derecho，造价达 4000 万美元的惠普超级计算机，它能以现有计算机三倍的速度进行气候变化计算。其官员称，今年正式投入使用后，它将有望跻身世界上最快的 25 台超级计算机之列。

Derecho 超级计算机建设现场

美国能源部则正在研发一种用于气候研究及其它应用的超级计算机。据称，其速度比现今最强大的计算机还要快 10 倍，每秒可以进行数十亿次计算。其它小组则在尝试利用人工智能和机器学习来更好地捕捉云的微物理现象。

Gettelman 博士说：“尽管气候模型还远称不上完美，但我认为，它就是我们探知未来的最佳工具。我不担心新模型可能出错。我害怕的是，它们可能预测得对。”

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