早上在下雨，下午你计划出门买菜，你可能会想到带把伞。你带上伞是因为你注意到正在下雨，而且很有可能下午也会下雨。你收集了周围环境的信息，并得出了一个可以合理预测下午情况的结论：可能会下雨。科学家们在建立气候模型时，也做着同样的事情——只不过复杂程度更高。
当然，气候和天气是不同的概念。人类每天都会关注和适应天气变化，而气候则描述了在很长一段时间（30年或更长）内的典型天气状况。因此，尽管气候建模与天气预报有相似之处，但其中涉及的策略有所不同。
什么是气候模型？
气候模型是对未来气候的数学表示。它们预测未来几十年内的环境变化。气候模型有很多种类，复杂程度各不相同。
最简单的模型仅测量地球的能量平衡。相比之下，更复杂的模型，例如全球气候模型（GCM），则包含更多变量。GCMs 测量物理气候系统：大气、海洋和陆地表面。地球系统模型（ESM）则更为复杂，它测量碳循环、土壤演变、植被和人类基础设施。ESMs 还测量环境政策决策如何影响全球变暖。
它们是如何工作的
模型将地球表面划分为一个三维网格单元，覆盖世界上的各个区域。它们使用描述我们所知的地球的物理、生物和化学信息的方程，并利用这些数据预测未来气候的变化。
例如，其中一个特别流行的方程是热力学第一定律，它描述了能量在一个封闭系统（如地球）内的流动方式。将所有这些参数结合起来需要超级计算机和编码：有些模型是用 Fortran 这种编程语言编写的，而另一些则是基于 Python的。你甚至可以在自己的笔记本电脑上运行一些模型，但要获得更强大的气候变化预测，超级计算机最适合。英国气象局的 Cray XC40 超级计算系统每秒可以运行超过 14,000 万亿次算术运算。它拥有 24 PB 的存储空间，足以存储超过 100 年的高清电影。这些强大的设备对于进行更精确、更准确的场景预测至关重要。
在组装完气候模型后，科学家们会在进行重要预测之前对其进行测试。为此，他们使用已知和过去的数据，通过一个称为回溯测试的过程。科学家们将模型从现在运行到过去，然后比较模型如何记录气候事件与实际观测记录的差异。这一策略可以证明所建立的气候模型是否准确地预测了气候的变化。
气候模型的起源
第一个气候模型的历史与天气预报和超级计算机的历史息息相关。在1922年，Lewis Fry Richardson 提出了一种新的天气预测方法。在他的著作《数值过程天气预测》中，这位英国物理学家描述了如何通过微分方程和将大气视为网格单元网络来预测天气。
Richardson 的想法在 20 世纪 40 年代被采纳，当时宾夕法尼亚大学的科学家们创建了电子数字积分器和计算机（ENIAC），这是当时最复杂的计算设备。该设备运行了有史以来第一次计算机化天气预报。尽管在不断取得进步，但气候预测仍是远期目标。
在 20 世纪 60 年代末，美国国家海洋和大气管理局的研究人员开发了第一个气候模型，该模型结合了海洋和大气过程。通过这个模型，科学家们可以了解海洋和大气如何影响气候，并预测这些自然因素的变化可能导致气候变化。
我们应该相信它们吗？
气候模型是概率性的，并提供对未来的预测。尽管付出了巨大的努力来确保预测尽可能准确，但关于 200 年后气候的信息仍然是实验性的，而非确定的。没有人确切知道未来会是什么样子。那么，我们能对这些预测工具有多大程度的信任呢？
Jouni Räisänen，一位气候科学家和赫尔辛基大气与地球系统研究所的讲师，提供了一些答案。“任何气候模型都不可能完美，但这并不意味着它没有用，”他说。“[气候模型] 告诉我们很多关于未来可能发生的事情，但你仍然应该持批判态度。”
Räisänen 提到，研究人员理解模型做对了什么、做错了什么并据此进行调整至关重要。然而，就全球变暖而言，Räisänen 强调，疑虑少于确定性，并且有文献支持他的观点。“所有的模型都告诉我们，当大气中的温室气体增加时，气温会升高。事实上，我们甚至不需要 3D 气候模型来告诉我们这一点。早在 20 世纪 60 年代，使用更简单的模型就已经对此进行了令人信服的报道。”
因此，尽管气候模型是概率性的，但它们提供的信息可以帮助减轻全球变暖的后果。在这种情况下，就气候变化而言，采取预防措施似乎仍然是最合理的选择。毕竟，下午可能不会下雨，但如果你带着伞，你仍然会感到庆幸。
