新的气候模型的改进导致未来气候预测的不确定性更大。 气候模型是否存在缺陷并在恶化？ 美国宇航局戈达德太空飞行中心
第一个气候模型建立在物理和化学基本定律的基础上， 设计学习 气候系统。 现在，在关于气候变化的公开讨论中，气候模型的使用已成为热点。
气候模式 代表 在物理世界上使用基于这些已知物理定律的一系列方程式。 这些模型是虚拟实验室。 这些工具使我们能够执行在现实世界中无法进行的实验。
像任何科学设备一样，气候模型也经过精心开发和检查。 我们对模型的信心基于其再现当前气候和观察到的变化以及气候变化关键时期的能力。 过去.
得到它的权利
气候模型可靠地反映了我们气候系统的许多方面。 模型重现了许多重要的自然气候过程，包括 季节性 和 每天 我们在现实世界中经历的温度循环。
气候模型还可以准确地响应气候系统自身外部的干扰。 1992年 美国宇航局的科学家 用皮纳图博山火山喷发作为他们模型的测试。 他们准确地预测了在1990年代初响应这些火山气溶胶而在现实世界中观测到的气候降温。
比较皮纳图博火山喷发和观测到的冷却对气候模型的预测响应。 改写自皮纳图博火山爆发：对大气和气候的影响（1996）
模型还捕获了观测到的全球温度响应温室气体增加而引起的20世纪变暖。 实际上，科学家们 精准的 气候模式 预测 早在1975年，甚至在观测记录中还没有发现强烈的变暖之前，全球变暖就已经开始。
将1975年的气候模式预测与观测结果进行比较。 由怀疑科学修改 （www.skepticalscience.com/lessons-from-past-climate-predictions-broecker.html）
在虚拟世界中进行实验
这些虚拟实验室还帮助我们了解地球相互连接的部分之间相互作用的性质。 我们可以看到 变化 森林砍伐和农业对陆地表面的气候产生重大影响。
我们还可以检查气候系统对大干扰或“强迫”的响应。 之前的学习 显示 由于北大西洋的理想冰盖融化，洋流和气温可能发生大规模破坏。
模型还使我们能够研究未来的变化。 楷模 项目 下个世纪极端温度的大幅升高，这有助于我们评估未来对脆弱系统的影响。
放眼大局
尽管建模取得了成功，但我们仍然可以 决不要 完美 用一系列方程式描述我们复杂，混乱的物理世界。 微小的变化会以复杂的方式影响气候系统，我们仍在发展对气候系统最复杂方面的理论理解。
例如，准确地对云建模仍然是一个挑战。 我们不知道 究竟 云是如何形成的，这意味着我们不一定知道如何最好地表示气候模型中的云过程。 必要 近似值 我们在建模云时所做的工作会导致模型与现实世界之间的差异，例如 太多 模型中持续的毛毛雨。
我们对模型结果的信心与时空尺度密切相关。 对于全球规模的模型，与在特定位置，特定时间相比，在更长期，更广泛的范围内进行调查可获得更可靠的结果。
对于所有这些研究，没有唯一的最佳气候模型，而是可以一起使用的模型集合。 同时，我们拥有一组对现实世界气候的可用观测值，以及其所有固有的混沌变异性。 为了解决这个混乱的因素，我们评估了一组模型的平均值和范围与观测值的比较。
当我们使用这种方法并考虑数十年或更长时间的大规模变化时，气候模型是强大的工具，可让我们解决有关过去，现在和未来的气候变化的问题。
最先进的
IPCC的第五次评估报告 即将到期，其中包括对 最新一代 气候模型。 似乎违反直觉，但早期 结果 这表明，对模型的重大改进可能会导致未来气候预测的不确定性更大而不是更小的不确定性。
仍然存在的不确定性并不表示这些模型正在恶化，也不表示我们对气候变化的理解越来越不清楚。 实际上，在模拟许多观测到的气候方面，气候模型已经得到了改进。
这些未来的不确定性部分源于更新的模型，这些模型现在包含了更多重要但复杂的过程。 例如，模型现在可能包括工业污染的小颗粒以及气候，植被和土地表面之间的相互作用。
我们可以 喜欢 发展气候模型以自然选择。 成功的模型及其组成要素蓬勃发展，而效果不佳的模型则最终消失并灭绝。
科学的而非政治的工具
尽管最近有所改进，但气候模型已成为争论的避雷针。 型号是 越来越政治化 基于模型的研究通常会引起激烈的反响，认为气候模型有缺陷且无法信任。
这些对模型完善的期望被放错了位置。 尽管永远无法获得模型确定性，但我们对使用气候模型充满信心。
气象学家 努特森和图莱亚 请注意，“如果我们有对未来的观察，我们显然会比模型更相信它们，但是不幸的是，目前尚无对未来的观察”。
在没有时间旅行的气候学家的情况下，模型是理解我们不断变化的气候系统的无与伦比的工具。 也就是说，气候模型是科学工具。 我们应该认识到它们本身，并以严格的科学而不是政治的怀疑主义来考虑它们。
作者简介
博士后研究员Sophie Lewis， 墨尔本大学 博士后研究员，莎拉·珀金斯-基尔帕特里克（Sarah Perkins-Kirkpatrick）， 新南威尔士大学
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