评估 CMIP6 模型的增温偏差：快速响应与外部强迫累积效应的作用

为什么气候模型的“热度”关系到每个人

随着全球朝着 1.5 摄氏度增温的门槛逼近，各国政府和社区依赖气候模型来为洪水、干旱、热浪和海平面上升制定应对计划。但最新的一些模型比其他模型预报得更热，投影的未来增温幅度似乎高于观测所支持的水平。本研究提出了一种更简单的方法，用地球温度对人为影响的快慢响应来检验模型是偏热还是偏冷。

为模型寻找更好的温度计

迄今为止，科学家主要用两种指标来评判模型的“热度”，即瞬态气候响应（TCR）和平衡气候敏感度（ECS）。这些指标描述了二氧化碳浓度上升时行星增温的程度，但计算困难且不确定性大，而且对于地方规划关心的区域变化信息有限。作者转而研究全球温度随时间的变化，将气候视为一个既记忆过去又以不同速度响应的复杂系统。

快速反应与长期记忆

研究把全球地表温度分解为两部分。一部分是快速响应，反映当人为温室气体或其他外部强迫变化时温度在大约一个月内的快速跳变。另一部分是长期记忆，代表海洋、海冰和气候系统中其他缓慢成分在多年间储热与释放热量的过程。用两个简单数字来概括这些行为：a 度量快速响应的强度，H 则表示气候记忆的强弱，也就是过去条件对当前温度影响持续的时间长度。

检验当今主流气候模型

作者利用 HadCRUT5 数据集的全球温度记录估计了现实世界的 a 和 H，然后将其与 21 个广泛使用的 CMIP6 气候模型的结果比较。许多模型显示出比观测更强的长期记忆，意味着它们夸大了过去变化持续推动温度上升的程度。与此同时，大多数模型的快速响应比真实气候要弱。有趣的是，各模型似乎在这两种趋势之间存在一种权衡：记忆更强的模型往往反应更慢，记忆较弱的模型则反应更快，但许多模型仍能再现总体历史增温趋势。

一个识别偏热或偏冷的简单图示

研究者接着探问，a 和 H 这对数值是否能标出可能偏热或偏冷的模型。他们从观测构建了一条参考曲线，显示与历史温度记录相匹配的所有 a 与 H 的组合。落在该曲线一侧的模型倾向于产生比观测更少的增温，而在另一侧的模型则倾向于产生更多增温。当他们把模型在 1970 到 2000 年间模拟的实际增温趋势与这些位置比较时，发现吻合显著：模型到参考曲线的距离与每个模型低估或高估过去增温的程度密切相关。

是什么控制模型的“热度”

为了解哪个成分最为关键，团队进行了灵敏度试验，分别改变快速响应和记忆强度。他们发现，增强快速响应与增强记忆都会提高长期增温，但方式不同。快速响应的变化会导致增温近似线性的变化，而长期记忆的变化一旦 H 变大则可能产生急剧增长的效应。由于许多 CMIP6 模型高估了这种记忆，研究得出结论：过去强迫的累积效应被夸大是它们偏热的关键驱动因素。按此方法被归类为“更热”的模型也往往具有较高的传统敏感性指标，将这些新指标与熟悉的气候科学概念联系起来。

这如何有助于未来投影

对非专业读者来说，主要信息是可以用过去数据中的简单指纹来检验气候预测的可靠性。通过关注气候反应的速度和记忆的时长，科学家获得了一个高效工具，能在不运行昂贵额外模拟的情况下区分可能偏热或偏冷的模型。同样的方法不仅可用于全球温度，也可应用于特定区域，帮助改进用于应对变暖世界的适应决策的工具。

引用: Yan, J., Yuan, N. & Franzke, C.L.E. Assessing the warming biases in CMIP6 models: the roles of fast response and cumulative effects to external forcings. npj Clim Atmos Sci 9, 117 (2026). https://doi.org/10.1038/s41612-026-01390-z

关键词: 气候模型, 全球变暖, 气候敏感性, 温度趋势, CMIP6