预测复杂的气候多米诺效应 

（图片来源：Hermann/Pixabay）

2017年8月，飓风哈维破纪录的降雨量使美国德克萨斯州陷入一连串的混乱局面。泛滥的洪水将道路变为河流，导致人们得不到紧急救援，也无法成功撤离；废水处理厂的病原体和“超级基金”污染地（superfund site，指美国的一级严重土壤污染场所）中的毒素被暴雨冲了出来，对人们的健康构成了严重的威胁。一些地区的电话和互联网服务崩溃，身处德克萨斯州的30万人口在这场飓风中失去了电力供应；哈维还在短期内减少了美国在墨西哥湾的四分之一石油产量，导致天然气价格抬升。

气候事件除了其本身造成的影响之外，还会引发一连串其他的后果，就像一组交叉排列的多米诺骨牌。11月底美国联邦政府发布的第四次全国气候评估报告（National Climate Assessment，NCA）中的聚焦点正是此类现象。参与该报告的300名专家分别来自政界、学术界和非营利组织，他们用了整整一章的篇幅来研究气候变化与所谓复杂系统之间未被充分研究但至关重要的相互作用。

该报告强调，科学家们不仅要关注全球变暖对于自然系统的改变，还要关注这些变化如何通过其他领域引发连锁反应。例如，日益严重的干旱是如何危害农业，进而影响农业经济和粮食供应的。美国斯坦福大学（Stanford University）的高级研究科学家和全国气候评估（NCA）的一位作者Katharine Mach说：“现实是很复杂的。在不断变化的气候中，事物是孤立的。”这些连锁效应的复杂性意味着它们通常很难，甚至不可能以一种有意义的方式对其进行理解或预测。但这正是科学家们现在正试图解决的问题。

刮开表面

为了科学的清晰性，研究人员通常会故意忽略复杂的相互作用，相对孤立地研究某个系统。例如，他们可能会研究什么样的道路会被大雨淹没，但不会研究暴风雨对通信或紧急救援的破坏如何与这些道路堵塞相互作用，从而产生更多的连锁反应。Mach说：“你可能会问，这片森林或这一种农作物会发生什么。你在你的研究系统周围画出了一个边界，而你只是在你的研究框架内看待某种问题。”当科学家们试图了解气候变化的潜在风险和可能产生的无数影响时，这种孤立的研究方法确实成了是一个主要的弱点。

举一个很简单的例子：如果研究人员想要了解气候变化将如何影响能源系统，他们可能只会模拟温度上升和热浪对电力需求的影响。这可能导致他们得出这样的结论：需要建造更多的发电厂以满足更高的能源需求。但是像这种仅仅关注了某一个方向的研究会忽略掉一个关键问题：温度升高还会使某些地区更有可能出现干旱，这意味着用于冷却发电厂的水更少，而且水温更高，冷却效率下降。这种很容易被忽略的复杂相互作用会严重损害能源生产。这也正是德克萨斯州和美国东南部在最近干旱期间发生的事情。基于这种情况，全国气候评估（NCA）的共同作者，美国波士顿大学帕迪未来研究中心（Pardee Center for the Study of the Longer-Range Future）主任Anthony Janetos说道“当你终于意识到你在现实中实际需要解决的问题比你认为的问题更复杂时，你将会花更多钱来为这些错误买单。”

因为科学家可以掌握已经发生的各种相互作用的线索，因此在事件发生之后再分析所有这些环境和人类系统之间的动态关系更加容易。但事前预测的难度要大得多，这也使得帮助公众为未来气候影响做好准备的任务变得更加困难。人们对这个领域的研究正在增加，但“我们对此类复杂性的研究仍处于初步阶段，”美国马里兰联合全球变化研究所（the Joint Global Change Research Institute in Maryland）的资深科学家Leon Clarke说道，他同时也是全国气候评估（NCA）的另一位作者。

一些新的研究正在关注诸如气候对农业的冲击如何影响全球市场、粮食价格和土地使用等问题；洪水风险与社会决定采取的防洪措施的关系；水库的扩建会如何加剧干旱期间的水资源短缺；以及温度上升和暴力犯罪率之间的联系。

一项处于审稿阶段的研究，主要着眼于飓风哈维如何影响休斯顿的公路网络路况，以及对人们在暴风雨期间获得紧急救助的机会。在这项研究中，研究人员使用洪水数据和建模来分析生活在两个不同街区的人们在暴风雨期间的不同时间是否有通往消防站和医院的道路。他们还研究了如果这些人的正常路线被阻挡，人们前往这些紧急救助中心需要多长时间，以及一个平均收入较低的社区中，是否人们在道路通行方面存在更大的干扰。“这一系列连锁效应是我们的研究重点，”美国普林斯顿大学（Princeton University）洪水风险管理研究员Avantika Gori说道。她希望这些研究能够为急救人员提供更多的信息，告诉他们应该将有限的资源投入到哪里，并帮助城市规划者以后在面对飓风哈维等类似问题时能够掌握主动性。例如，他们可以改善特定社区的疏散计划，并在大风暴袭来时向紧急救助车辆提供更好的路线信息。

在复杂性中做出选择

但专家指出，这类研究具有极大的挑战性。单独模拟一个系统本身就是很困难的，更不用说将它与一系列其他系统连接起来了。所需的模型需要去模拟问题的各个方面（例如降雨或道路洪水），并且需要可以在完全不同的时间和空间尺度上运作。此外，不同的数据可能需要从不同的来源拼接在一起。通常，问题越复杂，运行模型所需的计算机能力要求就越高，所花的时间也就越长。更为复杂的是，一个研究团队可能包括社会科学家、自然科学家、工程师，以及其他领域的各类专家。而他们都只会使用各自的技术语言和方法进行工作。

随着模型的不断改进、计算机能力的逐步提高、机器学习等技术的持续进步，将有助于推动此类研究进展，同时，从现在正在进行的早期研究中吸取的经验教训也会有所帮助。科学家可能还需要将预测模拟与专家访谈相结合，以弥补专家对于实地经验信息的欠缺。

除了研究之外，科学家还需要帮助决策者理解复杂性并做出相应选择。例如，由于海平面上升的预测是不确定的，专家可以协助公众建立起可调节的防洪屏障。比如，美国纽约和美国波士顿等一些地区已经在为气候变化作准备时，开始考虑复杂系统的影响。 “他们在模拟海平面上升、风暴潮、港口和海岸线的特定地理位置，以及存在风险的基础设施之间的相互作用方面做得很精细，”Janetos说。“当他们考虑如何在适应方面做出反应时，他们考虑了许多不同的方面。”

Mach认为，尽管如此，专家们还是承认，他们永远无法对每一种可能的相互作用进行模拟。相反，它将是一个改进现有信息的问题，以便他们在可能的情况下更好地采取相应行动。“我们仍然需要做出决定，”她说。“我们在面对气候复杂性时，不能束手无策。”

翻译：詹偲悦

审校：林然

作者：Annie Sneed