Nature：气候科学的范式危机？

原创集智编辑部 2025-05-26 22:54 北京

摘要

随着地球变暖，区域气候信号正在不断累积。其中部分信号——如陆地升温幅度大于海洋、北极地区变暖最为显著——已被成功预测，这与早期预期一致。这些预测成果的取得，源于在"大尺度与小尺度空间相互分离"假设下对物理定律的应用，由此确立了气候科学的主导范式，即我们所谓的标准研究范式。然而随着全球持续变暖，基于该标准方法得出的预测与真实气候信号之间的差异（尤其在区域尺度上）正日益凸显。与此同时，颠覆性计算方法的兴起正在催生新范式。科学哲学家将这种因异常现象累积和范式颠覆导致对主导范式信心丧失的状态定义为"危机"。本文系统阐述了当前主导范式（标准方法）的内涵，以及近年来出现的预测差异与范式颠覆。我们探讨了所谓"危机"的政策意涵，并提出了危机与否情境下的发展路径：包括首次利用气候信号验证地球变暖驱动机制的假设与过程、建立可检验的假说体系，以及通过填补气候系统各组分与空间尺度间的认知鸿沟来重振概念性思维。

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关键词：气候科学范式危机、区域气候信号偏差、大尺度确定性（Large-Scale Determinism, LSD）、公里级模拟（Kilometre-Scale Modelling）、机器学习（Machine Learning）

论文题目：The other climate crisis
发表时间：2025年3月26日
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08680-1
会议名称：Nature

过去半个世纪，气候科学基于物理定律与尺度分离假设，成功预测了全球变暖、北极放大效应等宏观趋势。然而，随着地球持续升温，区域气候信号与模型预期的偏差逐渐累积：热带太平洋海温变化与预期相悖、陆地干旱区湿度意外下降、南极海冰创历史新低……与此同时，公里级分辨率模拟和机器学习等颠覆性技术正在改写传统研究范式。这场潜在的“范式危机”是否预示气候科学即将迎来革命？

标准范式的基石

气候科学的“标准范式”根植于热力学和流体力学定律，通过大尺度确定性假设（LSD）简化复杂系统。其核心逻辑是：小尺度过程（如云、湍流）的统计行为仅依赖于大尺度环境变量。基于这一假设，科学家通过“维度层级”逐级构建气候模型：

1. 全球平均维度：辐射-对流平衡（Radiative-Convective Equilibrium, RCE）解释了地表增温与平流层冷却的垂直结构，甚至从第一性原理推导出二氧化碳增温效应。

2. 经向平均维度：角动量守恒定律揭示了哈德利环流（Hadley Circulation）和风暴轴的移动规律，成功预测了极地放大效应。

3. 经向偏差维度：地形强迫和局地加热解释了副热带高压系统、季风等区域性现象。

通过这种“从简单到复杂”的层级建模，气候模型在20世纪成功预测了全球平均温度趋势，并助力2021年诺贝尔物理学奖的颁发。然而，当研究焦点转向区域尺度时，这一范式的裂缝开始显现。

图 1.标准范式及假设。a-c，物理定律在维度层次上的应用：全球平均值(a)，纵向平均值(b)和纵向偏差(c)，其中T是温度，z是海拔。根据标准假设，引入对流加热（带有QC的云）和辐射（带有QR的箭头）来封装较小尺度运动的影响。

异常气候信号的涌现

未预料的信号正在全球涌现。热带太平洋西暖东冷的“类拉尼娜”海温模式、北半球夏季阻塞高压频发、南大洋风暴增强幅度超预期……这些现象与标准范式下的理论预期背道而驰。更严峻的是，某些信号甚至缺乏理论基础——例如雷暴直线风（Thunderstorm Straight Line Winds）的增强，因其涉及小尺度对流与地形耦合，传统模型难以捕捉。

三大颠覆性技术正在动摇传统范式的根基：

超大规模集合模拟：通过数万次运算量化内部变率（Internal Variability）和模型结构不确定性，但牺牲了机制解释的清晰性。

公里级分辨率模型：突破尺度分离假设，揭示深对流与地表反馈的非线性耦合（如南大洋涡旋对海温偏差的修正）。

数据驱动的机器学习：从纯观测数据重建气候动力过程，但面临“黑箱模型”的物理可解释性困境。

图 2. 不断累积的区域差异。温度（红色和蓝色实色）、大气环流（紫色）、降雨（蓝色孵化）和湿度（橙色）真实世界与大西洋地区综合气候模型预测之间的差异（类似的差异可以在全球范围内发现）。

范式危机下的科学路径

面对异常信号与技术创新，气候科学可能走向两种未来：改良现有范式（通过改进参数化和边界条件约束），或彻底重构理论体系。当前亟需的突破方向包括：

异常信号机制解析：例如热带太平洋海温偏差研究，通过“约束模拟”（Nudging）剥离大气-海洋耦合作用，发现气溶胶减排与海洋层结变化的叠加效应可能是关键驱动。

跨尺度耦合理论：小尺度过程（如南极融水输入、云簇自组织）如何通过级联效应影响行星尺度环流？新理论框架需整合多尺度渐近分析（Multiscale Asymptotics）。

可证伪假说构建：针对“南半球风暴增强”，提出“涡旋动能饱和”（Eddy Saturation）等可验证机制，通过理想化实验验证其物理合理性。

危机带来的启示与科学进化

尽管区域预测存在不确定性，减排的紧迫性仍不容置疑——全球能量收支失衡、极端热浪频率增加等结论依然稳固。对政策制定者而言，危机并非不作为的借口，而是优化适应性策略的契机：需区分“已知的不确定性”与“根本性认知缺失”，例如在干旱区农业规划中，需警惕传统模型可能低估的湿度下降风险。

图 3. 地球系统的可预测性。理论（实线）与实际（虚线）可预测性限制的示意图。高于可预测极限的尺度在理论上（实线）或在实践中（虚线）是不可预测的。不同可预测性来源的影响用颜色表示，初始条件（黄色）主要决定天气的可预测性（具有确定性成分），边界条件（蓝色）决定气候预测。虽然最近的工作表明在这个问题上取得了一些进展，但在中间尺度上的可预测性是模糊的。两条虚线对比了两种可能性，以及每种可能性与可能发生的危机之间的关系，这反映了人们对是什么决定了气候的理论可预测性极限缺乏了解。

气候科学的危机，本质是学科从“常规科学”向“革命科学”跃迁的阵痛。标准方法的偏差不是宣告其失败，反而提供了前所未有的检验机会——正如量子力学颠覆经典物理，公里级模型和机器学习或将成为新范式的基石。然而，无论危机是否最终引发范式革命，科学的核心使命不变：在复杂中寻找简单，在不确定中锚定真理。

彭晨 | 编译

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