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《气候变化动态》2024年第12期信息概览

发布时间:2024-04-28 打印

  研究揭示气候不作为的巨大全球代价
  传统上,对气候变化将如何影响全球经济的估计主要集中在气温年变化的影响上。然而,到目前为止,降雨和温度的变率和极端性所产生的额外影响在很大程度上仍未得到探讨。
  由瑞士苏黎世联邦理工学院Paul Waidelich领导的一个国际研究小组,利用33个全球气候模式的预测结果,开展了一项开创性的研究,量化了这些变化对全球国内生产总值(GDP)的影响。相关成果以“年气温之外的气候损害预估”(Climate damage projections beyond annual temperature)为题发表在《自然·气候变化》上。
  研究显示,如果全球升温3℃,全球GDP损失将高达10%。重要的是,将变率和极端因素考虑在内会增加全球气候变化的成本。
  Paul Waidelich表示,“如果考虑到变暖的年份也伴随着降雨和温度变率的变化,那么估计的气温飙升影响会比以前想象的更严重。因此,忽略变率和极端情况可能会低估气温变化的危害。”
  严格的气候行动对未来的经济增长至关重要。将全球升温限制在1.5℃而不是3℃,可以将气候变化造成的全球损失减少三分之二。论文合著者之一、IPCC第一工作组副主席、苏黎世联邦理工学院教授Sonia Seneviratne强调说,“结果表明,气候不作为的代价是巨大的。有些人仍然说,世界无法承受快速脱碳的代价,但全球经济也将受到气候变化的影响。”
  全球升温3℃还会增加全球极端降雨的风险,这将使全球GDP平均减少0.2%——以目前的全球经济规模计算,这相当于2000亿美元,并且这些损失大多发生在美国和中国。但在所考虑的极端事件中,热浪的影响最大。
  研究表明,在全球升温3℃的情况下,近一半的全球经济损失可能与极端高温有关。研究人员指出,“气温升高似乎对加拿大等较冷的国家有利,但正如我们在2021年看到的那样,气温升高也会带来更严重的热浪,从而造成了经济损失。”
  然而,预估气候变化和极端天气的影响是复杂的,仍然存在很大的不确定性。在回答“气候变化会造成多大损失?”这个问题时,研究团队承认,不确定性主要是来自社会经济方面:影响会持续多久,社会适应能力如何。然而,降雨和极端气候将如何演变还需要更好地理解。
  由于这项研究不包括非经济影响、干旱、海平面上升和气候临界点,作者认为气候变化的总成本可能要高得多。
  

 

  最新研究探索极端冷事件的悖论
  根据欧洲哥白尼气候变化服务中心的数据,2024年2月是全球有记录以来最热的2月。然而,北美、亚洲和欧洲部分地区经历了破纪录的低温。在一些地方,如中国的漠河和俄罗斯的雅库茨克,气温降至危及生命的最低水平。令人担忧的是,气温上升与极端冷事件并存,使地球气候的未来充满不确定性。
  暖北极-冷大陆(WACC)现象反映了这种矛盾的情况,即北极温度升高导致海冰减少,特定的中纬度地区出现寒流。北极的快速变暖表明全球气候正在发生变化。然而,随着全球变暖和北极气温的持续上升,WACC事件在未来几十年将如何变化尚不清楚。
  为了弥补这一差距,韩国光州科学技术学院地球科学与环境工程学院教授Jin-Ho Yoon领导的一个研究小组对冬季极端天气事件(技术上称为WACC)的动态和演变进行了研究。研究主要利用通用地球系统模式集合项目的气候数据集的模拟结果,预估了东亚和北美从1920——2100年的WACC事件的轨迹。相关成果以“从高峰到低谷:暖北极-冷大陆现象即将消失”(From peak to plummet: impending decline of the warm Arctic-cold continents phenomenon)为题发表在《npj气候与大气科学》(npj Climate and Atmospheric Science)上。
  Jin-Ho Yoon表示,“WACC对冬季气候产生了重大影响,但目前看到的仅仅是急剧转变的开始。”研究小组发现,尽管全球变暖,但直到本世纪20年代,WACC事件仍在持续加剧。“这些事件将在2030年后急剧减少。然而,这种减少并不意味着未来极端天气事件的减少。相反,随着全球变暖的加剧,冬天会变得更温暖。虽然寒流发生的频率会降低,但一旦发生,后果可能会更严重。”这种下降趋势可能会持续下去,直到21世纪末,WACC现象几乎消失,从而带来新的极端天气事件。
  这些发现重塑了我们对WACC事件的理解,并强调了更新气候模式以实现准确预估、加强准备和应对策略的必要性。这些发现也与世界各地区,特别是那些历史上受WACC影响较大的地区所面临的困境产生了共鸣。
  随着WACC轨迹的急剧变化,需要立即采取行动,完善全球气候战略,并重新评估社会将如何准备和适应。对此,Jin-Ho Yoon说:“了解WACC事件急剧变化的影响,制定适应和减缓战略,决定着冬季气候的未来,这也提醒我们气候系统的复杂性和气候变化的意外结果。”
  

 

  研究揭示至少三分之一发达国家未完成气候减缓目标承诺
  2009年《联合国气候变化框架公约》第十五次缔约方大会(以下简称COP15)上,各国共同提出了针对2020年的减排目标。然而,针对其实际成效的回顾性审视与量化分析却相对匮乏。因此,迫切需要系统追踪并深入研究这些减排目标的完成情况,探究各国的减排路径,以评估过去的成果,并为未来减排策略的制定提供借鉴。
  近日,清华大学地学系关大博团队深入系统地回顾了COP15上各国提出的减排承诺,利用投入产出分析,从领土排放与消费排放两个维度出发,全面追踪了各国的CO2排放情况,旨在揭示在减排过程中的“外包”排放(即通过贸易活动将部分排放转移至其他国家)程度。结合对数平均迪氏指数分解法,进一步探讨影响排放变化的关键社会经济因素。在此基础上,结合最新的国家自主贡献目标,深入评估了各国在经济增长与减排目标实现过程中所面临的挑战。
  4月16日,相关成果以“重新审视哥本哈根气候减缓目标”为题,发表于《自然·气候变化》。该研究不仅为各国制定更为合理有效的减排策略提供了有益参考,也为全球开展针对性、协同性气候治理提供了重要指导。
  研究重点关注实际排放模式与COP15目标之间的差距。在《联合国气候变化框架公约》系列缔约方大会上,各国设定的减排目标多侧重于领土碳排放。在实现净零碳目标的过程中,这种被称为“碳泄漏”或“碳转移”的排放“外包行为”日益引起环境政策制定者的关注。为解决潜在的排放泄漏问题,本研究在分析领土碳排放的同时,也深入探讨了基于消费的碳排放情况,并将参与研究的国家划分为实现组、失败组和中途组三类。在分析的34个国家中,15个国家成功实现了减排目标,12个国家完全失败。剩余7个国家属于中途组,即这些国家虽然成功减少了本国领土内的碳排放,但却通过贸易活动将部分排放转移至其他国家。
  研究深入剖析了各国在哥本哈根气候减缓目标上的实现情况,并揭示了不同组别国家在减排效果上存在差异的深层原因。此外,通过核算消费端的碳排放量以准确区分实际的领土减排工作与潜在的外包活动,对于公正、透明地评估各国减排贡献至关重要,有助于实现对排放情况的全面、精准追踪。
  

 

  NASA与IBM合作开发AI模型,助力全球气候变化研究
  近日,美国宇航局(NASA)与IBM研究院合作开发了一款基于人工智能和开放科学原则的新型AI地理空间基础模型,该模型使用NASA Harmonized Landsat Sentinel-2数据训练,不仅为科学研究提供更多的数据来源和支撑,还为极端气候的提前预测增加了可能。
  NASA首席科学数据官办公室的数据科学负责人Manil Maskey描述这个模型称,“基础模型能够了解数据中所呈现的事物,它就像瑞士军刀,可以用于各种不同情况和处理不同事情。”这种多功能性意味着,一旦创建了基础模型,它就可以在少量数据上进行训练,以执行特定的任务,从而实现强大而高效的解决方案。
  到目前为止,联合实施和高级概念团队及其合作者已通过对这一地理空间基础模型的微调和应用,展示了其在多个领域的潜力,包括监测森林火灾、划定洪水区域,以及分类作物和其他土地使用类型。
  由于创建初始基础模型需要海量的数据和强大的计算能力,NASA和IBM之间的合作显得尤为关键。在这个项目中,NASA提供了数据和科学知识,IBM则提供了计算能力和AI算法优化的专业技术。这种合作不仅加速了模型的开发进程,也确保了研究成果能够通过开放科学的原则,让更多的研究人员受益。
  Manil Maskey指出,“要构建一个大规模基础模型,我们很早就意识到凭借某个机构单一的努力是不会成功的。这也是我们向公众开放基础模型,从预训练数据、代码、到实践、模型权重、微调训练数据和出版物,都保持透明,使研究人员可以追溯使用某些数据或模型架构的原因。”
  在NASA和IBM研究院地理空间基础模型的成功基础上,双方持续合作,创建一个新的、用于天气和气候研究的类似模型。这一新项目的合作对象还包括美国橡树岭国家实验室、英伟达和几所大学。这次的主要数据集是MERRA-2,一个从1980年到现在的庞大的大气重新分析数据集。与地理空间基础模型一样,这个新的天气和气候模型也将采用开放科学的方法开发,并将在不久的将来向公众提供。
  

 

  气候变化让全球钱包“瘪了”
  一项最新预测显示,全球经济到2049年的平均收入可能减少19%。这些模型进一步指出了碳排放不受限的潜在后果,以及这些后果对全球的不平均影响。
  对气候变化导致的经济损失的预测对于公共和私营实体的适应规划都很重要。不过,模型常常受到长期气候结果骇人而多变性质的限制。
  在这项研究中,德国波茨坦气候影响研究所的Leonie Wenz和同事将全球1600多个地区的当地气温和降水数据与过去40年的气候和收入数据相结合,模拟了不同气候情景对经济生产力的潜在影响。 
  这些预测显示,相较于没有气候变化影响的基线水平,到2049年,全球经济收入或因之前的排放减少19%。这些估算损失将超过按《巴黎协定》限制变暖的相应成本的6倍,提示了在本世纪下半叶缓解气候变化所能带来的经济获益。
  这些损失主要来自温度变化,但研究人员推断,如果考虑额外的气候变量,估算损失还会增加50%。此外,收入最低国家和历史上排放最低国家的收入损失估计比高收入国家多61%,比高排放国家多40%,表明进一步变暖会加剧气候不平等。
  这些数据显示,全球经济或将受到人为导致的气候变化的严重影响,而收入最低国家或成为收入损失最大的国家。
  

 

  中美气候行动工作组甲烷小组组长视频会议召开
  落实中美元首旧金山会晤成果,中美《关于加强合作应对气候危机的阳光之乡声明》,4月22日,中美气候行动工作组甲烷小组组长会以视频方式召开,中国生态环境部副部长赵英民、美国环境保护局副局长詹尼特·麦克比及美国总统气候问题副特使里克·杜克出席会议。双方就各自甲烷控排行动、甲烷小组潜在合作领域以及优先合作事项等深入交换意见。双方均表示愿在中美气候行动工作组机制下,加强沟通交流,推动甲烷控排领域合作。
  

 

  美国人在经历极端天气后更愿意为气候行动买单
  美国佛蒙特大学的最新研究发现,亲身经历过极端气候事件(尤其是野火和飓风)的人愿意为气候行动支付更多的费用,即使他们对人类造成的气候变化持怀疑态度。相关成果以“极端天气事件的经历增加了为气候减缓政策买单的意愿”(Experience with extreme weather events increases willingness-to-pay for climate mitigation policy)为题发表在《全球环境变化》(Global Environmental Change)上。
  研究指出,与没有经历过极端天气事件的特朗普选民相比,经历过极端天气事件的特朗普选民更有可能投票支持清洁能源公投。
  论文共同作者、佛蒙特大学Rachelle Gould表示,“尽管人们相信气候变化是人为造成的,但人们的政治立场也会对如何看待气候变化产生很大的影响。研究发现,当人们经历过极端事件时,他们更有可能支持气候减缓政策,即使需要更多的钱。”
  研究人员分析了来自美国东北部、东南部和西部近6000名居民的调查数据,了解他们在过去五年中遭受极端气候事件的经历。受访者被问及是否会支持清洁能源政策,以及是否愿意支付增加的水电费——5美元到265美元之间的随机数——这让研究人员得以研究不同气候变化信念和不同极端气候事件经历的受访者的支付意愿有何不同。除了调查数据外,该团队还使用各种数据源独立验证了所报告的气候事件的发生情况。
  研究表明,当受访者真正感受到气候变化的影响时,无论他们在这个问题上的立场如何,他们都愿意为减缓气候变化的手段支付更多的费用——比信仰和属性相似但没有经历过极端事件的人每年多支付约100美元。
  研究合著者、佛蒙特大学Trisha Shrum说,“当气候变化是一个遥远的概念时,我们很难让人们愿意为减缓政策付出更多的钱。当气候变化以某种方式来到你的家门口时,有些东西会让人们愿意说,‘啊,我明白了,投资可再生能源是值得的。’非常有趣的是,即使在那些认为气候变化可能正在发生,但并非由人类引起的人们中,也能看到这种影响。”
  研究人员称,这项研究在很多方面都具有新颖性。该研究将人们报告的经历与外部气候数据进行了配对——这是首次将这两种方法结合在一起观察它们如何匹配的研究。
  同样新颖的是,研究人员对不同的极端气候事件进行了单独的考虑,以了解每种事件如何影响受访者为气候减缓政策付费的意愿。例如,飓风和野火对支付意愿有很强的影响,而龙卷风和干旱并没有显著的影响。
  除了精神和情感上的痛苦,气候灾害还会造成经济上的损失。从医疗费用到房屋和社区的清理,再到财产损失或搬家的需要,极端气候事件会给经历过这些事件的人们带来巨大的经济损失。
  研究合著者、弗吉尼亚大学Donna Ramirez-Harrington说:“在重大的意识形态问题上,人们可能会变得两极分化。但当你观察人们对气候变化的亲身经历时,结果表明,人们了解气候变化会如何影响他们的钱包。最终,那些亲身经历极端事件的人愿意付出更多的钱。”
  这意味着什么呢?研究人员表示,对这些数据有不同的看法,但他们持乐观态度。“这里有一个充满希望的信息。人们认识到气候变化是一个重要问题,值得花钱去解决的。他们愿意为社会利益做出贡献,这是令人鼓舞的。”
  

 

  人工智能是帮助还是损害全球气候?
  日前,微软首席科学官Eric Horvitz、微软可持续发展科学与创新全球高级总监Amy Luers及其合作者,在权威科学期刊《自然》上发文,呼吁研究人员制定一套与政策相关的情景方案,量化人工智能扩张在一系列假设条件下可能对气候产生的影响。译文主要内容如下:
  随着人工智能对社会的影响越来越大,人们对其对温室气体排放的影响产生了疑虑:人工智能的大量应用是有助于减少世界的碳足迹,还是阻碍气候进步?答案将取决于人工智能模型是如何开发和运行的,以及使用它们会带来哪些变化。然而,科学家们根本不知道这一切将如何发展——当有如此多的利害关系时,这是一个令人担忧的问题。 
  到目前为止,有关人工智能对环境影响的大多数讨论都集中在这些计算密集型技术的直接影响上——它们消耗了多少能源、水或其他资源,以及它们产生多少温室气体。但是,从改变医疗保健和教育,到提高采矿、运输和农业的效率,人工智能应用对社会的全球影响将更加广泛。 
  这些由人工智能驱动的变化可能会对排放产生间接影响,可能是积极的,也可能是消极的。这些间接影响也需要被考虑在内,而且可能远远超过直接影响。我们迫切需要对人工智能的各类影响进行评估。

  未来的不确定性
  迄今为止,人工智能对气候的直接影响相对较小。运行大模型需要数百万个专用处理器,这些处理器被置于配备有强大冷却系统的专用数据中心。 
  2023年安装的人工智能处理器每年耗电7~11太瓦时(TWh),约占全球用电量的0.04%。根据国际能源署的数据,这一数字低于加密货币挖矿(100~150太瓦时)和传统数据中心(500~700太瓦时)的用电量。因此,就全球温室气体排放总量而言,根据国际能源署的评估,数据中心和传输网络合计约占0.6%,而我们计算出人工智能目前约占0.01%。 
  人工智能的使用正在迅速扩大。在过去十年中,用于训练大型语言模型的计算能力每年增长十倍。预计在未来5~10年内,我们对人工智能服务的需求将以每年30~40%的速度增长,而更强大的人工智能模型将需要更多的能源。据估计,到2027年,全球与人工智能相关的能源消耗可能是2023年的10倍。尽管许多数据中心所在地区的本地电网可能会面临挑战,但从全球角度来看,人工智能不会直接导致温室气体排放量在短期内大幅增加。
  能源效率的提高可以抵消部分预计增加的电力需求,就像2010年代数据中心扩张时那样。更高效的人工智能算法、更小的模型以及硬件和冷却系统的创新都会有所帮助。人工智能公司越来越多地投资可再生能源,并在冰岛等清洁能源供应丰富的国家或地区开展业务。 
  然而,间接影响并不清晰。一些人工智能应用旨在应对气候变化,比如减少能源和运输部门、建筑和工业运营以及土地使用产生的排放。优化供应链将提高制造业的效率,并支持将可再生能源纳入电网。加快电池和可再生能源新材料的开发也将带来很多好处。 
  也可能会产生一些负面的间接影响。将人工智能嵌入从医疗到娱乐的现有应用中,可能会增加用电量。石油和天然气的勘探和开采成本可能会变得更低,从而有可能提高产量。如果没有适当的治理,人工智能的广泛应用可能会影响全球经济稳定,从而对贫困、粮食安全和等产生影响——所有这些都可能对排放产生连锁反应。 
  这还只是现有的人工智能系统。未来的人工智能技术将如何发展?它们的扩展将如何影响全球经济?这又将如何影响去碳化?研究人员目前还不清楚;现在下结论还为时过早。简单地将过去的人工智能用电趋势推断到未来会有一定的说服力,但忽视社会、经济和技术因素往往会导致巨大的预测误差。同样,过于简单地看待间接排放的影响,有可能低估人工智能在加速重要气候解决方案突破方面的潜力,比如在数月而非数十年内开发出更便宜、更强大的电池。 

  人工智能驱动的排放情景
  认识到这些巨大的不确定性,我们在此呼吁研究人员制定一套与政策相关的情景方案,从而量化人工智能扩张在一系列假设条件下可能对气候产生的影响。 
  情景模拟将量化模型与专家咨询相结合,是金融机构了解风险和机遇、规划投资的常规方法。它们不是进行预测,而是根据影响因素探索多种可能的未来。 
  具体来说,我们建议建立一套情景方案,从而更好地了解人工智能的扩张会如何直接和间接地影响排放。这些情景应该包括从没有广泛采用强大人工智能技术的“参考”情景,到实现所有联合国可持续发展目标的“理想”情景;情景中还应包括不理想的结果。 
  要使人工智能驱动的排放情景可信、有用,以下五个要素必不可少:1.与现有气候情景相联系;2.开发定量分析框架;3.共享数据;4.发布快速更新;5.建立一个国际联盟。
  

 

  (《气候变化动态》编辑组)
  

 

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