气候变化的检测与归因

确定气候变化是否超出自然变率范围，并识别其人为和自然原因的统计方法。

Definition

检测是指在统计学意义上证明气候变化超出了内部变率所能产生的范围；归因是指有信心地确定已检测到的变化最可能原因的过程。

Scope

本主题涵盖了确定观测到的气候变化是否真实及其原因的正式框架。它涉及检测，即表明某种变化不太可能仅由内部变率引起；以及归因，即利用其独特的“指纹”将变化归因于特定的强迫。它包括使用气候模型估算内部变率和强迫响应，区分驱动因素的空间和垂直“指纹”，以及归因单个极端事件的新兴领域。

Core questions

• 如何将真实的气候变化与自然变率区分开来？
• 如何将观测到的变化归因于特定的强迫？
• 哪些“指纹”能区分人为和自然原因？
• 单个极端事件能否归因于气候变化？

Key theories

指纹识别

每个强迫都会产生特征性的空间和时间响应模式，因此将观测到的模式与模型“指纹”进行匹配，即可将变化归因于其可能的原因。

概率事件归因

比较有人类影响和无人类影响的模型世界中极端事件的可能性，量化了人类引起的变化在多大程度上改变了其概率或强度。

Mechanisms

检测将观测到的变化与根据长期模型运行和古气候估算的内部变率范围进行比较，如果变化超出该范围则判定为已检测到。归因则将观测结果回归到每个强迫的模型响应模式上，利用独特的“指纹”，例如对流层变暖与平流层变冷，以区分温室气体强迫和太阳强迫；而事件归因则比较事实气候和反事实气候中模拟事件的概率。

Clinical relevance

检测和归因为近期变暖是人为造成提供了严谨的证据，支撑了IPCC的信心声明，并日益为法律和政策决策以及气候相关风险和损失评估提供信息。

Evidence & guidelines

遵循良好实践指南，IPCC第六次评估报告将20世纪中叶以来观测到的几乎所有变暖归因于人类影响，并报告对许多极端事件的归因信心日益增强。

History

20世纪末，哈塞尔曼（Hasselmann）的最优指纹识别框架为归因奠定了坚实的统计基础；20世纪90年代，桑特（Santer）等人展示了人类“指纹”；21世纪初，单个极端事件的概率归因兴起。

Debates

模型估算的内部变率的可靠性

由于归因取决于模型对自然变率的表示程度，因此关于模型是否能捕捉到足够的低频变率以支持区域尺度的可靠检测，仍存在争议。

Key figures

• Gabriele Hegerl
• Klaus Hasselmann
• Benjamin Santer
• Peter Stott

Seminal works

• hegerl2010
• ipccar6wg1

Frequently asked questions

什么是气候指纹识别？

这是一种将观测到的气候变化模式与每个驱动因素预期的独特响应模式进行匹配的技术，以识别哪些原因导致了变化。

单次热浪能归咎于气候变化吗？

事件归因不能将某个事件完全归咎于气候变化，但可以通过比较有人类变暖和无人类变暖的模型世界，量化人类变暖在多大程度上改变了其可能性或强度。