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在一个不确定的世界中的水安全

气候科学家Mark New说,决策者必须找到在气候变化的不确定性的情况下确保水安全的灵活方案

许多发展中国家的天然水供应依赖于雨水、雪或冰,因此科学家和决策者关心气候变化如何影响水安全的问题。

长期的水可利用度在很大程度上是被一个河流流域的平均环境决定的,但是极端事件常常导致严重的水不安全。重要的是,水安全并不仅限于缺水问题——太多的水也可能具有破坏性,正如最近巴基斯坦的洪水所证明的。

其结果是,评估气候变化如何影响水安全需要关于一系列的时间尺度(从数小时到数十年)上的气候(特别是降水量)的平均和差异的变化的信息。

预测的不确定性

全球气候模型的预测的不确定性有三种类型。“初始条件的不确定性”是指天气和气候的混沌本质,缺少了关于当前气候的信息意味着我们无法精确预测气候——即便我们有完美的模型。在除了初始条件之外一切相同的情况下运行多次模拟,这可能有助于把这种不确定性量化。

“模型不确定性”来自气候模型的不完善,毕竟它们只是对真实的气候系统的计算机化的简化。通过研究不同模型的结果的差异,或者用关键过程(如降水)的不同设置运行同一个模型几次,我们可以在一定程度上衡量这种不确定性。

“强迫作用的不确定性”是指关于未来排放水平以及有多少温室气体进入陆地或海洋的碳汇或进入大气的疑问。缺乏一个具体的全球排放政策意味着这种不确定性仍然很大。

所有的全球气候模型都预测随着气候变暖全球平均降水量将增加。大多数模型认为降水在中纬度和潮湿的热带地区增加,而在干旱的热带和亚热带地区减少。

但是地区尺度上的预测更加多样化。即便模型在降水量变化的方向上取得一致,在数量级上也有相当大的差异。

气候模型倾向于在呈现和预测气候极端事件的时候可靠性较少。例如,一些模型没能充分呈现厄尔尼诺-南方涛动的动态,这些现象对于预测干旱或能导致强洪水事件(如热带风暴和强烈的季风降雨)的过程具有关键作用。

在现场评估所需的更精细的空间尺度上,解释全球气候模型的结果特别困难。它们的粗糙的分辨率意味着它们常常忽略了对地方气候具有重要意义的地形强迫作用以及陆地表面反馈。

已经出现了大规模的“缩小尺寸”的努力,从而解决这一弱点,但是来自不同方法的结果的差异极大。

未来模型的改善可能有助于克服其中一些限制。但是大多数气候科学家预计不确定性的差异在开始减少之前还会扩大。

.因此,在可以预见的未来,气候模型预测的使用者将不得不面对很大的不确定性。

确保水安全

我们可以预计当前干旱或半干旱的地区会变得更干旱,而平均降水强度很可能在几乎所有地方增加。但是当考察具体的例子的时候,由于未来的气候有一些不可避免的不确定性,打算保证水安全的决策者必须使用考虑到了这种不确定性的策略。

一个相对容易的第一阶段是“气候筛选”——评估当地水安全情况是否对于气候敏感。有可能气候变化在当地不是一个问题,例如,在缺水是由冲突、基础设施不良、污染或者现有的气候脆弱性导致的问题驱动的地区。

在气候是一个作用因素的地方,来自气候模型的数据可以用于探索与“不确定性包络线”(气候模型预测的未来气候可能的范围)有关的情况。

如果进行这种筛选之后发现气候变化可能很重要,就可能需要更复杂的分析。这包括建立在决策论和风险分析基础上的技术,它们将发现对于不确定性最可靠的选项。

关键在于来自气候模型的结果必须小心加以解释,因为一些模型可能在特定地理区域比另一些模型的可靠性差。这需要让气候科学家参与到分析和规划过程中,而不是简单地向最终用户提供数据。

在许多例子里,决策者可以通过建设对现有的气候脆弱性的回复能力从而帮助当地社区应对今天的缺水。

对于更长期的项目——诸如跨境条约或包括水坝在内的大型基础设施的开发——关键在于避免陷入可能因为气候变化而恶化的情况。

这就意味着首先选择容易的、“不后悔”的选项,并确保任何战略规划或协议都包含灵活性。

决策者不能允许把气候变化的不确定性当成不作为的借口——政府、工商界和个人一直以来根据不确定的信息做出决定,而气候变化的问题不应该有所不同。

Mark New是英国牛津大学和丁铎尔气候变化研究中心的气候科学讲师。