§1.8 气候变化
气候变化（climate change）是指一个时期段，十年或更长时间内气候平均状态和离差（距平）两者中的一个或两者一起出现了统计意义上的显著变化。以一地的气温变化为例，可能出现的分布有四种情况。其一是在一个时期内平均态没有变化，距平值的变化也比较稳定；其二是平均状态几乎维持不变，但距平值逐渐显著增大，表明气候态的不稳定性在增加；其三，平均温度发生了阶段性的突然变化（升高或降低），表明气候系统发生了根本性的变化；其四，温度值发生了阶段性变化的同时，距平值也发生了显著的变化，表明气候的平均态在变化，气候状态的不稳定性也加大了。
气候变化表现为一个时段的状态变量与前一时段相比较发生了显著的变化。气候变化中变量会随时间出现图1.8.1所示的9种变化。周期变化表现为两个时段中，序列振荡的时间尺度发生了显著的变化。如赤道东太平洋海温距平值在一个时段中表现为准两年的振荡，而在另外的时段中表现为准4年的变化。平稳序列表现为平均值和围绕平均值的方差不随时间变化。均值趋势表现为随时间变化的平均值有一个确定的变化趋势，但相对这个趋势值的方差不随时间有显著的变化。相对变率变化是均值没有变化，方差有趋势性变化。均值变化表现为平均值在两个时段中不同，在很短的时间中均值发生了突变。趋势变化表现为一个时段中的趋势是显著的，到另一个时段趋势变得不显著，或变得更显著，即趋势值发生了大的变化。变率突变是一个时间点，在此前后时段的方差或极端事件的分布发生了大的变化。周期突变也是一个时间点，前后的周期不同。实际的变量在时间的变化过程中往往是均值和变率同时发生变化，即平均气候和极端气候之间存在相互影响和关联。
图1.8.1 环境变量随时间的变化种类（转自张兰生等，2000）
1——周期变化；2——准周期变化；3——平稳序列；4——均值趋势；5——相对变率变化；6——均值变化及突变点；7——趋势变化点；8——变率突变点；9——周期突变点。
气候变化可分为可逆性变化和不可逆性变化。从长期看，气候变化是不可逆的。世界上和宇宙中的万物都有始，也有终，有其生命过程，但不存在完全相同的生命过程。在一定时间尺度内气候变化可以认为是相似的或可逆的。准周期变化是可逆的，地质时期的趋势性变化是不可逆的。
气候变化产生的原因可能来自其系统内部的自然过程，也可以是来自外源强迫，或人类活动改变的大气成分，或土地利用。气候变化包括长期趋势、多时间尺度上平均态的变化、各种极端事件以及短期振荡。
气候随时间的变化从季节、年际、十年际、年代际、世纪到更长的时间尺度。气候变化还包括那些近千年来的古气候事件，如中世纪暖期（medieval warm epoch, MWE）和小冰期（little ice age, LIA）。
图1.8.2是气候事件和过程的特征时间尺度，即相关的变化会对那个时间尺度上的气候变化有影响。气候过程的时间尺度从年到地球形成初期以来的几十亿年。对太阳辐射变化、海平面和湖面的变化，其时间尺度从十年以上到上亿年。地球旋转、极移、大气质量成分、火山活动的时间尺度也从亿年到年际。在百万年时间尺度上要考虑造山运动。在10万年时间尺度上要考虑海洋成分、海洋沉积的变化以及冰期与间冰期的变化。在年际时间尺度上要考虑冰盖对气候的影响。在百年到万年尺度上要考虑深海底水的运动和变化。在月到十年尺度上要考虑表层海洋的变化。在月到年际和年代际尺度上要考虑土地利用和海气之间的调整。
图1.8.2 气候事件和过程的特征时间尺度
气候无论在哪个时间尺度上的变化都是围绕一个更长时间尺度平衡位置上的振荡。这种振荡既存在引起振荡的正反馈，也存在引起振荡的负反馈，称为气候反馈（climate feedback）。正反馈增强初始扰动过程，而负反馈减弱这个过程。如ENSO事件，既有引发事件的触发过程，也有使之再恢复的机制。目前，对气候变化的触发机制研究得很多，而对其负反馈机制的研究相对较少。
气候变率（climate variability）包括平均态的变化和其他统计特征，像标准差（standard deviations）以及那些极端气候事件的出现，它们在时空尺度上超过个别天气事件。这种变率可能是由于气候系统内部过程，称为内在的或自然的变率，也可能是人类活动或气候系统外的强迫，称为外在变率。
气候模式是对一个有确定边界的气候系统的公式化的描述。气候模式中要有相互制约和相互作用的物理过程。这种物理过程是被人们理解了的，可以用数学的方法描述出来的过程。但无论如何，气候模式不等于真实的气候系统。真实气候系统中的物理过程很难完全被人们所认识和描述。粗略地分，气候模式由复杂程度不同的动力学模式、统计模式和概念模式所组成，形成了所谓的气候模式族（climate model hierarchy）。随着全球气候系统概念的出现，人们将大量的精力用于研制各种复杂程度的耦合模式。这个模式不但要联系到全球气候系统的各个方面，还要包含物理的、化学的和生物的过程、相互作用和反馈机制。在空间尺度上气候模式还可以分为区域气候模式和全球气候模式以及不同方面耦合的模式。在不同方面的耦合模式中，很多重要的物理过程描述，有些是直接的，也有些是经验的或参数化的。耦合的大气-海洋-海冰环流模式（AOGCMs）就是一个模式气候系统的代表。这一模式正向着更复杂的方向发展，并涉及化学的和生物的过程。
认识过去的气候变化是为了更好地预测未来的气候。气候预测（climate prediction）或气候预报（climate forecast）是试图在季节、年际或更长的时间尺度上比较真实地描述和估计未来的气候演变。各种动力的、统计的和概念的模式是预报、研究和模拟气候变化的工具。气候预报利用模式把当前的观测资料或过去的历史资料代入，对时间积分获得未来时刻的气候状态。目前，国际上有很多这样的模式在试探着在业务中使用。
政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第三次评估报告明确阐明了近百年来的全球增暖状况。这个百年的增暖与全球CO2浓度近千年来的增加是一致的，而CO2浓度的增加是与人类活动有关的。随着全球人口的增加，人类生存和发展所需要的矿物燃料增加，人类活动排放的CO2也会增加。以目前的这个速度，到21世纪末，CO2的浓度将是现在的2倍，对应的全球气温将会更高。这样高的全球温度必然带来一系列的生存环境的变化，如海平面上升，极端气候事件的强度和频率也会发生变化，人类将面临前所未有的挑战。每隔5～6年一次的新的IPCC报告不但对气候变化进行评估与监测，也让各国政府以及决策者认识如何面对人类活动与气候变化。当前很多国家对清洁能源开发的投入都是在为减少温室气体的排放做努力。这样的努力和技术投入也会使CO2和微量气体浓度的增加速度放缓。于是，未来若干年后CO2浓度，即气候前景（climate scenario）也成为一种预估。甚至有的预估认为21世纪末的CO2浓度是现在的3倍或4倍，具有更多的不确定性。气候前景还包括对辐射的预估，气溶胶浓度的预估，社会经济和技术水平发展的预估等。
气候展望（climate proj ection）是一种潜在的气候结果，不同于气候预测。气候预测依赖于当前和过去的资料，是一步步模式积分的结果。而气候展望依赖于气候前景的给出。其基本做法是先把气候前景（未来的微量气体浓度）给出并代入气候系统模式，作为输入进行积分，等模式稳定后，进行模式输出。这时的模式输出，如气温和降水的分布，极端事件的频率和强度等，就是对应这一前景下的气候展望。所用的气候模式要能够较好地模拟出当前的气候特征，气候前景也要有依据为参考。气候展望是气候变化有可能出现的情况，但不一定出现，也是比较粗糙的结果。根据气候展望，人们可以制定各种对策以减少可能的损失，或提出适应这种气候变化的途径。
气候敏感性（climate sensitivity）是考察气候模式对某一种或多种外强迫或前景确定下能否出现对应的平衡状态，如全球平均气温的分布等。这些前景或强迫包括太阳辐射的强迫，人类活动温室气体浓度的前景等。往往这样的平衡气候敏感性的演变需要足够长的气候模式模拟。
无论哪种模式都存在可预报性或不可预报性（unpredictability）的问题。可预报性可能来自系统内部的非线性过程以及系统不同部分的相互作用，如海气相互作用。模式可能对这些相互作用的物理过程没有很好的刻画，小扰动会在非线性系统中不断放大。人类活动，包括温室气体的排放和土地利用。目前认为，大尺度的人类活动导致的气候变化是部分可预报的。但实际的局限在于人们还不能够预测人口的变化、经济的变化、技术的发展和其他相关的人类活动。所以，气候前景的预估还是需要仔细考量的。
由于气候是建立在天气的统计平均基础上的，天气有多少个变量，气候也有这么多的变量。气候的时间尺度比天气的长，气候变量（climate variables）要比天气的多得多。太阳辐射的变化，土地利用的变化，海洋环流的变化，径流的变化，这些在天气中可以不考虑，但在气候变化中恰是一些重要的变量。这些变量分布于全球气候系统的各个方面。一个方面的变量变化会与系统的其他方面发生相互作用。不同时间尺度的气候变化会对应不同的气候变量。从一个气候变量可以很好地确认气候系统的范围。如年际尺度的赤道东太平洋海温异常事件，它的变化需要怎样的一个耦合系统，范围多大。显然，深海洋流，海底火山活动，大陆漂移，大气成分变化等不是它所要考虑的。但月-年际的地球自传速度变化与它有没有联系？印度洋上的扰动和东亚的冷空气爆发与它的发展有没有联系？仅仅是赤道太平洋的上层海洋与大气的相互作用，还是与更大范围的海气相互作用有联系？所以，用确定时间尺度下的变量可以确认系统的范围。哪些变量共同参与，是科学研究、解决问题中需要考虑的，也是制订科学试验计划需要考虑的。