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第四章 模拟人类引起的全球气候变化
1628年，瑞典国王、瓦萨王朝的古斯塔夫·阿道夫（GUSttVAdolf）急切地想建立自己的造船业，他想要造出一批战船用来进攻欧洲。
那年8月，第一条名叫“瓦萨号”的船下水了。“瓦萨号”开始其处女航的时候，船上有64门青铜大炮和130位船员。在船离开港口前，突然出现一股暴风把船推向码头，结果水从较低的那些炮眼漫进船内。船沉入港口别之一。认为世界之本原为客观存在的“自性”（本），其中，船桅尚未完全沉没，旗帜还在那边飘着。有50位船员丧生。
300多年的时间，“瓦萨号”一直躺在斯德哥尔摩港口30米深、海水微威的波罗的海海底。1961年它被打捞起来时，意外地发现完好如初，因为海水的咸度防止了令人讨厌的海蛤对它的损害。安德斯·弗朗兹（Antlers Frame）是帮助挖掘这艘瑞典战舰的海洋考古学家之一。他在1962年写到，没有证据表明“瓦萨号”设计有问题或者航行不当。弗朗兹说：“合理的推测是这场灾难起因于大炮、压舱物和其他重物在船上位置分布不当。”
也许，如果建造“瓦萨号”的工程师们预先造一个缩小的模型，来检验它在有风情况下重物处于不同位置的稳定性，它就不会在后来沉没。这样一种模型可以揭示，大炮的位置可以在船的重力中心和浮力中心之间产生一种不稳定的关系。今天的造船技术，不仅依赖物理上的船模作实验室用的测试模型，而且还依赖数学模型用存储在电脑记忆库中的方程式来处理船的形状和重量。这些模型模拟真正的船在海上和出海前的表现。工程师和科学家利用物理和数学的模型，主要用来进行那些过于危险、花费昂贵、或者不可能用实物进行的试验。
要模拟地球的气候，模拟者需要决定应该包括气候系统的哪些要素，需要考虑哪些变量。如前面已经提到，如果我们选择模拟冰川期和间冰川期的长期结果，我们的模型，就需要明确包括过去百万年来气候系统中各种重要要素的影响，而这些要素之间又是相互作用的。
地球系统科学家的问题，是要从许多可能的外部因素和内部因素中定量地区分出因果联系。这是一种充满争议的努力，因为有那么多的子系统存在和同时有那么多的因素在起作用。由于这样一种复杂性，因此如果你不喜欢模拟结果，你就非常容易找出碴儿。但是，如我们将要看到的，尽管有争论，模型却可以用现实情况进行检验以增加对一般性结论的可信性。
那么，我们怎样来做到这一点呢？首先，科学家要查看温度、太阳辐射、臭氧层等变化的观察资料。这使我们鉴别出变量之间的关系。关系并不必定是因果的，因为一个事件发生在另一事件之后，并不因为前者是由后者引起。对于有把握的气候预报，我们不仅必须说明发生关系，还必须解释它是怎样的以及它为什么会发生。特别对于那些无先例可以参考的情况，理论性的而不是纯经验的方法更合乎要求。然而，观察所得到的变量之间的关系可以产生一个问果性假说，即可以用进一步的观察资料进行检验的“定律”。这种检验常常涉及到将电脑数学模型的模拟与各种经验性的观察数据（现在的和古气候的）进行比较。
这就是将科学方法典型地应用于气候模型的过程。当一个模型或一组相关的模型的模拟看来可行的时候，它们就会被套用到像预料中的人类对全球变化的影响这类“史无前例”的变化上，并要求对未来的气候、臭氧层、物种灭绝速率等等作出预测。这就叫做“敏感性分析（sensitivity analysis）”，因为这种模型是用来估计气候对于大量的“如果……那么……”事件的敏感性。这些模型成为检验各种行星级别试验的实验室，我们（我希望）不要让真正的地球来充当这样的实验室。
最全面的天气模拟模型能产生整个地球温度、风、湿度、云和雨水的三维细节。由这样的电脑模型（称为大气环流模式或GCM）产生的天气图往往看起来很逼真，但它不可能每一个细节都真实无误。模拟南北半球尺度到次大陆尺度的大规模格局，通常要比模拟区域或局部规模格局的失真性要大些。要做一个电脑产生的天气图，我们需要解六个描述大气中流体运动和质能守恒定律的偏微分方程。这些方程在气象学中叫做“初始方程”。原则上，这似乎木存在什么问题。因为我们从几百年的实验中知道这些方程是有效的。这就是说，我们知道这些方程反映了流体运动和质能关系。那么，为什么电脑模型不是大气行为的完美模拟呢？对此有两个解答。
一个解答是：从一张天气图（称为“初始条件”）导出的天气演变不可能确定10天以后的情况，甚至可以说，尽管存在各种商业的长期天气预报，不过原则上根据卫天内的天气情况不可能精确地确定10天以后的情况。（要记住，任何人都可以进行预报，但为了证明预报的准确性而不是发布预报，却花费了大多数科学家的时间。）但是，由洛伦茨发现的混饨动力学，虽然原则上排除了做超过一个星期时间的正确天气预报的可能，却原则上不排除可以正确进行长期平均（气候而不是天气）预报。“夏天之后肯定是冬天”，这是显而易见的，季节性的循环就像这种确定性的预言，因此，气候模型可以很好地模拟季节性的循环。
对大气环流模式甚至是长期平均预报不可能完美模拟的另一个解答是：没有人知道如何正确地解那六个复杂的数学方程。它们不像代数方程，如果是那样，我们可以通过一系列直接的运算得到正确的解答。没有任何已知的数学技术能够准确地解这类成对的、非线性偏差方程。就像理查森在本世纪20年代时尝试的那样，我们通过把连续的方程分解成为几个分离的部分（我们叫做格箱）来逼近答案。一个典型的GCM格箱在水平方向上大约有科罗拉多州差不多大小；在垂直方向上，至少平均有几百米大气层那么深。
我已经提到云是非常重要的，云还反射太阳光和捕获产生红外辐射的热。但是，由于我们没有人看到过像科罗拉多那么大小的单个云，我们就面临着一个尺度问题：我们怎样才能处理自然界存在的其尺度小于我们用大的格精逼近技术才能解决的过程？例如，我们无法计算云，因为单个的云在这个格箱中只有圆点那么大小。但是，我们可以提出一些合理的有关云物理学的命题：例如，如果这是一个湿难觅的天气，那么它很可能是多云的；如果气流在上升，那么它也可能是多云的。
这些气候模型可以预言格箱中的平均湿度，以及气流是否稳定—一可能上升或下降。因此我们可以写出～个所谓参数表达式，把我们用格箱解决的大尺度变量（诸如湿度）与没有解决的小尺度过程或现象（诸如单个的云）联系起来。于是，通过这样的参数表达式，我们就得到了格精中有关云的平均的预测。因此，模型既没有忽视云的状况，也不是仅仅解决单个云的情况。相反，模拟者试图得到模拟过程的平均结果，而该过程的尺度无法达到GCM方法中可以明确解决的（格箱）尺度。不管他们使用气候、生态还是经济的模型，发展、检验和估价许多这类参数表达式的性能是模拟者最重要（也是最引起争论）的任务。这把我们带回到地球系统科学中最有深远意义的争论之一，这也是衡量电脑模型有用性和脆弱性的最好例子之一。
温室效应
如果地球吸收来自太阳的辐射而不通过某种方式把同样数量的热能返回空间，那么地球就会持续增温直到总有一天导致海洋沸腾。我们知道海洋并没有沸腾。地表温度计加上卫星也证明地球温度年复～年地保持�