这篇文档属于类型b（科学论文，但非单一原创研究报告），是一篇发表在npj Climate and Atmospheric Science（2025年）上的观点性文章（perspective），题为《The Futures of Climate Modeling》，由S. Bordoni（意大利特伦托大学）、S. M. Kang（德国马克斯·普朗克气象研究所）、T. A. Shaw（美国芝加哥大学）、I. R. Simpson（美国国家大气研究中心）和L. Zanna（美国纽约大学库朗数学研究所）等五位作者共同撰写。以下是文章的核心内容分析：

主题与背景

文章聚焦气候模型（climate modeling）的未来发展路径，指出当前气候建模正处于关键转折点：一方面，区域气候信号逐渐从自然变率中显现，社会对精准气候信息的需求激增；另一方面，现有模型在分辨率、参数化（parameterization）和敏感性等方面仍存在显著局限性。作者通过回顾地球系统预测的成功历史（如数值天气预报、ENSO预测、CO₂增温响应），论证未来需通过多工具协同（如千米尺度模型、AI/ML方法、参数校准）实现突破。

核心观点与论据

1. 气候建模的现状与挑战

• 现状：从20世纪中期的大气环流模型（GCMs）发展到如今的地球系统模型（ESMs），模型复杂度显著提升，但仍存在两大问题：
  
  • 分辨率不足：全球模型粗分辨率难以提供区域尺度可靠信息（如热带太平洋海表温度趋势的模拟偏差）。
    
  • 参数化误差：当前参数化方案（如云微物理、生物地球化学过程）依赖经验调整，可能掩盖模型结构缺陷。
    
• 挑战：随着气候变化信号增强，模型需同时满足科学性（如物理一致性）和实用性（如政策制定者的区域需求）。
  

2. 未来气候建模的三种路径

作者提出三种互补的技术路径，并分析其优缺点：
- 千米尺度模型（km-scale models）：
- 优势：显式解析关键过程（如深对流、海洋中尺度涡旋），减少参数化需求。
- 局限：计算成本极高，且分辨率提升未必直接消除系统性偏差（如部分千米模型仍存在大尺度误差）。
- 案例：全球风暴解析模型（global storm-resolving models）改进了热带气旋强度模拟，但结构差异仍存。
- 物理增强的参数校准（physics augmented by parameter calibration）：
- 方法：采用历史匹配（history-matching）、过程导向指标（process-oriented metrics）等校准技术。
- 局限：多维系统存在“维度灾难”，且校准可能掩盖模型根本缺陷。
- 物理与AI混合方法（hybrid physics + AI）：
- 潜力：AI可开发数据驱动的参数化方案，降低计算成本（如深度学习替代次网格过程）。
- 风险：AI模型可能难以泛化至新气候态，且缺乏物理可解释性。

3. 历史成功案例的启示

• 数值天气预报（NWP）：通过多路径并行（分辨率提升、数据同化、集合预报）实现“静默革命”，近期AI天气模拟器（如深度学习模型）进一步加速进展，但其训练依赖物理模型的高质量数据。
  
• ENSO预测：Cane-Zebiak模型的成功源于理论简化（线性化海洋模型）与观测约束的结合，至今仍是NOAA预测工具之一。
  
• CO₂增温响应：Syukuro Manabe通过层级建模（从辐射对流平衡逐步添加动力过程）准确预测了极地放大效应和热带高层增温，验证了“复杂性递增需伴随理解深化”的原则。
  

4. 未来方向：收敛路径（convergent paths）

作者强调，单一技术路径无法解决气候建模的全部挑战，需通过工具多样性和学科协作实现突破：
- 依赖性：AI依赖高分辨率模型数据训练，而高分辨率建模需AI辅助生成概率分布。
- 理论验证：任何新方法需通过层级模型（hierarchical modeling）和基础理论验证其物理合理性。
- 案例反思：模型偏差（如“过热模型”问题）的发现是进步标志，而非失败。

意义与价值

1. 方法论贡献：批判性评估了当前技术路径的局限性，提出“多元工具协同”的框架，避免资源过度集中于单一方向。
   
2. 科学哲学支持：引用科学哲学研究（如Levins, 1968; Lloyd, 2010），论证复杂系统预测需依赖多样化工具体系。
   
3. 社会应用：强调模型需平衡科学性（credibility）、显著性（salience）和合法性（legitimacy），以服务政策制定。
   

亮点总结

• 历史与未来结合：通过历史成功案例（如Manabe的CO₂实验）论证渐进式复杂的必要性。
  
• 技术批判性分析：明确各类方法的适用边界（如AI的泛化能力限制）。
  
• 跨学科视角：融合气候科学、计算机科学和科学哲学，提出“收敛路径”的创新框架。
  

这篇观点文章为气候建模领域提供了战略性的发展方向，对学术界和决策者均有重要参考价值。