全球气候变化的多因素探讨

作者：王梦池 杜烨琳 刘心童

来源：《科技创新导报》 2013年第36期

王梦池 杜烨琳 刘心童

（北京信息科技大学 理学院 北京 100192）

摘 要：该文对传统的观点提出质疑，认为全球气候是由多因素共同决定的。一方面我们通过对距今420000年的气温序列的研究发现地球历史气温具有准周期性。另一方面，对近150年气温序列进行分析并与温室气体、太阳活动的序列进行对比。发现二氧化碳浓度呈严格上升趋势，不具有波动性，因而无法描述气温变化。而太阳活动的11年滑动平均与气温变化较为吻合，且11年符合太阳活动的周期。因而得出结论，太阳活动在气温变化中占据主导地位。最后构建数学模型以对所得结论加以解释。

关键词：气候变化 温室气体 太阳活动 数学模型

中图分类号：P467 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2013)12(c)-0193-06

近年来，全球气候变化受到了全世界的关注，很多科研机构和组织对这一问题进行了深入的研究与讨论，以I P C C ( I n t e r g o v e r n m e n t a l P a n e lo n C l i m a t e C h a n g e )为代表的一部分组织认为，大气中温室气体含量的增加是全球气候变化的重要因素，且人类活动为温室气体含量变化的主要原因[1]。但以U I P C C ( N o n g o v e r n m e n t a lI n t e r n a t i o n a l P a n e l o n C l i m a t eCha n ge)为代表的机构则持反对意见[2-3]。争论的焦点主要在三方面，一是全球气候是否在变暖，二是气候变暖的主要原因是什么，三是人类活动在其中的作用有多大。对此很多科学家提出了自己的观点[4 - 8],本文就国际上影响较大的观点进行分析，对全球气候变化的原因和现状做出讨论。

1 气温变化

1.1 仪器测量数据

自2 0世纪中叶至今，有很多科学家针对近百年以来地表气温给出自己的序列，其中以H a n s e n[9]和Jo n e s[10]等人各自建立的19世纪至2 0世纪的全球气温序列最为严谨有效。最近这两个序列又得到了拓展补充而成为两个新的序列[11-12]，为方便叙述，下文简称为H序列和J序列。

H序列与J序列的共同点是两者均先将地球分为若干个区域，再通过数值计算将各个区域的数据进行整合从而得到最终结果。H 序列是根据面积将划分区域，而J序列则是通过经纬度划分区域。处理方法虽略有不同，但结果却很相近。将两个序列的数据导入S P S S软件计算其相关系数得到结果如表1所示。可见两个序列的皮尔逊相关系数为0 .9 91，可以判定两者是对全球气温的描述是一致且较为准确的。

为方便对近百年全球气温变化有个直观的了解，我们根据J序列和H序列的数据分别画出两个温度序列的序列图，分别为图1和图2。由于J序列在时间跨度上比H序列多出30年(1850 -1880)且提供各月的气温数据，因此下文选用J序列作为参考。

根据图1可以判断，近百年的地表气温整体成上升趋势，但值得注意的是，19世纪80年代至19世纪初，全球气温呈下降趋势，另一方面2 0世纪4 0年代至2 0世纪8 0年代，在长

达4 0年的时间里全球气温基本持平，并略有下降趋势。2 0世纪末至今也是基本持平，这些情况与全球气候变暖的观点相悖甚远，同时也是对I P C C持反对意见者主要质疑的地方，例如Ker r就在Scie n ce上对此提出过质问[14]。因此可以得出这样结论，全球气候变化具有相当大的不确定性，无论是温室气体还是太阳辐射都很难单独描述这一变化，关于这一点在下文将详细描述。

1.2 冰川数据

Petit等人曾根据Vo st o k的冰川中不同深度的冰氘含量，推求出距今约4 2万年以内的全球地标气温近似序列[13](以下简称P序列)。图3为我们以此数据做出气温变化的序列图。从图上可以很容易的看出全球气温呈周期约为10万年的周期波动，且每个周期的波动情况大致相同。根据这一序列的规律，地球气温正处于快速上升和温度最高的时期。由于这一序列准确性和可靠性均不高，并不能以此判定全球气温未来的发展，但这也提供了新的思路。至于这种周期性的波动的原因还有待进一步讨论。

2 变化因素

2.1 人类活动

工业以来人类的生产活动在促进经济增长的同时也会产生温室气体并排放进大气中，而一般认为温室气体的浓度对全球气候有着重要的影响。因此研究人类活动对气候变化的作用，实际上就是讨论温室气体浓度变化与全球气候变化的关系。而在众多的温室气体种类中，C O 2被认为是起主要作用的气体[15]。本文将着重以C O 2作为论述对象，来讨论温室气体浓度变化与气候变化的关系。

由于C O 2检测起步较晚，尚没有时间跨度较长且较为精确的数据，为方便讨论，本文选用K e el i n g提供的19 5 8 - 2 0 0 8年的C O 2序列[16](一下简称K序列)和Et h e r id g e根据冰川气泡中C O 2的含量拟合出的1010 -19 7 5年(以下简称E1序列)及18 3 0 -19 7 8年的数据[17](以下简称E2序列)。图4，图5，图6分别为根据K 序列的数据做出的序列图以及根据E1，E2序列图。

图5的曲线可以看作以175 0年为分界线的两部分，前一部分C O 2浓度变化较为平缓，而自175 0年后C O 2浓度则开始大幅度快速上升。1750年前后正是工业开始的时期，因此人类活动对大气中C O 2浓度具有相当大的影响是非常可信的。

通过观察图4，图5可以判断在近百年以来大气中C O 2的含量一直呈上升趋势，且有增长速度愈发加快的趋势，通过S P S S软件对K序列和E2序列进行二次曲线拟合，结果参数如表2所示，显然拟合度都很高。虽然并不能以此来判断C O 2浓度是否会呈二次型曲线推演，但可以明确的是，近百年和C O 2浓度是相对严格的上升的。这与气温变化存在的剧烈波动区别很大，而Le c o nte等人的最新研究又表明，温室气体浓度的升高并不会很快引发“温室失控”，亦即温室气体对气候的影响要比先前的估计小很多[23]，因此虽然温室气体会加剧全球气候变暖，但单纯用温室气体浓度来描述全球气温是不可行的。

2.2 太阳活动

I P C C 的反对者们普遍认为近百年以来的气候变化是自然活动占主导的，并非人类活动，在众多的自然活动中，太阳活动被认为是影响最大的一种。太阳活动对全球气温的影响主要体现在辐照度的改变上。因此本文采用T SI(To t a l S ol a rIr ra dia n ce)作为描述太阳活动的变量，并选用K o p p 等人所做的T S I序列(以下简称为T序列)作为参考，图7为根据T序列所做序列图[18]。

若将T序列与J序列对比，很难看出两者的联系，通过S P S S计算得到两个序列的皮尔森相关系数为0.0(运算结果见表3)。图8为经过线性处理的气温序列和T SI序列序列图。

不过由于太阳的活动周期为大约为11年，如果太阳活动对全球平均气温具有很大影响，那么也应该以11年左右为限，因此根据将J序列和T序列距平取11年滑动平均而生成两个新的序列分别为J m 序列和T m 序列，Jm序列和Tm序列的序列图为图9通过S P S S 软件计算J m序列T m序列的相关性结果为表4。J m序列T m序列的皮尔森相关系数为0 .8 4 6，可以认定T SI 对全球平均气温相关。

同时根据图9可以看书J m序列T m序列在大部分区域都是同方向的，局部区间上变化趋势略有差异，这很可能是受地质活动等其他因素的影响。

2.3 其他因素

上文已经叙述，全球平均气温主要由太阳活动和温室气体两方面决定，在此基础上，还有很多其他因素虽然不能决定全球气候的变化趋势，但仍对全球气候变化具有一定影响，其中影响度比较大的主要地质活动和海洋活动。

2.3.1 地质活动

火山活动是公认的对全球气候影响较大的地质活动，与前面所论述的影响因素不同，火山活动与全球气候变暖是负相关的关系，火山喷发会使得空气中S O 2，灰尘颗粒等物质的含量增加，这些物质与温室气体的作用相反，会降低地球对太阳辐射的吸收。根据于革等人的研究发现，近1 2 0 0 0年以来每一次大范围的全球降温都与火山活动有关[19]。而王绍武的计算则表明，近百年的全球气候变化与火山活动也成负相关，相关系数为- 0.40[20]。

2.3.2 海洋活动

关于海洋活动对影响全球气候变化的设想最早由Ke eli n g[21]提出，他认为，潮汐强弱的变化会使得海洋中的冷水上升而降低海洋温度，进而降低全球气温，据测算，潮汐强弱变化的周期大约在15 0 0 -18 0 0年之间，而过去几万年全球的大气候波动的周期也与之近似，另有一种观点[22]认为，潮汐不仅会直接影响全球气温，也会通过影响大气环流，降水等而间接

影响全球气候，但目前这一理论正处于发展中，尚无十分有力的证据证明，本文在此不多论述。

3 模型描述

根据上文的讨论，我们可以得出以下结论：( 1 )近百年的全球地表平均气温整体成上升趋势但具有很强的波动性和不确定性；

(2)全球气温可能存在着周期很长的周期，且可能性很高，而从趋势上看现今全球气温正处在波峰的位置；

(3)C O 2的含量在工业以后大幅度上升，虽加剧了全球气候变暖，但其上升的模式偏向于二次型，且波动性不大，无法描述近百年气温的变化；

( 4 )太阳活动能够较为准确的反映气温的变化趋势仍无法全面描述全球气候变化；

(5)而一些其他自然因素如地质活动，海洋活动等尚缺乏十分有力的证据，暂时只能认为其对气候变化有影响，但主导气候变化趋势的应该是太阳活动和温室气体。

为阐述这一情况，本文提出全球气温等效简化模型。

3.1 模型建立

(1)设某一时间点t 0，温度为T 0则对时间点t 1(t 1＞t 0),t 1时刻温度为t 1。

( 2 )设任意两时刻温度的变化量为ΔT。

(3)将地球作为一个整体，其比热容为C，质量为m。

(4 )设ΔW s为一段时间内太阳辐射地球热能的总和，ΔW ei为一段时间内除太阳辐射以外的其他输入的热能总和，ΔW eo为一段时间内除反射太阳辐射以外流失的热能的总和。ΔW e为一段时间内除太阳活动外其他热能输入输出的代数和。

(5)μ为被反射回太空的太阳能的比例系数。

3.2模型推导

因为地球的组成结构基本不变因此认为C和m为常数，所以

由于地球的基本组成结构短时间内不会改变，以此我们可以认为W e虽略有波动但总体保持不变，即

其中W e*为W e的基准量，δ( t )为波动量，且

3.3 模型分析

(1)如公式所示，当所取时间跨度很短时δ(t)对温度影响较大，且由于太阳活动的周期性，W s的波动也很大，因此以年为单位时太阳活动与全球气温相关性较低。

(2)当时间跨度增加到11年时，由于太阳活动的周期为1 1年左右，因此W s变化相对较为稳定，而δ(t)由于时间跨度的增加而收敛，此时太阳活动与全球气温相关性会增大，这与J m序列、T m序列相关度较高的现象吻合。

(3)δ(t)会受地质活动，大气环流等多种因素影响，具有相当大的不确定性，因此太阳活动有时在一定时间范围内会表现出与气温变化无关甚至反相关的状态。

(4 )由于气温是连续的，因此当出现对温度影响极大的事件时，其对温度的影响会延续一段时间的，例如19世纪中叶曾发生多次火山喷发导致全球气温下降[1 9]因此当随后的T SI呈下降趋势时，全球气温仍呈上升趋势。

4 结语

该文通过对近15 0 a与4 2 0 0 0 0 a B P的全球地表气温序列进行分析，并与C O 2浓度、T SI等序列进行对比，得出与传统观点不同的结论：

(1)全球气温很可能具有的周期性，其周期约为10 0 0 0 0 a，且现今全球气温正处于波峰处，因此近百年的全球气温变化也许并非由温室气体浓度增加造成的。

( 2 )全球气候是由多种因素共同决定的，任何一个因素都无法完全描述气温的变化。

(3)虽然自工业以来人类活动导致温室气体浓度大幅上升，但其对气候变化的影响十分有限，既不能决定全球气候变化的趋势也无法完全描述全球气候的变化。

(4)太阳活动对全球气候的影响最大，T S I和气温11点滑动平均序列具有很强的相关性。

(5)其他自然因素如地质活动，海洋活动等也对气温具有一定影响，但由于其不确定性和缺少有力证据，其对全球气温的影响尚无法估计。

与此同时，该文的研究和讨论尚有不完整处，太阳活动虽与全球气温有很强的相关性，但仍有部分时间范围两者无关甚至负相关，具体原因是什么；C O 2浓度对全球气温具有怎样的影响，其他自然因素在全球气温变化中发挥多大作用，这些问题有待进一步讨论。