箱21定义未来的特征
图2.4说明了未来特征的类别之间的关系在CCIAV研究中最常用的。因为定义不同不同的领域,我们提出一个一致的类型学在本章使用。类别是杰出的全面性和合理性。
全面性表明,在很大程度上,未来的描述了社会经济的各个方面/生物物理系统旨在代表。其次,它表明任何单一元素的细节特征。
合理性是一个主观的衡量是否描述的未来是可能的。难以置信的期货认为有零个或微不足道的可能性。合理的期货可以进一步区分是否赋予特定的可能性。
类似物,
人工实验
难以置信的期货
零个或微不足道的可能性
场景
类似物,
场景
预测
敏感性分析
概率期货
预测
敏感性分析
合理的期货
不认为可能性
与认为可能性
人工实验。未来的描述构造不考虑合理性(因此通常是难以置信的)一个连贯的逻辑以研究过程或交流见解。人工实验的综合性范围从简单的思想实验详细的集成建模研究。
图2.4。未来的特征。
敏感性分析。敏感性分析采用特征涉及任意或毕业一个或几个变量的调整相对于参考案例。这些调整可能是合理的(例如,改变现实的大小)或难以置信的(例如,调整变量之间的相互作用被忽略),但是主要目的是探索模型对输入和输出的不确定性。
类似物。类似物是基于记录的充分条件,被认为代表了未来在研究地区的条件。这些记录可以过去的条件(颞类似物)或从另一个区域(空间类似物)。他们的选择是遵循信息来源如AOGCMs;他们是用于生成详细的场景,实际上无法通过其他方式获得的。类似物是合理的,因为它们反映了真实情况,但可能是难以置信的,因为没有两个地方或时间在所有方面都是相同的。
场景。一个场景是一个连贯的,内部一致,说明一个可能的未来的世界(联合国政府间气候变化专门委员会,1994;Nakicenovic et al ., 2000;Raskin et al ., 2005)。场景不是预测或预测(标明被认为是最有可能的结果),但选择图像不认为可能的未来将会如何展开。他们可能会定性、定量或两者兼而有之。一个包罗万象的逻辑通常涉及多个组件的场景中,例如一个故事情节和/或预测特定元素的一个系统。探索(或描述)场景描述未来的变化,根据已知的过程或推断过去的趋势(卡特et al ., 2001)。规范(或规定)场景描述一个预先确定的未来,要么乐观,悲观,或中性(阿尔卡莫,2001),和一组操作可能需要实现(或避免)。这样的场景经常使用逆模型开发方法,通过定义约束,然后诊断合理组合的基础条件,满足这些约束(见Nakicenovic et al ., 2007)。
故事情节。故事情节是定性的,内部一致的未来如何发展。他们描述的主要趋势在socio-political-economic司机变化和这些驱动程序之间的关系。故事情节可能是独立的,但更多时候支撑未来变化的定量预测,故事情节,连在一起,就构成了一个场景。
投影。投影通常被视为未来和途径导致的任何描述。然而,在这里,我们定义一个投影的model-derived估计未来条件相关的一个集成系统的一个元素(如排放、气候、经济增长或投影)。raybet雷竞技最新综合预测通常低于场景,即使预测元素是受到其他元素的影响。此外,预测可能的概率,而场景所说不把可能性。
概率期货。期货认为可能概率。未来的程度以概率的方式特征可以相差很大。例如,条件概率期货受到特定和陈述假设基本假设是如何表示的。分配概率也可能不精确或定性。
与辐射强迫在2000年约为0.6°C到2100年(米尔et al ., 2007)。海洋热膨胀导致的海平面上升的反应要慢得多,在几千年的时间尺度;承诺之间估计海平面上升0.3和0.8米高于当前的水平,到2300年,假设浓度稳定在2100年达到此水平(米尔et al ., 2007)。然而,这些承诺的瞬时稳定运行是不现实的,因为辐射强迫是难以置信的,这意味着一个不切实际的发射率的变化(见Nakicenovic et al ., 2007)。因此他们只适合上设置一个下界视为不可避免的影响(帕里et al ., 1998)。
2.4.3灵敏度分析
敏感性分析(见框2.1)通常被应用于许多基于模型的CCIAV研究调查的行为系统,假设任意,经常定期间隔,调整重要的驱动变量。它已经成为一个标准的技术评估对气候变化的敏感性,使反应表面的建设影响多元气候空间(例如,van Minnen et al ., 2000;raybet雷竞技最新米勒et al ., 2003)。反应表面越来越构造结合未来气候评估的概率表示风险的影响(见部分2.4.8)。raybet雷竞技最新灵敏度分析抽样的不确定性在排放,自然气候变化raybet雷竞技最新、预raybet雷竞技最新测气候变化和气候变化带来的影响已经被用来评估提出的鲁棒性适应水资源管理措施Dessai (2005)。敏感性分析也被用作研究土地利用变化的装置,通过应用任意调整领域,如森林+ 10%,-10%的农田,这些区域的变化是空间显式(Shackley Deanwood, 2003) (Ott Uhlenbrook, 2004;凡发现和van阿希,2004;瓦兹et al ., 2004)。
2.4.4类似物
时间和空间类似物应用于一系列CCIAV研究。最近报道时间类似物的最常见的是历史的极端天气事件。这些类型的事件可能发生更频繁的人为气候变化下,需要某种形式的适应措施。raybet雷竞技最新一个给定的适用性raybet雷竞技最新气候条件作为模拟需要专业判断(即它的效用。,它代表了关键的天气气象变量影响的脆弱性)及其合理性(即。如何复制,如果预期未来气候条件)。raybet雷竞技最新极端事件判断的例子可能或很有可能在年底前世纪(见表2.2),可能成为类似物包括2003年欧洲的热浪(见第12章,节12.6.1)和孟加拉国洪水事件与强烈的夏季降水(殿下,2003 a)和挪威(Nffiss et al ., 2005)。其他极端事件表明潜在的类似物,但对未来的可能性变化不知道(克里斯腾森et al ., 2007),包括厄尔尼诺-南方涛动(ENSO) -相关事件(Glantz, 2001;Heslop-Thomas et al ., 2006)和强烈的降雨和洪水事件在中欧(Kundzewicz et al ., 2005)。也要注意这种模拟的适用性事件通常应考虑连同附带的信息的意思是气候的变化,这可能会缓解或加剧对极端事件的脆弱性。raybet雷竞技最新
空间类似物也被应用于CCIAV分析。例如,气候模型模拟分析了2071年到2100年为选定的欧洲raybet雷竞技最新城市(Hallegatte et al ., 2007)。模型网格框在欧洲表现出最接近的匹配在今天的温度和季节平均降雨量和那些预计在未来城市被确定为空间类似物。这些“流离失所”城市被用作启发式分析设备对经济的影响和适应气候变化下需求。raybet雷竞技最新一个相关的方法是寻求预测气候(例如,通过气候模型模拟),没有现在的地球上的气候类raybet雷竞技最新似物(“小说”的气候)或地区现在的气候不再是发现在未来(“消失”的气候:看Ohlemuller et al ., 2006;威廉姆斯et al ., 2007)。从这些研究结果与生态系统和生物多样性面临的风险。
2.4.5故事情节
故事情节CCIAV研究(见框2.1)越来越多地采用多部门和multi-stressor方法(霍尔曼et al ., 2005 a, b)多尺度(阿尔卡莫et al ., 2005;勒贝尔et al ., 2005;Kok et al ., 2006;Westhoek et al ., 2006 b),并且利用利益相关者引出(角et al ., 2006 b)。当他们变得更全面,增加的复杂性和丰富性所包含的信息帮助解释适应能力和脆弱性(Metzger et al ., 2006)。故事情节发展也是主观的,所以更全面的故事情节可以替代,但同样的,解释(Rounsevell et al ., 2006)。“区域”的概念,例如,可能以不同的方式解释在故事情节——作为世界地区,国家或地方行政单位。这可能对故事情节是如何深刻影响特征在当地规模,限制他们的再现性和可信度(Abildtrup et al ., 2006)。替代方法是联系一个当地的故事情节,被视为可靠的规模,全球的场景。
故事情节本身可以是一个端点(例如,rotman et al ., 2000),但通常提供定量的场景的基础。在故事情节和仿真(SAS)方法(阿尔卡莫,2001),量化和模型的输入参数进行估计通过定性的解释故事情节。参数估计通常是主观的,使用专家判断尽管更客观的方法,比如成对比较,被用来改善内部一致性(Abildtrup et al ., 2006)。类似物和涉众的启发也被用来估计模型参数(例如,rotman et al ., 2000;伯杰和Bolte拍摄,2004;Kok et al ., 2006)。此外,参与式方法很重要,协调长期与短期的场景,策略驱动的需求涉众(委拉斯开兹et al ., 2001;Shackley Deanwood, 2003;勒贝尔et al ., 2005)。
2.4.6场景
场景的进步发展焦油地址之间的一致性和可比性问题全球变化,司机和区域场景所需CCIAV评估(评审,请参阅Berkhout et al ., 2002;卡特et al ., 2004;牧师et al ., 2006)。无数的降尺度方法从全球sub-global规模正在崛起,一些依靠支撑全球的叙述故事情节场景。
时的焦油,大多数CCIAV研究利用气候情况(许多基于IS92排放场景),但很少应用同时代的社会经济情况,raybet雷竞技最新土地使用,或其他环境变化。那些做了一系列资源用于开发。IPCC特别报告排放场景(sr:看Nakicenovic et al ., 2000)提出了机会构建一个范围的气候和相互一致raybet雷竞技最新non-climatic场景。最初开发提供未来温室气体排放的场景,sr场景也伴随着故事情节的社会,经济和科技的发展,可以用于CCIAV研究(框2.2)。
已经有越来越吸收自焦油sr的场景,和大量的影响研究评估在未来这卷采用特征利用他们。7因为这个原因,这些场景突出显示在一系列的盒装在2.4节的例子。其他一些研究,特别是实证分析适应和脆弱性,场景是有限的相关性和不采用。
而老场景特别发达国家应对气候变化,全球其他几个主要场景raybet雷竞技最新
构建练习设计探索与全球环境变化的不确定性和风险。最近的例子包括:千禧生态系统评估场景- 2100 (MA:看到阿尔卡莫et al ., 2005), 2050年全球场景组场景(GSG:看Raskin et al ., 2002),和全球环境展望场景- 2032 (GEO-3:看联合国环境规划署2002)。这些练习进行了综述和比较,Raskin et al。(2005)和Westhoek et al。(2006)观察到,许多类似的假设应用于那些用于sr场景,在某些情况下使用相同的模型来量化主要因素和指标。所有的练习采用故事情节和仿真(SAS)方法(2.4.5节中介绍)。此外,所有包含重要特性,可以用于CCIAV研究;一些练习(例如,马和GEO-3)更进一步比原来老场景的描述可能的排放不仅在不同社会经济的途径还包括气候变量及其结果对生态和社会系统的影响。raybet雷竞技最新这有助于说明风险和可能的应对策略来应对可能的影响。
五类场景相关CCIAV分析焦油杰出:气候、社会经济、土地利用和覆盖,其他环境(主要是大气成分),和海平面场景(卡特et al ., 2001)。raybet雷竞技最新以下部分描述最近的进展在另外四类:这些类和技术情况,适应场景,缓解场景,场景集成。
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