全球变暖导致干旱？

    东非旱灾再一次引发科学界对全球变暖的讨论。当全球变暖这一在科学界依然存在很大争论的假定成为一个重要的国际政治议题时，越来越多科学家提出怀疑：从大尺度时间跨度来看，地球真的变暖了吗？即便全球变暖了，比如干旱等极端天气真是由全球变暖造成的吗？即便干旱了，（除了对遭受干旱局部地区的直接影响）一定会导致全球农作物欠收并随之带来全球性的粮食短缺吗？

    最新研究成果：

    干旱导致全球农作物欠收？证据不足！

    8月25日出版的《科学》杂志刊登了这样一篇论文：过去十年间由于干旱导致全球农作物欠收进而威胁人类粮食安全的论断证据不足。

    这项研究是由美国国家航空航天局（NASA）资助，由美国波士顿与巴西联邦大学联合开展的。研究中，科研人员分析了人造卫星上中分辨率成像光谱仪（MODIS）传回的对地观测实时数据后发现，对受云层和气溶胶影响的数据进行误差校正后，结果显示过去十年间全球85%的植被并未发生具有统计学意义的变化。

    研究论文还驳斥了2010年8月同样发表在《科学》杂志上的另一篇论文。在那篇论文里，美国蒙大拿大学学者赵茂盛与他的导师斯蒂芬·瑞宁(Steven Running)认为，20世纪80-90年代全球气候条件总体上较为稳定，但在21世纪头几年农作物产量有所下降。两位学者把发生在南半球的几次大面积干旱视为主要原因，并据此构建出一个数据模型。

    美国和巴西联合研究小组指出，赵茂盛基于MODIS观测数据构建的数据模型，忽视了地球大气里云层和气溶胶对观测结果造成的影响，也没有充分考虑亚马逊热带雨林土壤湿度这一重要变量对当地植被变化的影响。对于构建数据模型而言，最重要的是要使用足够大的时间和空间尺度。赵茂盛在2010年论文中推算，南半球植被十年间减少了0.34%，北半球植被则增加了0.24%，总体上地球植被减少了0.1%。美国和巴西联合研究小组认为，依据2000年到2009年的观测数据建立数据模型反应全球干湿变换趋势，时间尺度显然太微小，从而导致数据结论极不精确。即便推算结论得到地面实测数据支持，考虑到全球广袤的植被面积，0.1%的削减无论如何都是微不足道的。

    对赵茂盛的数据模型持反对意见的论文第一作者Arindam Samanta指出，依照赵的数据模型，极小的气温升高都将导致农作物产量下降。数据模型的构建者显然是先确定了结论再推导证明手段的。而且，按照赵的数据模型推算出来的亚马逊热带雨林植被变化的结果，与在地面上的实测数据存在28%的巨大差异。

    有学者认为，研究证据表明，依靠观测数据中几组变量之间的所谓联系去推导相关性不仅有可能陷入线性思维的泥沼，更有可能落入先认定结论再找证据的陷阱。

    数据模型预测未来

    科学家热衷建立数据模型，但它是否有效？

    其实上面的争论主要集中在一点：根据以往科学观测结果构建的数据模型是否有效。

    什么是数据模型？数据模型，简言之就是对客观事物及其联系的逻辑组织描述。按维基百科的最新定义，数据模型是定义数据如何输入与输出的一种模型，主要为信息系统提供数据的定义和格式。数据模型包括数据结构、数据操作、数据完整性约束条件，要求比较直观地模拟现实世界、容易为人理解、便于计算机实现。

    为什么要建立数据模型呢？简单地说，科学家们希望通过对已有数据的分析整合，推导出未来的情况。因此，建立数据模型，是当代科学界乐此不疲的工作。

    今年5月，我曾向美国国家大气研究中心（NCAR）学者徐晓明讨教大气科学领域构建数据模型的问题。徐晓明近年来最感兴趣的学术重点之一，就是使用根据1870年以来地球大气资料数据构建的一个1300年尺度全球气候数据模型，希望通过这个极端天气发生的可能性。

    这个数据模型涵盖了1870年以来全球大气、海洋、陆面、冰面、冰盖等五个重要模块的数据，数据模型建立后，先把推算的大气变化数据与东亚地区过去同一时期的实测数据比对，看看准确性有多高，从而判断建模是否成功、数据模型是否可信。

    大尺度模型建立以后，在全球范围内预测气候变化趋势将成为可能。但是，全球范围内的趋势预测对特定时间、特定区域人群的直接用处依然不大。因而，接下去的工作将更为艰巨，科研人员需要逐步建立降尺度数据模型，假如能够小到1平方公里的尺度，那对气温和降水的时间、空间分布的预测，就将会有很重大的现实意义。徐晓明说，那时人类将对还未发生的台风、龙卷风、异常高温、异常低温等极端天气了如指掌并采取有效应对措施。

    他的美好愿景并非“镜中花，水中月”——随着气象实测数据越来越详细以及相关数据模型越来越有效，未来三天内定时、定点、定量的精确天气预报，最迟将在10年内成功实现。人类有望更加适应生存的自然环境。

    全球变暖，坚定派与怀疑派的论战

    数据模型，基于其通过了解过去进而预测未来的特性，将永远处于修正和完善中，很少有数据模型诞生后就是“万应灵药”。徐晓明用数据模型研究了两年前肆虐台湾的台风“莫拉克”的风眼变化，并根据台湾气象部门观测到的数据不断完善既有数据模型。

    美国国家大气研究中心北极专家玛瑞卡·赫兰（Marika Holland）坚定地认为北极地区的冰盖处于不断萎缩与削减之中。她根据美国国家海洋和大气管理局提供的1979年至2010年对北极冰盖监测数据，构建了预测北极冰盖变化趋势的数据模型，推算出到2100年，随着全球温度变暖2.8摄氏度，北极地区气温将升高7摄氏度。不过，这位从未去过北极的女科学家却无法令人信服地解释为何在全球气候变暖趋势持续的大前提下，2007年北极冰盖面积反而比上一年明显增加。她承认，还有许多未知变量导致了大气科学研究中诸多不确定性。

    而徐晓明则毫不掩饰对全球变暖的怀疑：为什么大气中温室气体浓度增长的趋势与气候变暖的趋势曲线近似就一定能得出温室气体增加导致全球气候变暖？为什么主要温室气体甲烷排入大气后能在700年左右消失殆尽，而其他温室气体如二氧化碳就永远无法消失？人类是否搞清楚了海洋、土壤是否能从大气中吸收二氧化碳，它们之间的作用机制究竟如何？其实，对于我们赖以生存的环境，还有太多为什么，依然没有答案。