當(dāng)復(fù)雜科學(xué)遇見地球系統(tǒng)：氣候網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜性與人工智能

導(dǎo)語地球氣候系統(tǒng)是一個多尺度運(yùn)作的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，受到自然界諸多過程（如大氣環(huán)流、洋流、地質(zhì)演變到生物地球化學(xué)循環(huán)）以及人類活動的深刻影響。這些錯綜復(fù)雜的相互作用不僅塑造了全球氣候的變異性，也決定了區(qū)域性天氣模式的形成。因此，深入理解這些動態(tài)變化對于我們預(yù)測未來氣候情景——無論是短期內(nèi)的幾天還是長期內(nèi)的幾十年——及其對全球環(huán)境和社會可能產(chǎn)生的影響至關(guān)重要。在氣候變化不斷加速的當(dāng)下，掌握這些相互作用的機(jī)制，對于我們減少氣候風(fēng)險、適應(yīng)環(huán)境變化具有前所未有的緊迫性。近日，發(fā)表于ScienceBulletin一項(xiàng)最新展望系統(tǒng)介紹了“地球系統(tǒng)”分析的概念，即采用一種全面的方法跨越學(xué)科界限，整合多領(lǐng)域的知識，以期全面把握我們地球系統(tǒng)的復(fù)雜性，更深刻地理解氣候系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)制，為應(yīng)對氣候變化的挑戰(zhàn)提供科學(xué)依據(jù)和策略。關(guān)鍵詞：復(fù)雜科學(xué)，地球氣候系統(tǒng)，氣候臨界點(diǎn)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，人工智能1.復(fù)雜性和地球系統(tǒng)2.整合現(xiàn)代與全新世氣候變化3.綜合框架：全新世氣候數(shù)據(jù)、氣候模型、復(fù)雜科學(xué)與人工智能4.氣候網(wǎng)絡(luò)、人工智能與氣候變化的政策含義1.復(fù)雜性和地球系統(tǒng)復(fù)雜科學(xué)是一種多學(xué)科方法，旨在理解具有非線性、涌現(xiàn)、反饋循環(huán)和自組織的系統(tǒng)。這些概念對于分析固有復(fù)雜的地球氣候系統(tǒng)至關(guān)重要。氣候中的非線性可能導(dǎo)致傳統(tǒng)線性模型無法預(yù)測的突然變化或臨界點(diǎn)。涌現(xiàn)指的是氣候系統(tǒng)中新模式或行為的自發(fā)發(fā)展，例如持續(xù)性天氣異常的形成。在氣候系統(tǒng)中，一個部分的變化可能會通過這些反饋循環(huán)放大或減弱整體的影響，而自組織描述了氣候系統(tǒng)內(nèi)部的局部相互作用如何能夠在沒有中央?yún)f(xié)調(diào)機(jī)制的情況下，導(dǎo)致有序結(jié)構(gòu)或行為的發(fā)展，比如大規(guī)模環(huán)流模式的形成。在地球氣候領(lǐng)域，復(fù)雜性科學(xué)的方法論使研究人員能夠模擬跨越時間和空間尺度的復(fù)雜相互作用。其中一個有效的工具是氣候網(wǎng)絡(luò)（ClimateNetwork，簡稱CN節(jié)點(diǎn)代表不同的地理區(qū)域，節(jié)點(diǎn)之間的鏈接顯示了這些區(qū)域在氣候變量上的相互關(guān)系，比如溫度或降水量。復(fù)雜系統(tǒng)方法研究了某個地區(qū)發(fā)生的擾動，比如海面溫度的顯著上升，是如何通過網(wǎng)絡(luò)傳播的，以及這些擾動是如何觸發(fā)一系列影響全球天氣模式的事件。與依賴線性假設(shè)和過度簡化的相互作用的傳統(tǒng)模型不同，氣候網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉復(fù)雜的動態(tài)并揭示氣候系統(tǒng)內(nèi)更廣泛的效構(gòu)建氣候網(wǎng)絡(luò)涉及幾個步驟。首先，需要定義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)代表包含各種氣候變量的空間網(wǎng)格。節(jié)點(diǎn)作為參考點(diǎn)，使研究人員能夠研究特定地點(diǎn)及其隨時間變化的氣候行為。接下來，基于氣候數(shù)據(jù)的統(tǒng)計相關(guān)性創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)之間的鏈接。通常使用Pearsoncorrelation（皮爾遜相關(guān)）、Eventsynchronization（事件同步）、Mutualinformation（互信息）和Causality（因果關(guān)系）等方法評估連接強(qiáng)度。有了這些數(shù)據(jù)，就可以構(gòu)建一個有向加權(quán)的氣候網(wǎng)絡(luò)，說明氣候系統(tǒng)內(nèi)的相互聯(lián)系。關(guān)鍵指標(biāo)，如節(jié)點(diǎn)中心性和聚類系數(shù)，提供了對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的洞察，幫助識別關(guān)鍵的氣候熱點(diǎn)并評估網(wǎng)絡(luò)的脆弱性。氣候網(wǎng)絡(luò)的一個主要應(yīng)用是預(yù)測厄爾尼諾事件，這是全球氣候變異的主要驅(qū)動力。傳統(tǒng)的厄爾尼諾預(yù)測常常受到“春季障礙”的困擾，這使得預(yù)測者難以在厄爾尼諾發(fā)生前六個月識別出異?，F(xiàn)象的開始。然而，氣候網(wǎng)絡(luò)通過檢測氣候系統(tǒng)中的協(xié)同動態(tài)，使得早期預(yù)警系統(tǒng)能夠提前一年預(yù)測厄爾尼諾事件，提高了厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）事件的預(yù)測能力，為準(zhǔn)備和緩解工作提供了寶貴的時間。占印度年降雨量70%以上的印度夏季季風(fēng)，也從氣候網(wǎng)絡(luò)分析中受益。盡管已經(jīng)有相關(guān)模型被開發(fā)，但長期和可靠地預(yù)測季風(fēng)降雨一直是一個挑戰(zhàn)。通過繪制季風(fēng)區(qū)域之間的相互聯(lián)系，氣候網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)了我們對季風(fēng)變化及其驅(qū)動因素的理解并改善了季節(jié)性預(yù)測，這對于農(nóng)業(yè)和水資源管理至關(guān)重要。大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流（AMOC）是另一個用氣候網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)鍵氣候組成部分。AMOC重新分配熱量并影響氣候。最近的研究表明，自20世紀(jì)中葉以來AMOC有所減弱，這對長期氣候穩(wěn)定性有影響。氣候網(wǎng)絡(luò)通過分析大西洋內(nèi)部的連通性模式，幫助識別潛在AMOC崩潰的早期預(yù)警信號，為氣候科學(xué)家和政策制定者提供了寶貴的洞察。氣候網(wǎng)絡(luò)分析還專注于極端降雨事件，通過分析全球降雨模式，氣候網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)了導(dǎo)致極端降雨事件的大氣遠(yuǎn)程連接模式（teleconnections這為理解這些極端降雨事件的可預(yù)測性和其背后的機(jī)制提供了洞見。這種更深入的理解幫助氣象學(xué)家預(yù)測和準(zhǔn)備應(yīng)對這些極端事件，可能挽救生命并減少經(jīng)濟(jì)損失。此外，氣候網(wǎng)絡(luò)在研究氣候臨界點(diǎn)方面也發(fā)揮了重要作用——臨界點(diǎn)是指那些微小的擾動就能使系統(tǒng)的狀態(tài)或發(fā)展發(fā)生質(zhì)的變化的關(guān)鍵閾值。識別這些臨界點(diǎn)對于氣候風(fēng)險評估至關(guān)重要。氣候網(wǎng)絡(luò)提供了一個框架，用于檢測早期預(yù)警信號并理解不同臨界點(diǎn)之間的相互依賴性及其可能的連鎖反應(yīng)，其中一個臨界點(diǎn)可能觸發(fā)另一個臨界點(diǎn)。例如，研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了亞馬遜雨林、青藏高原和西南極冰蓋之間的相關(guān)性，強(qiáng)調(diào)了對不同氣候系統(tǒng)相互作用進(jìn)行全面觀察的必要性。例如，1979年至2022年的溫度異常揭示了青藏高原、北極和中國東部之間有方向的相互影響。圖1.復(fù)雜地球系統(tǒng)間的氣候網(wǎng)絡(luò)分析2.整合現(xiàn)代與全新世氣候變化要全面理解氣候在本地和全球尺度上的深遠(yuǎn)影響，至關(guān)重要的一點(diǎn)是將現(xiàn)代觀測數(shù)據(jù)的見解與全新世時代記錄提供的豐富背景相結(jié)合?，F(xiàn)代觀測數(shù)據(jù)，如衛(wèi)星測量和儀器記錄，為我們提供了對當(dāng)前氣候模式的實(shí)時洞察，并為構(gòu)建氣候網(wǎng)絡(luò)奠定了基礎(chǔ)。然而，現(xiàn)代數(shù)據(jù)集通常只覆蓋幾十年，限制了它們捕捉長期變異性和臨界點(diǎn)的能力。全新世（Holocene）氣候數(shù)據(jù)，源自冰芯、樹輪和沉積層等古氣候代理物，提供了過去氣候條件的關(guān)鍵長期記錄。這些數(shù)據(jù)使我們能夠重建溫度、降水和大氣環(huán)流等關(guān)鍵氣候變量，時間跨度達(dá)數(shù)千年。整合全新世數(shù)據(jù)使氣候網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉長期氣候動態(tài)，識別關(guān)鍵的臨界點(diǎn)，并探索持續(xù)數(shù)千年的遙相關(guān)（長距離氣候聯(lián)系）的演變。例如，全新世數(shù)據(jù)使我們能夠檢測到持久的相關(guān)性，如北大西洋氣候模式與亞洲季風(fēng)之間的聯(lián)系。這些見解揭示了數(shù)千年來區(qū)域氣候如何在更廣泛的全球尺度上相互作用。此外，將全新世數(shù)據(jù)整合到氣候網(wǎng)絡(luò)中使我們能夠研究過去的臨界點(diǎn)，例如撒哈拉的快速沙漠化，并更好地預(yù)測未來可能發(fā)生類似事件的條件。全新世記錄還為我們提供了有關(guān)地球氣候如何響應(yīng)自然脅迫的寶貴見解，例如火山活動或太陽變化，幫助我們評估氣候系統(tǒng)的韌性，并通知預(yù)測現(xiàn)代人類活動可能如何推動未來變化。將全新世數(shù)據(jù)整合到氣候網(wǎng)絡(luò)中，使我們能夠檢測到傳統(tǒng)模型可能忽視的模式和動態(tài)，這些傳統(tǒng)模型通?；诙唐跀?shù)據(jù)集。這種整合為我們提供了更全面的長期氣候變異性理解，并為預(yù)測未來氣候情景（從幾天到幾十年）和臨界點(diǎn)提供了關(guān)鍵見解。3.綜合框架：全新世氣候數(shù)據(jù)、氣候模型、復(fù)雜科學(xué)與人工智能未來的研究范式正越來越多地將復(fù)雜科學(xué)和人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)方法（如全新世氣候數(shù)據(jù)和氣候模型）相整合，以深化我們對地球動態(tài)的理解。全新世氣候數(shù)據(jù)，源自跨越千年的地質(zhì)記錄，為我們提供了過去氣候變異性和環(huán)境變化的關(guān)鍵見解。這一歷史背景對于解析自然氣候驅(qū)動因素與人類活動之間的復(fù)雜相互作用至關(guān)重要，它為未來氣候情景（從幾天到幾十年）的預(yù)測提供了信息。復(fù)雜科學(xué)為分析地球氣候等非線性、相互連接的系統(tǒng)提供了一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蚣堋Ｍㄟ^整合網(wǎng)絡(luò)理論和計算建模，它揭示了傳統(tǒng)方法可能忽視的新興模式和動態(tài)。這些見解得到了先進(jìn)氣候模型的補(bǔ)充，這些模型利用全新世數(shù)據(jù)來完善模擬并在多樣化的氣候情景中提高準(zhǔn)確性。特別是，人工智能通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來處理和解釋復(fù)雜的氣候數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了氣候網(wǎng)絡(luò)分析。人工智能的一個關(guān)鍵優(yōu)勢在于其能夠識別氣候變量之間的非線性關(guān)系，這些關(guān)系通常被傳統(tǒng)的線性模型所忽視。例如，支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛用于通過從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來分類和預(yù)測氣候現(xiàn)象。這些算法使研究人員能夠檢測氣候網(wǎng)絡(luò)中不同區(qū)域之間的微妙非線性相互作用，提供對氣候動態(tài)的更深入洞察，例如遙相關(guān)的出現(xiàn)。人工智能有助于揭示網(wǎng)絡(luò)中隱藏的聯(lián)系，使研究人員能夠更好地理解地理上相距遙遠(yuǎn)的地區(qū)之間的相互作用。除了模式識別，包括聚類和降維在內(nèi)的人工智能工具在揭示氣候網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的隱藏結(jié)構(gòu)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。這些方法根據(jù)它們共享的氣候模式對區(qū)域或節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，即使沒有先驗(yàn)知識或標(biāo)記數(shù)據(jù)。例如，聚類技術(shù)可以應(yīng)用于對經(jīng)歷同步極端氣候事件的區(qū)域進(jìn)行分組，揭示有助于解釋更廣泛氣候系統(tǒng)相互作用的新興行為。同樣，降維技術(shù)，如變分自編碼器，通過關(guān)注最顯著的模式來簡化復(fù)雜數(shù)據(jù)集，使研究人員能夠識別通過傳統(tǒng)分析可能不明顯的異?；蛑卮髿夂蜣D(zhuǎn)變的早期跡象。此外，長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)特別適合處理氣候數(shù)據(jù)中的時間動態(tài)。這些網(wǎng)絡(luò)可以模擬氣候變量之間的時間依賴性和序列關(guān)系，允許更準(zhǔn)確的長期預(yù)測。例如，LSTM已應(yīng)用于通過分析過去的氣候網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來預(yù)測厄爾尼諾事件，從而實(shí)現(xiàn)早期和準(zhǔn)確的預(yù)警。LSTM所具有的模擬復(fù)雜且隨時間變化的相互作用的能力可增強(qiáng)我們預(yù)測未來氣候事件的能力。通過這種建模能力，可以提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。人工智能的另一個重要貢獻(xiàn)是其在氣候網(wǎng)絡(luò)內(nèi)揭示因果關(guān)系的能力。像因果影響框架測試這樣的工具使得研究人員能夠確定哪些區(qū)域或變量對其他變量有預(yù)測能力，從而幫助闡明網(wǎng)絡(luò)中的因果關(guān)系。通過識別驅(qū)動氣候相互作用的關(guān)鍵變量，人工智能不僅提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，還提高了我們對各種氣候系統(tǒng)相互依賴性的理解。通過這種方式，人工智能在識別和篩選氣候變異的關(guān)鍵驅(qū)動因素，如海洋-大氣相互作用中的關(guān)鍵因素，這些因素在塑造全球天氣模式中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。此外，人工智能工具自動化了大量氣候數(shù)據(jù)的處理，使氣候網(wǎng)絡(luò)能夠隨著新數(shù)據(jù)的可用性而不斷更新和完善。這對于處理跨多個時間和空間尺度的大規(guī)模實(shí)時氣候數(shù)據(jù)尤為重要。通過自動化數(shù)據(jù)集成和分析，人工智能簡化了氣候網(wǎng)絡(luò)的更新，確保預(yù)測模型能夠響應(yīng)不斷變化的氣候條件，保持準(zhǔn)確性和最新性。因此，由人工智能驅(qū)動的氣候網(wǎng)絡(luò)能夠通過比傳統(tǒng)方法更有效地整合和處理不同的數(shù)據(jù)集，生成更準(zhǔn)確的氣候預(yù)測，包括熱浪、洪水和干旱等極端天氣事件?？傊斯ぶ悄茉跉夂蚓W(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用通過揭示隱藏的模式、識別非線性關(guān)系以及增強(qiáng)氣候模型的預(yù)測能力，提高了我們對復(fù)雜氣候相互作用的理解。通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和因果推斷等先進(jìn)技術(shù)，人工智能使研究人員能夠超越傳統(tǒng)模型的能力，為地球氣候系統(tǒng)的行為和可預(yù)測性提供新的見解。復(fù)雜科學(xué)與人工智能的協(xié)同作用，結(jié)合全新世氣候數(shù)據(jù)和氣候模型，使研究人員能夠全面評估地球的氣候動態(tài)。這一跨學(xué)科框架不僅加深了科學(xué)理解，還支持制定可持續(xù)策略，以減輕氣候風(fēng)險并增強(qiáng)地球的環(huán)境韌性。通過利用現(xiàn)代技術(shù)和歷史數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，研究人員可以創(chuàng)建更強(qiáng)大的模型，以更好地預(yù)測未來氣候情景（從幾天到幾十年）并通知有效的政策決策。原文所提出的范式可以作為專注于特定過程的單個氣候網(wǎng)絡(luò)，也可以作為代表不同氣候變量或地理區(qū)域的多個相互作用的氣候網(wǎng)絡(luò)。例如，一個氣候網(wǎng)絡(luò)可能代表全球溫度網(wǎng)絡(luò)，而另一個可能專注于降水。這些氣候網(wǎng)絡(luò)將通過共享節(jié)點(diǎn)和鏈接進(jìn)行交互，模擬一個過程或區(qū)域的變化如何影響另一個過程或區(qū)域，例如海洋環(huán)流和大氣環(huán)流之間的關(guān)系。人工智能工具，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，將用于自動更新氣候網(wǎng)絡(luò)與實(shí)時數(shù)據(jù)，并在過程和尺度之間揭示隱藏的模式。這種方法確保了范式保持靈活和可擴(kuò)展，能夠解決氣候系統(tǒng)在空間和時間維度上的相互連接性。雖然像強(qiáng)降雨或融雪這樣的氣候脅迫在觸發(fā)洪水和滑坡等事件中至關(guān)重要，但這些過程還涉及內(nèi)部演變機(jī)制，如土壤濕度、坡度穩(wěn)定性和植被覆蓋。所提出的范式為建模這些內(nèi)部動態(tài)提供了一個強(qiáng)大的框架。氣候網(wǎng)絡(luò)可以整合外部脅迫（例如，降水、溫度）和內(nèi)部變量（例如，土壤飽和度、地下水位允許更全面地理解這些事件的驅(qū)動過程。通過整合多層網(wǎng)絡(luò)，該范式可以捕捉地表氣候條件和地下因素之間的相互作用，更準(zhǔn)確地表示導(dǎo)致洪水或滑坡的條件。人工智能通過分析大量數(shù)據(jù)集，如衛(wèi)星圖像和現(xiàn)場測量，來檢測早期預(yù)警信號，如土壤濕度上升或土地不穩(wěn)定。人工智能驅(qū)動的氣候網(wǎng)絡(luò)也可以實(shí)時更新，通過不斷調(diào)整以適應(yīng)不斷變化的情景來提高準(zhǔn)確性。這種全面的方法考慮到內(nèi)部和外部驅(qū)動因素之間的復(fù)雜相互作用，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測洪水和滑坡。該范式旨在提高從短期（幾天到幾周）到長期（幾年到幾十年）的時間尺度上的氣候可預(yù)測性。對于短期預(yù)測，范式整合實(shí)時數(shù)據(jù)，為風(fēng)暴或大氣層河流等極端事件提供早期預(yù)警。對于中期預(yù)測，它模擬季風(fēng)和ENSO周期等季節(jié)性現(xiàn)象，幫助預(yù)測它們的發(fā)生和強(qiáng)度。范式還通過模擬海洋環(huán)流變化等大規(guī)模氣候過程，來解決長期預(yù)測問題，跨越數(shù)年到數(shù)十年。通過整合人工智能和歷史數(shù)據(jù)，該范式獨(dú)特地具備了檢測氣候系統(tǒng)中的臨界點(diǎn)和轉(zhuǎn)變的能力，使其能夠適應(yīng)短期事件預(yù)測和長期氣候建模。4.氣候網(wǎng)絡(luò)、人工智能與氣候變化的政策含義氣候網(wǎng)絡(luò)和人工智能驅(qū)動的模型為應(yīng)對氣候變化的政策制定者提供了基本工具。通過揭示遙相關(guān)，氣候網(wǎng)絡(luò)有助于評估一個區(qū)域的事件如何影響其他區(qū)域，從而允許進(jìn)行更準(zhǔn)確的風(fēng)險評估和極端天氣的早期預(yù)警。人工智能通過處理實(shí)時數(shù)據(jù)來增強(qiáng)這一點(diǎn)，使政府能夠采取預(yù)防性行動并有效分配資源。人工智能和氣候網(wǎng)絡(luò)還有助于識別氣候臨界點(diǎn)，例如海洋環(huán)流的轉(zhuǎn)變或冰蓋的崩潰。通過整合全新世數(shù)據(jù)，這些模型可以預(yù)測可能觸發(fā)此類事件的條件，指導(dǎo)政策制定者實(shí)施預(yù)防性措施。此外，氣候網(wǎng)絡(luò)提供了對區(qū)域氣候風(fēng)險的見解，幫助政府優(yōu)化適應(yīng)策略，例如分配水資源或規(guī)劃基礎(chǔ)設(shè)施。在全球范圍內(nèi)，氣候網(wǎng)絡(luò)為國際合作提供了證據(jù)，展示了區(qū)域行動，如砍伐森林，如何影響