不确定情况下基于太阳辐射管理的气候变化减缓策略

导读：" 太阳辐射管理（Solar Radiation Management， SRM）主要是通过在大气层上层释放大量光散射空中悬浮粒子或是在低高度云层内释放海盐离子，使其能够将更多的太阳能反射回太空，以减少地 "

太阳辐射管理（Solar Radiation Management， SRM）主要是通过在大气层上层释放大量光散射空中悬浮粒子或是在低高度云层内释放海盐离子，使其能够将更多的太阳能反射回太空，以减少地球对太阳能的吸收，从而达到地球降温的目的。SRM提供了一种见效快、成本低的方法来减缓气候变暖（有估算表明SRM实施成本要比目前减排成本低100倍），但同时也对气候产生了一些负面的或是意料之外的副作用。由于这些副作用存在极大的不确定性，因此对于SRM积极的一面也难以做出定论。本文按照全球平均温升控制在2°C以内的目标，设定了未来SRM应用不确定情况下一些可能发生的排放情景。

SRM应用的不确定性涉及三个方面：SRM开始实施的时间，SRM的强度，以及可能发生的SRM终止。本文发现，在SRM的终止风险不能被排除的情况下，SRM的不确定性几乎不会导致GHG排放的增加，并且该结果针对SRM应用的各种不同假设条件已进行了验证。额外增加的CO2浓度限制条件，例如减轻海洋酸化，则要求即便在SRM高强度情况下仍需实施CO2的减排。然而在这种情况下，SRM应用却导致对非CO2（CH4，N2O）停止了减排。这说明气候目标的制定及可用的减排措施强烈影响着减排策略的优化。SRM降低减排成本的能力会因SRM应用的不确定性及可能的CO2浓度限制条件而有所减弱，同时在很大程度上还依赖于假设的减排成本。假设SRM的实施时间一直不确定，本文发现若推延SRM应用10至20年，对于实施目标性减排，其减排成本仅轻微有所增加。

太阳辐射管理（SRM），即人为地增加地球的反射率，已被认为是一种用来减缓未来气候变化影响效果快、成本低的方法。多个气候模型研究已经表明，SRM能够根据全球甚至区域的温度及降水数据抵消气候变化预测的大部分影响。

然而由于SRM没有同步保留每一个地区的当前气候数据，因此这就导致了气候变化影响的地理分布不均匀。一些SRM方法可能还会引起一些不利的影响，例如季风降雨的减少、亚非大部分地区的粮食供应紧张、或平流臭氧层恢复的延迟等等。SRM还可能导致区域间气候变化影响的巨大差异，尽管可以通过调整各区域间的地理特征减少影响。考虑到当前气候模型预测区域变化如降雨量的不确定性依然很大，因此对SRM应用所产生的不可预见的风险也会很高。此外，SRM也不能解决如海洋酸化等温室气体浓度增加所产生的影响。

确定一个理想气候变化策略的经济方法，需要平衡减排与SRM直接/间接成本两者的同时，还应考虑其减缓气候变化、避免气候损害的能力。为确定减排与SRM（已设定减排目标）之间的最佳平衡，SRM的应用成本及间接成本需要与其因实现目标而节省的潜在减排成本进行对比。

在实际应用中，SRM应用的决策不可能完全基于全球成本效益分析。鉴于各国影响分布不均匀的极高可能性，可能需要一个国际性协议来推动SRM的广泛应用。虽然目前没有任何国际性条约直接提及SRM的推广，但却有一些是要限制其应用。因为风险的问题，SRM方法对于公众也存在一个负面的关系。

之前很多研究已经分析了未来预估排放的气候影响以及SRM实施路径，对SRM成本与收益的最佳平衡也进行了尝试分析。这些研究强调，如果缺乏对SRM副作用的认识，将会造成对成本效益分析结果的不准确。Moreno-Cruz和Keith在不考虑时间性的基础上，通过问题的两个阶段解释了SRM损害的不确定性，而Emmerling和Tavoni则建立了SRM损害一次学习两种状态（one-shot learning and two possible states）下的情景。

减排与SRM的最佳组合在很大程度上取决于对SRM间接影响的不确定性假设。尽管造成影响的一些新的信息可通过研究而获得，但有些不可预见的影响可能只有在SRM被大规模应用之后才会显现。在这些不确定性得到解决之前，减排的决定要在SRM应用的不确定基础上做出。当对SRM的副作用有足够认知的时候，SRM应用的合理性才能够解决。

本文根据全球平均温升控制在2°C以内的目标，探讨了SRM应用在不确定性情况下，以最低成本所产生的最佳减排效果。通过将SRM最优水平作为一个不确定性变量，本文回避了评价SRM副作用的困难。对于SRM的不确定性，假定可以随着时间而解决，并且减排的决定可以随着新信息的出现而做出。本文也给出了简化情景下的减排对应于全面成本效益框架下最佳气候方案的适当解释。由于SRM无法减轻海洋酸化，本文给出了同时考虑温度升高和大气CO2浓度目标的情景，并讨论了CO2浓度限制与SRM两者的结合是如何影响着非CO2的减排。