人口增长、城镇化、人口迁移和战争将是对全球气候变化的混合响应。

在孟加拉，人们正在把一座清真寺移往安全的地方。图片来源：Magnum

目前的地球气候模型体现了物理和生物物理学过程。但地球已经进入新的状态：人类也在适应环境变化。这一重要情况必须被模拟。但仅基于简单经济叙述（从温室气体减排到未缓和的发展）的未来气候预测并不切实际。

面对干旱和海平面上升，人们正在修正自己的行为。英国爱丁堡大学定量地球观测专家Paul I. Palmer和同事撰文指出，尽管全球气候政策是有效的，并且各国正努力实现雄心勃勃的绿色能源生产和可持续发展目标，但在一个更温暖世界中的社会将存在不同。人们将迁移到那些资源更丰富的地区，或停留在自己长久以来生活的地方，并逐渐陷入贫困。“人口增长、城镇化、人口迁移和战争将是对全球气候变化的混合响应。”Palmer说。

研究人员指出，要了解这些事件将如何呈现以及哪种响应会更加有效，地球系统模型需要纳入人类—气候动力学。Palmer提到，这将是一个巨大的挑战：“我们仅仅开始理解人们如何响应自己的环境。但是，忽略人类行为就像设计桥梁不计算交通一样。”

决策决断

模拟社会—经济对气候变化的响应，面临两个重要的科学挑战。首先是描述人们如何作决策。第二是表达人类与地球系统的物理和生物物理组成部分的关系。

决策论接近于一个人或团体如何基于价值、愿望、健康、不确定性和合理性作出选择。例如，价值可能随着年龄、财富、教育、性、文化和宗教而变化。一些人可能认为使用核能源是避免温室气体排放的切实可行的方法，另一些人可能不喜欢它。诸如随着平均气温上升，是迁移还是留下等选择将受到干旱、火灾和洪水等因素的影响。结果和回报可能与生和死一样伟大。

英国微软研究中心计算机科学实验室生态学家Matthew J. Smith表示，要理解潜在的模式，人们需要收集大规模的行为统计资料，例如，不同背景的人如何响应气候变化？在严重干旱的情况下，生活在撒哈拉以南非洲的人的行为与澳大利亚南部居民有何不同？低收入和中等收入家庭的决策又有何不同？

评估影响

一些统计学资料能够从现存的数据库中取得，例如，联合国或全国人口普查编纂的健康和教育数据。社会和物理学动机测量结果能够从社会媒体和全球定位系统（GPS）中获得。2008年的一项研究发现，6个月里，10万手机用户的远距离旅行不是随机的，能够通过简单的函数进行描述。

“学习历史能够告诉我们未来将会如何。”Smith说，例如，公元640年~1200年，秘鲁文明在滨海河谷和安第斯山脉间迁移。历史气候记录和取自当时居民骨骸的线粒体DNA序列显示，沿海地区出现的干旱和洪水迫使人们迁移到山里，而当干旱开始在新聚居地肆虐后，他们又重回海边。

另外，研究也发现自1950年起，战争的更高暴发率与群体间经历气候变化有关：气温或降水每增加一个标准偏差，战争率就会上升数个百分点。

研究人员表示，需要更多的调查和纵向研究找出什么是个体反应最强烈的风险以及他们实际上是如何响应的。例如，一项针对1991年~2012年间巴基斯坦乡村居民迁移意向的研究显示，极端高温会影响人们的选择，但洪水却不会。主要原因是，高温不会像洪水救济那样带来金融补偿。

“我们必须找出哪种测量值能够充当反映行为广泛性的可靠指标。”Palmer说。例如，收入能够成为移民、战争和生育率的有力预测因素，但是单靠收入不足以预测这些行为中的任意一个。

通常，个体无法总是作出理性或独立的决策。人们常常依靠简单的规则形成判断。他们可能假定别人比自己了解得更多，因此选择遵循社会规范。Smith表示，朋友和亲属也可能影响决策，另外，在线或社会媒体上的新闻也是信息和影响的来源。

或者，在短期内，个人行为可能独立和理性，但在长期里会共同破坏共享资源，正如气候变化。人们还通常基于过多或过少信息作出决策。例如，人们可能会在不了解未来极端降水发生概率的前提下就为洪水投保。

因此，理解个人决策如何与社会网络结合产生宏观行为是至关重要的。对于建模者的挑战将是找出哪种社会结构规模（政府、政党、部落、社团和邻居）能最大限度发挥影响以及导致地域差异。

研究人员表示，一系列模型技术将十分必要。其中一个是基于智能体的方法。成千上万的“主体”——个体的数字代理人——与诸如年龄或财富相互作用等属性依据简单规则进行编码。例如传染病传播的动力学等复杂群体响应将能浮现。但结果取决于哪些属性被分配，因此建模者需要确保被挑选出来的变量是现实中发生的特殊响应的重要决定因素。在温暖地区发生的一场战争，可能反映了当地经济条件的下滑，原因是作物歉收或邻近地区的人流涌入，而并非是对高温的物理效应的反应。

推理方法（例如，贝叶斯计算）将被用于发现哪种个体属性对团体行为影响最大。例如，模拟具有相似属性个体的团体的方法仍能产生意外的群体响应，揭示陆地和海洋动物的分布对生态系统反差的影响。

评估状况

Palmer等人表示，建模人类对气候变化的响应需要注意3个主要因素：跨学科研究、适当的计算和概念结构以及更好的数据。

自然和社会科学家间的合作将推动物理和虚拟中心的发展。英国剑桥艾萨克·牛顿数学研究所等机构将致力于发展人类—气候人口—模型技术。该机构的数学家聚在一起解决需要多领域洞察力解决的问题。

研究人员还表示，学术期刊和资助机构将需要更多地支持此类合作。政府间气候变化专门委员会的下一份报告也应当体现，通过评估不同工作组报告以理解和建模针对气候变化的社会响应的重要性。

“科学家需要获得新数据库，并巩固现有的与环境变化有关的决策过程。”Smith说。结合诸多因素后，新方法还应与传统方法并肩作战，以收集时空维度的数据。这些将包括通过社会媒体、调查和全球定位系统收集数据，并需要一定的分析集合，这将对计算机学家提出一定的挑战。

一个平行的问题是，如何储存和分析大体积的多相数据。跟个体相关的大量数据（例如社会网络结构和运动模式）可能与敏感的商业或私人议题有关。认真处理商业、政府和学术机构的关系十分重要。

最终，Palmer和Smith撰文指出：“我们必须建立一个跨国数据收集项目，涵盖公共部门、私人和志愿者。尽管我们在储备森林或生物多样性资料，我们还应该定期评估人们是如何被气候改变的，正如他们在改变气候。”（张章）