新的全球變暖模式凸顯了社會學習的強大影響

新的氣候建模方法表明，社會過程強烈影響全球變暖預測，緩解措施應考慮到這種影響。加拿大滑鐵盧大學和圭爾夫大學的Thomas Bury及其同事將這些發現呈現在PLOS計算生物學中。

人類行為影響著廣泛的複雜系統，包括生態系統，社交網路和氣候。而且，這些系統會影響人類行為，從而形成反饋循環。人類行為是氣候變化的驅動因素，但氣候模型往往忽略了氣候變化如何影響人類行為。

為了改進氣候變化預測，Bury及其同事開發了一個數學模型，該模型捕捉了社會和氣候系統的關鍵特徵，同時也結合了氣候變化和減緩工作如何影響人類行為。然後研究人員使用該模型研究人類行為如何影響氣候變化動態。

他們的分析表明，人們通過社交互動了解氣候減緩策略的速度，例如聽到朋友購買混合動力汽車，會對氣候結果產生強烈影響。社會學習需要時間，因此單獨使用這一速度的合理值可以將升溫預測提高1攝氏度以上。

相反，該模型表明社會規範不能防止氣溫上升。他們最初採取行動反對採取減緩行為，即使這些努力得到溫度升高的充分證明，並且一旦減緩成為常態，它們就不會顯著加速向無排放世界的過渡。

研究人員還運行了具有不同參數的模型，以探索如何優化緩解措施。「我們的社會氣候模型表明，社會媒體和其他提高意識的活動（如氣候遊行和國際報告）的增加最好應遵循政府和其他減少碳排放的激勵措施，」Bury說。

Madhur Anand的高級作者表示，「人類有緩解氣候變化的途徑，但在個人和社會層面推動行為和規範的過程對所有人來說都是至關重要的，我們在這裡應用的人類 - 環境耦合系統的長期工作氣候變化正在為這方面提供方向。「

研究人員指出，他們的模型相對簡單，未來的研究工作應該評估更高複雜度的模型是否會產生不同的預測。合作作者Chris Bauch說：「捕捉社會動態及其與氣候趨勢的相互作用的數學模型將越來越多地用於氣候研究。」 準確捕捉人口行為與氣候變化之間相互作用的模型可以改進預測並為緩解策略提供信息。

（來源：PLOS）

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