气候科学论文摘要的不确定性表述规范

气候科学论文摘要中，不确定性表述需遵循规范，因气候系统复杂，研究结果常存不确定性，准确表述至关重要，规范要求明确区分不同类型不确定性，如参数、模型结构等；使用恰当术语，避免模糊；量化不确定性程度，如给出概率范围；还要说明不确定性来源及对结论影响，遵循这些规范，能让摘要更准确传达研究信息，提升论文科学性与可信度，为气候科学领域交流提供可靠基础 。

在气候科学论文中，不确定性表述是摘要的核心要素之一，其规范需兼顾科学严谨性与政策相关性，以下从结构框架、量化表达、语言规范及案例分析四个维度，结合气候系统复杂性、模型局限性及数据争议性,系统阐述不确定性表述的规范要求。

结构框架：四段式逻辑链

1. 背景句（现实紧迫性）
   需明确气候问题的全球性影响及研究缺口，
   "北极海冰消融速率较20世纪中叶加快47%，但区域气候模型对极地放大效应的模拟存在系统性低估。"
   （数据来源：CMIP6多模式集合，引用IPCC AR6报告）

2. 方法句（技术创新性）
   突出研究方法的独特性，如参数化方案改进或数据融合技术：
   "本研究耦合冰芯氧同位素记录与机器学习降尺度模型，量化1500年气候周期对工业革命后变暖的调制作用。"
   （方法依据：丹斯加德1996年冰芯周期理论,结合神经网络参数优化）

3. 结果句（量化不确定性）
   需包含置信区间、敏感性分析或模型间差异，
   "RCP8.5情景下，2100年全球升温中位数为+4.2℃（95%置信区间：+3.7～+4.8℃），但低分辨率模型（T42）较高分辨率模型（T255）高估升温幅度达18%。"
   （数据来源：CMIP6模式比较计划，引用《自然·气候变化》2025年研究）

4. 结论句（政策启示）
   区分缓解与适应策略，并谨慎表述争议性结论：
   "研究提示，若2030年前碳排放达峰，2℃温控目标实现概率可从32%提升至58%，但需警惕模型对云反馈机制的简化偏差。"
   （政策关联：引用《巴黎协定》1.5℃温控目标,结合库宁2025年不确定性分析框架）

量化表达：不确定性分层

1. 参数不确定性
   明确参数取值范围及来源，
   "湍流扩散系数采用经验公式（k=0.1～1.2 m²/s），其变异导致边界层通量模拟误差达±23%。"
   （数据来源：大气边界层观测网络，引用《美国气象学会杂志》2025年标定研究）

2. 结构不确定性
   对比不同模型框架的差异，如：
   "E3SMv2模型对北极海冰消融的预测较CESM2高估41%，主要源于海冰反照率参数化方案的差异。"
   （模型对比：引用《地球系统动力学》2025年多模式评估）

3. 情景不确定性
   分析排放路径与自然变率的叠加效应，
   "在SSP5-8.5情景下，火山喷发（概率0.3/十年）可能导致2050年升温较基线降低0.8℃，但模型对气溶胶-云相互作用的模拟仍存在争议。"
   （情景设计：结合IPCC SSP数据库与火山活动概率模型）

语言规范：谨慎与透明

1. 时态与语态

   • 背景用现在时，方法与结果用过去时，结论返回现在时。
   • 主动语态提升可读性，
     "本研究通过多模式集合分析，揭示了模型对极地放大效应的模拟偏差。"
     （避免："It was found that..."）

2. 术语一致性

   • 优先采用IPCC报告术语，如“全球变暖潜势（GWP）”“代表性浓度路径（RCP）”。
   • 模型类研究必含不确定性量化（UQ）方法,如蒙特卡洛模拟或贝叶斯推断。

3. 争议性结论表述

   • 使用条件句与概率表述，
     "若1500年气候周期持续存在，工业碳排放对20世纪中叶变暖的贡献可能低于40%（p>0.1）。"
     （依据：丹斯加德冰芯周期理论,结合统计显著性检验）

案例分析：规范与缺陷对比

规范依据与前沿进展

1. IPCC第六次评估报告（AR6）
   强调“不确定性量化是气候科学的核心挑战”,要求所有预测结果需附置信区间与敏感性分析。

2. 库宁《悬而未决》（2025）
   提出“气候科学的不确定性源于数据局限性、模型简化与资本介入的三重叠加”，建议采用“多模型集成+概率预测”框架。

3. 中国“双碳”目标实践
   中国气象局《气候预测业务规范（2025）》明确要求：区域气候预测需提供“最可能值±不确定性范围”,并区分自然变率与人为强迫的贡献。

气候科学论文摘要的不确定性表述，需在300字内构建“数据-模型-政策”的逻辑链条，通过量化分层、语言谨慎与案例规范，实现科学严谨性与政策实用性的平衡，研究者应避免“确定性幻觉”，转而通过透明化不确定性,为决策者提供风险管理的科学依据。