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捣保敲矗捎诨鹕脚绶⑹头懦龅钠逯皇荂O。，当时应有更多的CO。进入地表系统。
尽管今天我们仍未掌握测量恐龙时代大气温度的直接方法，但我们确实知晓下列几个事实：①当时曾经很热。白里纪中期的地表温度比今天要高出10C（或18C），这意味着当时过量的CO。加剧了温室效应并使大气温度升高；②地球各地普遍发育阔叶植被。更多的CO。有利于光合作用的增强；③相当数量的矿物燃料在当时形成。由埋藏的有机物质转变而来的矿物燃料反映了当时可能存在较高的植物或浮游生物生产率，这似乎又令人信服地表明，较高的CO。加剧了光合作用的进行。当然，上述所有证据都只是定性的。
宾夕法尼亚州立大学的埃里克·巴伦（Eric Barron）绘制出了白尘纪时期的大陆漂移图。从图ZI我们可以知道，1亿年以前地模拟的艺术球的地理格局与今日相差甚大。一些内陆浅海将美国分成东西两部分。现今高达1千米多的洛矾山山麓上所见的蛤的化石即与此有关。
由于水体的颜色总的来说比陆地要深，因此它能吸收更多的太阳能。仅仅由于这一因素，减少了三分之一陆地面积的地球比现今地球也要热一些。此外，几乎所有证据都表明，在白玉纪中期，地球两极缺乏衡稳的冰盖。因此，与现代两极覆盖着白色冰盖的地球相比，当时从地球反射回去的太阳光要少一些，这又促进了地球的变暖。为了定量估计白玉纪中期的地球到底有多少热，人们在地球气候系统的三维电脑模拟中考虑了上述因素。
其中一种模拟研究指出，两极无冰盖及地理格局的改变，这两者的结合足以使当时地球的温度比现代高出大约5℃。但与白至纪中期的古气候证据所表示的变暖程度相比，5℃似乎少了一些。在科罗拉多州博而德的美国国家大气研究中心（NCAR）工作的沃伦·华盛顿（Warren Washington）和巴伦两人进行的这一模拟所得出的温度，显然比其他证据所反映的要低得多。而且，鉴于化石证据表示当时在北极圈附近生活着阔叶林和短吻鳄，因此我们可以推断，在白查纪中期，即使是冬季，严寒的出现也是极为稀少的。那么当时的地球，是否热得即使在冬天也甚少在高纬度地区发生结冰？由于美国国家大气研究中心的电脑得出的温度结果偏低，因此在其模拟中可以看到在中、高纬度地区出现大量的冰点以下温度分布区，而这与化石记录所反映的情况是相体的。也许由于我们刚开始进行模拟，模型的不完善造成对地理和冰的变化太不敏感；或许还有其他一些因素在同时起作用，如果我们在模拟中考虑这些因素，模拟的结果可能会更真实地反映实际发生的情况。模拟绝非仅仅是一种学术上的行为，因为我们正是利用这类模拟来预测未来数十年间人类活动对气候所可能带来的影响。为了理解为什么这类模拟研究是如此的复杂，科学家们对之又是如此的着迷，我们有必要理解电脑模拟的构成。下面我将扯开主题，对电脑模拟的基本内容作一简单介绍。
模拟的艺术
对于一个气候学家或生态学家或经济学家来说，能够拥有的最有用的工具就是一个快速、准确的模型。在快速、大型电脑问世之前，这是无论如何都不可能做到的。只有利用快速、大型电脑，人们才能求解方程，对全球观测系统（如人造卫星）的数据进行处理，提出设想并对模型进行检验。确实，在现代巨型电脑问世之前，20世纪60年代，一些大学和大公司使用的在当时已算相当昂贵的电脑的计算速度仍是太慢，无法进行大量的计算。
刘易斯·理查森（I。ewis F，Richardson）是一位倍受科学家们崇敬的具有远见卓识的学者，他被称为大气电脑模拟之父。早在20世纪20年代，也就是在早期电脑得到普遍应用之前40年的时候，理查森就开始尝试用数学方法来计算气候。在理查森之前，人们已在伦敦用戈尔德上校（E．GOld）的气候图索引来进行气候预报。各观测台站将观测到的数据用电报告知位于伦敦的气象办公室，这些数据然后被标在一张大比例尺图上。借助于气候图索引，预报者从以前的气候图中找出大量与刚刚画出的气候图相近的气候图，基于过去曾发生过的将会重复发生这一思想，预报者也就因此做出气候预报。大气的历史被视为是“大气自身在今天的工作模型”，这实际上是地质学家的沟变论原理在大气领域的翻版。理查森则为气候预报找到了一种新的革命性的方法——用反映基本物理学规律的数学模型来代替类比图。
理查森注意到，气候类比图的问题在于气候并不总是沿一相同的模式发生演变的。虽然曾经发生过的可以再次发生，但我们并不能可靠地认定将要发生的必定曾经发生过。因为会出现一些独特的事件或情形。因此，理查森提出了以微分方程（已知自然规律的数学表达）的形式进行气候预报的设想。由于不能精确求解微分方程，因此他建议采用一种逼近的数值方法。他还提出了一系列方案用以将观测数据变成便于进行数值计算的术语。他非常清楚，用他倡导的数值方法来进行实际的气候预报所需的计算能力在当时仍只是一种梦想。在他的梦想中，他预见有这样一种巨大的装置（“像剧院那样的大厅”），这个装置内将有数百台可以进行气候计算的人类“计算机”。理查森使用初始微分方程中的数值法则（现在称之为算法），几次初步尝试都以失败而告终，但这并不意味着其基本思想是错误的。更确切地说，理查森只是没有意识到，除非对其算法稍作改变，否则他所选择的逼近方法会导致一些荒唐的结论。数十年之后，随着核武器竞争所带来的经费资助，使得数学家们找到了使理查森的数值方法取得成功的方法。事实上，这些方法已成为现代普遍采用的气候和天气模型的基础。
模拟的优势在于我们可以进行一些在现实世界中所无法进行或不切实际的实验。从本质上来看，一个模型就是一系列编译成电脑算法的数学方程，它们被用来在电脑中模拟现实情况。它使得科学家们能够提出一系列问题，这些问题一般是假定一些条件，然后考虑会出现什么样的后果。换言之，它使科学家们得以在某一较大的尺度上安全地进行与自然之间的游戏：如果某一条件改变了，气候系统的所有其他方面将会发生什么变化？如果人们改变一个变量，比如太阳的辐射能力，气候及降雨量等其他变量将会出现什么情况？最后，既然各种模型不大可能完全真实地反映实际情况，我们应在多大程度上相信模拟的结果？
要建立任何一个系统的模型，人们必须事先确定该系统中包含有哪些组成。例如，要建立一个铁路模型，人们必须在模型中包括一些诸如铁轨这样的基本组成单元，然后选择摹仿的机车类型。根据要模拟的铁路模型的真实程度，人们还必须考虑其他一些特征：如水塔、道口、信号、火车站等。
要模拟气候，模拟者必须确定系统的组成单元及所包含的各种变量。例如，如果我们选择模拟冰川期和间冰川期的长周期序列，我们的模型必须明白无误地将过去数百万年间发生作用的气候系统内所有相互作用的重要组分的影响包括进来。如我们所知，生物影响了气候，因此必须将生物包括在气候系统中。这些相互作用的子系统构成了一个模型的内部单元的一部分。
另一方面，如果我们只对模拟短周期（例如某一星期）气候事件感兴趣，那么，我们的模型中可以忽略冰川、深海、陆地形态及森林的任何变化，因为它们在短时期内的变化非常有限。这些因素将被称为模拟气候系统的外界条件。
气候模拟者所言的模型有一系列级别，这些级别可以大到简单的整个地球的、与时间无关的温度模型（即有关在一较长时间跨度内整个地球的平均温度的模型），小至高精度的、三维的、与时间有关的模型。后者将包括大气、海洋、生物圈中的变量，有时甚至包括地壳的变量。可以想象，这些更为综合的模型同时也是极端复杂、难以建模的，而且费用昂贵，其结果又不易验证。人们一般总会认为，随着模型复杂程度的增加，模拟的真实性也相应增加，但实际出现的情况并非总是如此，这使得模拟工作常常成为一项艰巨的任务。
当我们确定了模型所包括的各个过程和子系统后，我们编写出能最好地描述这些变量的算法，使得电脑能够根据这些算法来执行我们所给的命令。我们认为（有时并未加以证明）气候系统中的变量是在按照我们所理解的自然法则相互作用，并可将这些变量以数学形式予以表述。我们所采用的模型的精度及综合程度决定了我们所要表述的算法的数量和类型，使得模型能合理地接近（我们希望）已知的自然法则。对于非常简单的模型来说，描述各个气候变量的行为的数学方程，可以被任何知晓初等代数的高中一年级学生用解析的方法予以求解。尽管如此，一旦气候学家试图在一个模型中加入许多气候变量，或者在一维以上的空间中进行模拟，其数学及其引起的电脑算法的复杂性将大大增加。如果将全球表面划分成大约四万个网格，计算每一网格几天的气候变化通常需占用现代超级电脑一个小时的机时。天气或气候模型中的初始方程通常表达了每一气候变量在时空上的连续变化。但电脑求解的实际方程只是上述初始方程的近似。试以温度为例，现代电脑并不去求解一个针对所有地方的温度的方程，相反，它采用的是逼近法，它从网格中取数，或者说是在离散的时空中取数计算。取数的阿格之间或者测量和计算时间之外的其他时间段的一些模型数据，就需用平均的方法求得。最新的方法已在网格点之间取得了更好的逼近效果。虽然一些局部现象，如湖泊、山谷及各场雷暴雨，可以改变局部的气候条件，但如果网格取得很大，上述条件就不会在电脑代码中出现。现代的气候模拟所采用的网格通常是几百千米的规模（第四章 将进一步深入阐述这种“网格尺度”现象）。因此，解决上述问题的唯一办法是采用更多的网格节点，这意味着需要有更多的数据、进行更多的计算，因而将也是十分昂贵的。每次当网格面积缩小一半时，计算费用将增加10倍。
模拟恐龙时代的气候
让我们现在回到前还美国国家大气研究中心所模拟的白华纪温度过低的那个问题。1984年，我们几个在博而德的研究者试图用一复杂的电脑模型来解决这一则和题。在我们的模型中，我们采用厂假定的白里纪温度模式的各种组合，意在寻找海流是否以某种方式，阻止了模型所预测的高纬度地区内陆冬季严寒气候的出现。我们甚至在模拟中假定北极海洋与其他各地一样，具有较高的表面温度。然而，在我们所进行的所有模拟中，均无法避免出现这样的情况，即漫长的冬夜向太空辐射红外热辐射，这种辐射足以引起严酷的内陆霜期，至少在冬季，当出现来自温暖海洋的风停止吹向高纬度大陆这种偶然情况时，上述情形肯定会发生。从“弱早期太阳佯谬”论争中可以得出这样一种可能性：大气中过量的CO。加剧了温室效应。但这些过量的CO。来自何方？又是如何增加的？
也是在20世纪80年代，我们在其他实验室工作的一些同事，特别是耶鲁大学的罗伯特·伯纳（Robert Berner），根据反映海底扩张速率变化的地质证据，指出约至亿年前的白至纪中期，是一个显著的海底火山活动时期和扩张加速时期。这两者都使得海底快速堆积大量的火山岩，并因此而导致洋盆体积的缩小和海平面的上升；此外，火山活动还使大量的C（）。进入海洋一大气系统。他们在前文讨论过的盖亚假说和WHAK机制的基础上，提出了一个联合的有机和无机反馈机制。当海底扩张速率较大时，海平面上升，CO。含量增加，气候温暖而潮湿。具有高CO。含量的暖湿气候将加剧风化作用，提高浮游植物的生产率，而这又可以反过来通过无机的风化作用和生物埋藏作用，以碳酸盐沉积物形式来消耗部分的过量CO。。
因此，这就提供了一个消耗CO。的负反馈（起稳定作用），它使得气候不至于变得过热。换言之，在几千万年（而不是数亿年至10亿年）的短时间尺度上，诸如大陆漂移、火山活动及生物活动的速率的变化等因素的联合作用，或许可以使空气中CO。的浓度高达现代CO。浓度的5倍。伯纳及其同事们的模型预计，白玉纪中期的CO。含量将数倍于现代的CO。含量。
在缺乏明确的直接证据的时候，上述描述与其说是经过合理的推敲而被证实，还不如说是带有一定偶然性的自圆其说。如果愿意，你也可以称之为是一个古气候学者的饭后谈资。这也说明为什么当我们过于依赖未加验证的电脑模拟的结果时，科学论争也就随之开始。不幸的是，除电脑模拟以外，还没有其他手段可以进行这类“假如……那么……”的实验。奥妙就在于要向这些电脑问一些它们能够可信地加以回答的问题，而这绝非是一种简单的技巧。
地球化学家们总是支持这样一种观点，即从中生代到现代的互亿年以来，伴随海底扩张速率的减慢，大气的CO。含量也在降低。6600万年以前的白查纪末期，随着当时的恐龙及半数其他属种的生物的灭绝，海底扩张的速率开始变慢。
人们已撰写了大量文章来解释这些奇妙物种的结局，而有关恐龙灭绝的各种解释既包括生物竞争、疾病及其他一些“内在”原因，也包括地球与一颗直径约10千米的小行星或管星之间的巨大撞击。这样一次猛烈撞击所引起的爆炸可以将大量的物质抛向大气圈，遮挡太阳光数月乃至数年之久，从而削弱地表的光合作用，在陆地产生冰冻温度（所谓的小行星冬天）。碰撞的冲击波还使大气产生足够的硝酸，从而使海洋酸化。所有上述效应还可以使地球暂时摆脱臭氧层的影响，强烈改变大气圈的温室特性。外界的灾变所带来的致命的联合干扰作用，可以毁灭当时所有的恐龙和半数其他属种。虽然人们对这一解释的细节尚存较大争议，但这一解释总的来说似乎是合理的，甚至被广泛接受。当20世纪90年代早期，人们在尤卡坦半岛“发现了据信是这样一次撞击事件的冲击坑的痕迹时，这一解释的可信度大大增加了。
尽管有各种灾变事件的出现，如果说地球的气候在过去1亿年以来只是变冷，严格来说这种说法是不正确的。因为地球在自1亿年前演化至今的历史中，既有相对温暖的时期，也有相对寒冷的时期，其中有些时期可延续数百万年（见图1．l）。
无论如何，曾经生活在海底的浮游生物化石的化学成分，可被用来估计这一地质历史时期的海底水温。在过去1亿年间，海底水温似乎最多降低15t”才达到现今0“C左右的全球平均海底水温。同时海平面降低了数百米，各大陆则漂移到现今的位置。大部分内陆海洋消失了，有一部分残留至今日，如波斯湾，地表温度平均下降了10C左右。大约在150O万年至200O万年之前，随着南极洲和南美洲之间的德雷克海道的打开，南极洲开始发育永久冰盖。如前所述，有些学者推测，由于这一大陆和洋底形态的地理格局的改变而得以形成的环南极洲洋流，使得以前曾抵达南极洲大陆岸线的温度较高的洋流开始远离南极洲，而早先的这种暖洋流，则曾经阻止现代南极洲那样的大陆冰盖的形成。另外一些学者则推测，是由于新生代大气CO。浓度的降低，才使冰盖得以在南极洲大陆上逐步发育起来。
倾斜的地球
大约200一300万年以前，覆盖北冰洋的永久冰盖已经形成，古气候记录则开始显示大约4万年为一个周期的明显的热胀冷缩交替时期。4万年是一个有趣的数字，因为它大约相当于地极从与地球轨道面呈大约22．5度交角的位置摆动到24．5度交角的位置所需的时间。目前，地轮的倾斜角度是23．5度，相当于现代北回归线和南回归线所处的纬度。在数千年后的地图上，我们将需要把这些重要界线的位置往赤道方向移动数十千米。在物理上，这意味着地轴的倾角将减少，而冬季和夏季之间的温差将减少数个百分点。
冬季和夏季之间阳光数量的改变或许影响着冰川期的开始或终结（特别是在可以发有巨大冰盖的局北纬地区），这一观点长期以来一直被人们所推测，而最近又有人对之进行了计算，这就是所谓的米兰科维奇”（Milankovitch）机制。最有趣、或许也是最令人困惑的是；人们发