2014 年 3 月，马来西亚航空公司 MH370 航班失踪的消息传出时，乔纳森·杜尔加杜 (Jonathan Durgadoo) 和我们其他人一样震惊地关注着。这架波音 777-200ER 飞机从吉隆坡起飞前往北京，然后在马来西亚和越南之间大约一半的航程处意外向西转弯。起飞一个半小时后，飞机在泰国西南部的安达曼海上空从雷达上消失。机上有 239 人。
大约 16 个月后，在西印度洋的留尼汪岛上发现了一块飞机残骸——一块铰链状襟翼，从机翼上脱落。杜尔加杜是德国基尔亥姆霍兹海洋研究中心 GEOMAR 的海洋建模师，他很快意识到自己能够为搜寻工作做出贡献。如果他的团队能够描述从飞机失踪到残骸被冲到留尼汪岛期间印度洋的水流运动，他们或许能够追踪其路径，并引导调查人员找到坠机地点。
杜尔加杜说：“从海洋学的角度来看，问题既直接又难以回答。” “我们能否及时追踪襟翼，以确定飞机坠毁地点？如果是这样，该位置是否与优先搜索区域重合？”
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为了追踪襟翼，杜尔加杜的团队需要一个印度洋在 16 个月期间的洋流数据集，该数据集在空间或时间上没有间隙。在如此广阔的区域和如此长的时间内，观测数据是不可用的；相反，该团队决定使用高分辨率海洋模型。
海洋模型使用流体运动的数学方程来描述水的运动，并在强大的超级计算机上进行计算。这些模型将海洋划分为 3D 体积元素网格，并计算研究人员选择的每个时间步长立方体之间的水运动。杜尔加杜的团队选择了一个水平网格长度为十二分之一度（大约每方向 9 公里）的模型。
杜尔加杜说：“海洋模型为我们提供了整个时间段以及整个印度洋的持续数据。” 然后，他们使用这些数据将虚拟物体从 2015 年 7 月及时回溯到 2014 年 3 月飞机失踪时。杜尔加杜和他的团队总共投放了近 500 万个虚拟襟翼，并追踪了它们从岛屿返回的可能路径。模拟产生了近 500 万条可能的轨迹，但通过做出某些假设，例如飞机可能从其最后已知位置行驶了最多 500 公里，研究人员能够将结果缩小到大约 80 万个可能的起点。
这些点仍然覆盖了印度洋东南部的数千平方公里，但这在很大程度上与搜寻队正在寻找的区域不同。根据模型，襟翼在其旅程中从澳大利亚西南部海岸附近的海洋区域开始的可能性不到 1.3%，而坠机调查人员正在那里进行搜索。杜尔加杜说，襟翼更可能的来源——因此也是坠机地点（假设襟翼在与水面撞击时断裂，这已被普遍接受）——更偏北。
如果没有海洋模型空间分辨率的显着进步，杜尔加杜追踪跨越海洋的两米长襟翼的工作是不可能实现的。过去几十年计算能力的提高推动了使用更密集网格的模型的发展，因此可以捕获中尺度（100 公里或更小）的海洋运动。在这个尺度上，可以模拟旋转、循环的水流。分辨率足够高以表示这些涡流的海洋模型可以解释体积流量、温度和盐度等参数，因此可以比分辨率较低的模型更真实地再现海洋行为。
高分辨率海洋模型的出现引发了关于使用分辨率较粗的模型的问题，特别是对于未来几十年及以后的气候预测。每个气候预测都是使用世界各地各个研究中心开发的模型进行模拟的结果。这些模型旨在整合和耦合地球系统的每个组成部分，从冰冻圈（地球的冰覆盖区域）和生物圈到大气和海洋。由于气候预测的准确性取决于模型的每个组成部分代表现实的程度，因此将更高空间分辨率的海洋模型纳入气候模拟应该可以更好地了解未来几十年气候可能发生的变化（参见问答）。但以更高的分辨率进行建模会带来成本，并且可能不是改进海洋模拟的唯一方法。
当前模拟
佛罗里达州迈阿密大学的物理海洋学家丽莎·比尔 (Lisa Beal) 说：“气候模型并未正确模拟全球海洋的许多方面。” 她尤其对西部边界流系统感兴趣，这些系统是海洋盆地西侧深、窄、快速流动的洋流。这些洋流将大量热量从热带输送到两极，对全球气候产生重大影响。但她说，到目前为止，政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 报告的气候预测中，尚未正确模拟这些洋流。
该小组的最新报告通常使用分辨率约为 1 度的海洋模型。这是因为这些模型必须模拟海洋、大气、陆地和冰作为相互反馈的耦合系统，并且必须模拟 200 年期间的变化。即使在 1 度的分辨率下，这两个目标在计算上也很昂贵。但在这个分辨率下，西部边界流的整个空间尺度都被单个数据点覆盖。
比尔说：“这是我们的前沿阵地。” “我们需要能够在用于预测 21 世纪气候的全球气候模型中解决涡流和西部边界流系统等关键海洋特征。”
解决当前问题
政府间气候变化专门委员会使用的典型气候预测模型显示，阿古拉斯洋流从南非海岸自由流入南大西洋（上图），而分辨率高十倍的模拟（下图）则揭示了更符合真实世界观测结果的漩涡状洋流。
图片来源：迈阿密大学-RSMAS 的本·基尔特曼 (Ben Kirtman)
2016 年，比尔和她的同事首次在气候模型1中解析了位于南非海岸附近的阿古拉斯西部边界流系统。他们使用了一个全球海洋分辨率为十分之一度的耦合气候模型。然后，他们研究了与低分辨率模型相比，哪些海洋行为发生了变化，并观察了对南大西洋热量和盐含量的影响。他们还计算了所谓的阿古拉斯泄漏进入南大西洋的水输送率。在这两种情况下，模拟结果都比低分辨率模型更接近真实世界的观测结果（参见“解决当前问题”）。
将于 2022 年发布的下一份 IPCC 报告将使用一些分辨率为四分之一度的海洋模型。比尔认为，在全球气候模拟中使用更高分辨率的海洋模型可能会改变热量从赤道输送到两极的方式的表示。今天的气候模型模拟的西部边界流系统比实际情况更宽更慢。因此，它们可能低估了热量从赤道向真实海洋中的两极输送的效率——更快的洋流边界系统向大气中散发的热量更少，因此向两极输送的热量更多。模型在海洋和大气之间交换热量的方式出现这种错误可能会导致全球气候模拟不准确。
图片来源：波茨坦气候影响研究所/LINDENHAN
莱夫克·凯撒 (Levke Caesar)：不确定的气候
2018 年，爱尔兰梅努斯大学的气候科学家莱夫克·凯撒使用高分辨率模型和海洋环流观测结果表明，大西洋经向翻转环流 (AMOC)——一个在热带和北大西洋之间移动热量的复杂洋流系统——正在减弱。这种减弱可能会极大地改变北半球的气候。在 2019 年林道诺贝尔奖获得者会议上，凯撒向《自然》杂志谈到了海洋模型在气候科学中的作用。
为什么气候科学家需要对海洋进行建模？
海洋环流将碳和热量移动到深海，并在全球范围内输送热量——就 AMOC 而言，从热带到两极输送的热量高达 1.3 千万亿瓦。这相当于约 100 万个平均规模的核反应堆的功率。因此，当您将海洋包括在内时，气候模型会得到很大改进。而且您观察的时间尺度越长，海洋就变得越重要。
现在的海洋模型有多准确？
有句谚语说，所有模型都是错误的，但有些是有用的，这是真的——每个模型都是一个近似值。AMOC 的观测强度约为每秒 1600 万立方米。但一些气候模型将其定为接近每秒 3000 万立方米。因此，它们肯定不是完美的，但它们仍然可以帮助我们了解驱动海洋环流的机制，以及海洋的变化如何反馈到大气中。
如何验证模型？
海洋洋流模型差异如此之大的一个原因是，我们不完全确定什么是真实的。但是，正在建立更多的观测系统，我们可以使用这些系统通过真实数据来验证我们的模型。一个横跨大西洋（北纬 26 度，从摩洛哥到佛罗里达州）的系泊阵列向我们展示了自 2004 年以来 AMOC 在现实生活中的表现。观测工作对于构建海洋的广泛图景非常重要。
是什么让 AMOC 如此难以建模？
一个问题是难以对小尺度发生的流程进行建模。在表面，您可以将空间分辨率降至仅几米，但分辨率会随着深度而增加。我们的高分辨率模型具有大约 10 公里的水平尺度。因此，总会有一些过程必须通过编码在其物理数学描述中来表示。
模型中的不确定性是个问题吗？
是的，当然是。模型中难以实现的一些事情可能会对我们的预测产生重大影响。大多数模型表明，AMOC 将继续减速，但不会在本世纪崩溃。但这些模型没有考虑到来自格陵兰冰盖的淡水。省略这种不稳定的力量可能会使 AMOC 看起来比实际更稳定。结果的不确定性也使人们更难相信正在发生的事情。当科学家进行交流时，我们力求尽可能诚实，这意味着包括所有不确定性。问题是，当非科学家声称气候变化没有那么糟糕时，他们不会说“但我们可能错了”——他们说得很有说服力。
可以对此做些什么？
我们可能应该更多地强调成本。如果发生某件事的负面影响很大，那么无论风险百分比是多少，您都应该采取行动来预防它。一些气候模型表明，随着 AMOC 减弱，风暴路径可能会变得更加突出，并朝着英国方向移动。我们对此并不确定，但有迹象表明。我们真的想测试一下吗？
采访者：理查德·霍德森 (Richard Hodson)
本次采访已编辑，以使其篇幅更短且更清晰。
混合起来
即使分辨率不足以对小规模过程进行建模，也可以采取步骤通过替代方法来表示它们。对于中尺度海洋过程，可以通过参数化来完成——一种通过编码在其物理数学描述中来表示海洋过程的方法。
珍妮弗·麦金农 (Jennifer MacKinnon) 是加利福尼亚州圣地亚哥斯克里普斯海洋研究所的物理海洋学家，她研究在海洋深处振荡的内波。这些波对海洋中的中尺度湍流混合过程具有重要影响，而中尺度湍流混合过程已知会影响整个海洋的运作方式，从而影响全球气候。
她说：“由于海洋模型具有一定的分辨率，这些分辨率往往是许多公里或数十公里，因此它们无法解析和模拟海洋中的许多过程。” 即使对于更高分辨率的模型，这些“次网格尺度过程”也可能太小而无法显式解析。
2017 年，麦金农与他人合着了一篇关于内波驱动的海洋混合2的论文，这篇论文是气候与海洋：变率、可预测性和变化 (CLIVAR) 项目五年研究的成果。“模型以前将混合率设置为常数，或者至少是空间上不变的东西，”她说。但麦金农已经看到情况并非如此。“我们的观测结果向我们展示了模型尚未纳入的内容，”她解释道。研究人员调整了模型以表示这些湍流混合过程，然后研究了与将海洋混合视为常数的模型相比，海洋模型在数十年时间尺度内的行为有何不同。
结果表明，深水混合参数化对海洋的翻转环流产生了显着影响，而翻转环流又影响大气，进而影响全球气候。因此，麦金农认为，为了获得真实的气候预测，对于那些过于粗糙而无法包含这些内部混合过程的模型，至少应包含一个参数化来表示它们。
超越分辨率
尽管更高的分辨率和参数化为气候建模者带来了好处，但使用它们并不总是可行的。计算模拟所需的时间随着分辨率的提高而增加，生成的数据量也是如此。杜尔加杜说：“对于您希望模拟运行的时间越长，这个问题就越大。”
由研究生和博士后组成的研究队伍的临时性质意味着没有时间以越来越高的分辨率运行海洋模型。而且至关重要的是，尚不清楚不断提高模型分辨率是否总是会带来更大的好处。比尔说，在非常高的分辨率下，模型的性能可能会变得不稳定。
研究人员还需要考虑分辨率以外的其他因素。一项研究表明，将海洋与大气耦合可以比仅提高模型分辨率3更真实地模拟墨西哥湾暖流。“如果你不断提高分辨率，就会出现一个你真的无法改进的点，”比尔说。
杜尔加杜对此表示赞同。“分辨率绝对是一个限制因素，但只是在一定程度上，”他说。例如，他和他的同事为追踪失踪的马来西亚航空公司航班而进行的模拟具有高分辨率，但他们的研究还有许多其他局限性。“这不仅是海洋表面和时间上的模型分辨率问题——还有其他未知因素，”他说。例如，研究人员对流体 mechanics 的物理学理解有限。如果基本物理学缺乏细节，那么模型无论空间分辨率有多高都无关紧要。克服这个问题的唯一方法是进一步的观测研究。
科学家们都认为，更好的模型需要观测海洋的人员和尝试模拟海洋的人员之间的合作。但这种跨学科的沟通可能不足。比尔和麦金农是物理海洋学家，他们领导海洋考察，将测量设备部署到深海深处，而杜尔加杜等海洋建模者几乎总是在办公室工作，并且经常在不同的研究所工作。如果不努力，他们可能永远不会见面。
比尔说，像 CLIVAR 和全球海洋观测系统 (GOOS) 这样的项目对于将研究人员聚集在一起非常有用，而麦金农的气候过程团队就是该过程的一个积极成果的例子。麦金农说，通过将观测科学家和建模者组合在一起，社区可以提高对物理海洋的理解，并改进模型的性能。
随着模型的改进，人们对可以从中得出的结论的信心也可能会提高。这种提升可能对杜尔加杜的团队在搜寻 MH370 航班时有所帮助。尽管他们认识到其研究的局限性，但他们在 2015 年联系了搜寻当局，指出他们可能找错了地方。当局承认收到了他们的信函，但没有就转移搜寻地点进行讨论或采取行动。“最近，我们对这个问题进行了进一步研究，但决定不将其发送给当局，”杜尔加杜说。他解释说，他们目前的工作重点是改进方法。
目前，飞机的失踪和下落仍然是一个谜。
Cheng, Y., Putrasahan, D., Beal, L. & Kirtman, B. J. Clim.29, 6881–6892 (2016).
MacKinnon, J. A. et al.Bull. Am. Meteorol. Soc.98, 2429–2454 (2017).
Renault, L., Molemaker, M. J., Gula, J., Masson, S. & McWilliams, J. C. J. Phys. Oceanogr.46, 3439–3453 (2016).