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2017年7月5日，美国哈佛大学地球与行星科学系（Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University）的研究人员在《科学进展》（Science Advances）期刊发表题为《缓慢气候模式使历史记录和模型估算的气候敏感性相一致》（Slow Climate Mode Reconciles Historical and Model-based Estimates of Climate Sensitivity）的文章，基于贝叶斯统计对24个气候模型进行分析，结果表明平衡气候敏感性（Equilibrium Climate Sensitivity, ECS）在很多模型中过度敏感，即在给定的温室气体浓度时，地球最终的气候变暖程度会比这些计算的程度要轻。

ECS是指平衡全球平均温度对大气中二氧化碳浓度相对于工业化前增加1倍的响应。最初ECS的值只是专家粗略估计。为了更好的体现模型估算值与历史观测数据之间的吻合度，政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）把ECS从2~4.5 ℃更新到1.5~4.5 ℃。

气候敏感性可以分为两类：快速反馈敏感性及地球系统敏感性。问题在于ECS中的平衡是有时间尺度概念的。在该研究中，研究人员将贝叶斯方法应用于24个模式对气候变暖的辐射响应关系中，分析年际尺度变化和百年尺度变化中对辐射响应贡献的不同程度。百年尺度的模式非常强烈地放大了气候反馈，最终贡献了28%~68%（90%置信区间）的平衡变暖，而快速反馈气候变暖的敏感性仅为1%~7%。可见，该研究能在气候模式内解析不同气候反馈响应的时间尺度问题。具体案例如南大洋和东赤道太平洋相关的重要气候变暖过程，需要长达上百年甚至更久才能充分体现出来。

该研究强调，在气候模式中，观测数据很难在短暂的时间尺度内反映出缓慢演进的气候变暖效应。气候变暖的缓慢模式表明，未来的气候变化研究可能不同于以往的模式，这就要求不能仅仅依靠历史观测数据来预测未来的气候变暖。