研究称干旱致全球农作物欠收说法证据不足

东非旱灾再一次引发科学界对全球变暖的讨论。当全球变暖这一在科学界依然存在很大争论的假定成为一个重要的国际政治议题时，越来越多科学家提出怀疑：从大尺度时间跨度来看，地球真的变暖了吗？即便全球变暖了，比如干旱等极端天气真是由全球变暖造成的吗？即便干旱了，（除了对遭受干旱局部地区的直接影响）一定会导致全球农作物欠收并随之带来全球性的粮食短缺吗？ 最新研究成果： 干旱导致全球农作物欠收？证据不足！ 8月25日出版的《科学》杂志刊登了这样一篇论文：过去十年间由于干旱导致全球农作物欠收进而威胁人类粮食安全的论断证据不足。这项研究是由美国国家航空航天局（NASA）资助，由美国波士顿与巴西联邦大学联合开展的。研究中，科研人员分析了人造卫星上中分辨率成像光谱仪（MODIS）传回的对地观测实时数据后发现，对受云层和气溶胶影响的数据进行误差校正后，结果显示过去十年间全球85%的植被并未发生具有统计学意义的变化。研究论文还驳斥了2010年8月同样发表在《科学》杂志上的另一篇论文。在那篇论文里，美国蒙大拿大学学者赵茂盛与他的导师斯蒂芬·瑞宁(Steven Running)认为，20世纪80-90年代全球气候条件总体上较为稳定，但在21世纪头几年农作物产量有所下降。两位学者把发生在南半球的几次大面积干旱视为主要原因，并据此构建出一个数据模型。美国和巴西联合研究小组指出，赵茂盛基于MODIS观测数据构建的数据模型，忽视了地球大气里云层和气溶胶对观测结果造成的影响，也没有充分考虑亚马逊热带雨林土壤湿度这一重要变量对当地植被变化的影响。对于构建数据模型而言，最重要的是要使用足够大的时间和空间尺度。赵茂盛在2010年论文中推算，南半球植被十年间减少了0.34%，北半球植被则增加了0.24%，总体上地球植被减少了0.1%。美国和巴西联合研究小组认为，依据2000年到2009年的观测数据建立数据模型反应全球干湿变换趋势，时间尺度显然太微小，从而导致数据结论极不精确。即便推算结论得到地面实测数据支持，考虑到全球广袤的植被面积，0.1%的削减无论如何都是微不足道的。对赵茂盛的数据模型持反对意见的论文第一作者Arindam Samanta指出，依照赵的数据模型，极小的气温升高都将导致农作物产量下降。数据模型的构建者显然是先确定了结论再推导证明手段的。而且，按照赵的数据模型推算出来的亚马逊热带雨林植被变化的结果，与在地面上的实测数据存在28%的巨大差异。有学者认为，研究证据表明，依靠观测数据中几组变量之间的所谓联系去推导相关性不仅有可能陷入线性思维的泥沼，更有可能落入先认定结论再找证据的陷阱。

科学家热衷建立数据模型，但它是否有效？ 其实上面的争论主要集中在一点：根据以往科学观测结果构建的数据模型是否有效。什么是数据模型？数据模型，简言之就是对客观事物及其联系的逻辑组织描述。按维基百科的最新定义，数据模型是定义数据如何输入与输出的一种模型，主要为信息系统提供数据的定义和格式。数据模型包括数据结构、数据操作、数据完整性约束条件，要求比较直观地模拟现实世界、容易为人理解、便于计算机实现。为什么要建立数据模型呢？简单地说，科学家们希望通过对已有数据的分析整合，推导出未来的情况。因此，建立数据模型，是当代科学界乐此不疲的工作。今年5月，我曾向美国国家大气研究中心（NCAR）学者徐晓明讨教大气科学领域构建数据模型的问题。徐晓明近年来最感兴趣的学术重点之一，就是使用根据1870年以来地球大气资料数据构建的一个1300年尺度全球气候数据模型，希望通过这个极端天气发生的可能性

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