在过去的几十年里，环境科学家和工程师一直在努力设计有效的解决方案来减少温室气体排放，减轻气候变化的不利影响。这导致建立了各种能源模型和框架，可用于调查缓解排放情景，以期实现《巴黎协定》概述的目标。
其中一些能源模型比其他模型更详细，它们的结构、参数和目标可能有所不同。因此，当用来估计引入特定气候政策和干预措施后会发生什么时，这些模型可能会产生不同的结果。
PBL荷兰环境评估机构、乌得勒支大学和欧洲其他研究所的研究人员最近开始可靠地量化关键能源模型产生的结果差异。他们的论文发表在《自然能源》杂志上，确定了能源模型的“指纹”(概述其独特特征的图表)。
“在我们的许多研究项目中，我们有意包括多个能源建模团队，因为社区已经意识到不同观点的重要性，”进行这项研究的研究人员之一马克·德克尔告诉Phys.org。“在我们的领域，模型差异可能相当显著，在解释我们的结果之前，这需要很好地阐明。”
Dekker和他的同事们最近的研究是一个名为欧洲气候和能源建模论坛(ECEMF H2020)的广泛项目的一部分。该项目的主要目标是为制定可在整个欧洲或国家层面实施的能源和气候政策提供信息。
在开始计算评估欧洲实现净零排放目标的潜在途径之前，研究人员决定进行一系列诊断测试，以比较使用不同能源模型获得的结果。这些测试非常复杂且耗时，但它们产生了有趣的结果。
Dekker说:“用‘诊断指标’来表达诊断结果的想法，其中一些源于之前发表在《环境研究快报》和《技术预测与社会变革》上的两篇论文。”
“在我自己分析结果的过程中，我产生了创建模型‘指纹’的想法，而不仅仅是单独比较这些指标(就像以前的文献所做的那样)。一个模型在一个维度上的独特行为揭示了它在另一个维度上的行为，这就是为什么我们的目标是将多个维度结合到一个简单的框架中，并最终成功了。”
在他们的测试中，Dekker和他的同事们试图在五个关键维度上描绘出能量模型的诊断指标。这些维度包括模型的响应能力及其拟议的缓解战略，以及其估计的能源供应、能源需求和缓解成本/努力。
德克尔解释说:“能源模型对于了解我们未来的经济和气候至关重要:它们让我们了解未来的能源可能来自哪里，如何使用以及政策杠杆。”
“然而，这些模型之间的差异使得科学家和政策制定者很难驾驭这些见解。这篇论文标志着我们在理解我们对能源的预测方面迈出了重要的一步，它描绘了每个模型的独特行为和它们的一致之处。”
Dekker和他的同事们对八种能源模型进行了诊断测试，他们将这些模型应用于减缓欧洲温室气体排放的10种潜在情景。这些测试允许他们为这些模型创建“指纹”，这些指纹本质上是唯一代表它们的图表，类似于指纹或DNA如何唯一识别人类。
Dekker说:“我们的研究最重要的实际意义是，人们现在可以将建模研究置于环境中，特别是那些只依赖于单一模型的研究。”该模型的偏见或行为现在与其他模型相关联。例如，该模型通常可以比其他模型预测更多的可再生能源，这一点在阅读其对可再生能源的预测时很重要。”
这组研究人员的工作可以指导未来的研究，比较不同能量模型的预测，或者尝试将他们的估计置于背景下。总的来说，这些研究工作有助于更好地预测气候政策和能源相关干预措施的结果，进而为欧盟委员会和其他欧洲政策制定者的工作提供信息。
Dekker补充说:“我们目前正在研究模型差异的作用，以及我们如何在大型场景数据库中找到结构，这些结构有时对普通用户来说可能是‘意大利面’。”“将我们的情景分为不同的情景组，每个情景组讲述不同的故事，有助于更好地理解能源和气候的未来。”
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