

氣候模擬模型的確證問題
127
機率大於
H
成立的先驗機率,即
P
(
H
|
E
)
> P
(
H
)
(
Talbott, 2015
)。
13
洛依德據此表示:若一模型有較多獨立證據支持,則其確證程度較
高。最後,洛依德
(
2009: 219-222
)
引用
Weisberg
(
2006
)
的穩健
性
(
robustness
)
分析,佐證多元證據對模型之支持的重要性與可靠
性。穩健性在科學研究中,如計量經濟學或統計學,指估計值不因
變數或觀察值的增減而有顯著的改變
(
Lu & White, 2014
),
14
在此
穩健性可指不同模型在進行相同時間和相同目標的模擬時都獲得
相近結果的,或是同一模型輸入不同變數量時都得到相似結果的穩
定現象,就氣候模型而言,如本文前述所提到的系集方法用同一初
始條件來進行各模型模擬或是同一模型執行不同初始條件的模
擬,若獲得同樣的趨勢變化或相近結果,便呈現模型的穩健性。洛
依德以
Randall et al.
(
2007
)
為證,指出他們的研究以模擬二十世紀
全球均溫為目標,以系集方法並使用
14
個不同模型、共進行
58
個
不同的模擬,這
58
個模型的平均與實際觀察到的資料曲線大致吻
合。洛依德
(
2009: 220
)
認為這樣多元並高度適配的結果顯示了這
些模型必定掌握了實在界氣候變化的結構或部分過程。相反地,如
果諸模型模擬的結果模型彼此之間有很大變異,那麼這顯示了這些
模型可能有誤。故我們可接受如下的歸納論證:若存在有充分數目
的具有相同因果結構並符合現象的異質模型,則可以推論真實世界
也具有與模型相同的因果結構。但不同模型都有相似結果,有可能
是肇因於建模的社會收斂過程
(
social convergence process
)
(
2010:
979
),意指因為模型建構者或使用者可能共享了相同的模型建構意
識和方法而造成的誤差。因此洛依德認為有必要考量模型的模擬結
13
關於貝氏確證理論請參見
Talbott
(
2015
)
或
Lloyd
(
2009
:
218
)
附註
4
的短述。
14
經濟學穩健性分析的哲學評述請參見
Kuorikoski
,
Lehtinen,
and
Marchionni
(
2010
)
。