气候变化对野生动物痛苦的极长期影响的情景分析

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注意：在本文中，较低的估计值为橙色，较高的估计值为绿色。我选择绿色来代表地球的茂盛程度，而不是结果的好坏，因为更茂盛的地球意味着更多的痛苦。

摘要

气候变化将显著影响未来的野生动物种群，从而影响野生动物的痛苦。然而，由于技术的进步，气候变化似乎不太可能在几个世纪之后对野生动物的痛苦产生重大影响。尽管如此，人类文明在消除气候变化或消除生物圈之前崩溃的可能性很小，在这种情况下，气候变化的影响可能会持续数千年到数百万年。我计算出这种考虑可能会使气候变化对野生动物的预期影响增加点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮倍，尽管考虑到模型的不确定性和长期预测的困难，这些估计应该谨慎对待。

本文的默认参数表明，平均美国人的二氧化碳排放导致每秒点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮个昆虫年的最终野生动物痛苦的长期变化。我从这篇文章得出的主要结论是"即使相对于其他环境问题，气候变化也可能非常重要；我们应该进一步探讨它是否可能增加或减少野生动物的痛苦"。

不应将本文解释为支持人类技术进步或发展通用人工智能（AGI）。虽然这些结果可能会在几个世纪内大部分消除气候变化对野生动物的影响，但它们也会以其他方式极大地增加整个宇宙的痛苦。

引言

气候变化将对野生动物的痛苦产生重要的影响，既有积极的也有消极的。我通常假设气候变化主要在未来几十年内产生影响，因为在那之后，要么人类会消除气候变化，要么更激进地说，地球上的主导智能将转变为数字媒介，从而能够摧毁大部分剩余的生物圈。

然而，这两种结果都不会实现的可能性是非零的。在人类文明崩溃且永远无法重建到技术先进状态的情况下，生物圈和大气中的温室气体（GHG）排放可能会长期存在。虽然这似乎是一种遥远的可能性，但如果真的发生，它对整体计算来说将非常重要，因为气候变化的影响可能会持续很长时间。

本文对短期气候变化与不太可能发生的极长期影响野生动物种群的情景的相对重要性进行了粗略计算。

气候变化会影响多长时间？

截至2016年，全球温室气体排放量仍在上升，这一趋势将持续多年。但最终技术似乎可能扭转这一趋势。即使不然，我们最终也会用尽经济上有利可图的化石燃料。与此同时，人们可能会采取地球工程来逆转气候变化。（不幸的是，那些涉及增加初级生产力的地球工程形式可能会增加野生动物的痛苦。）在几十年内，人工智能将比现在先进得多，再加上其他工程发展，应该会使应对气候变化变得更容易。

总的来说，这些因素指向一种观点，即气候变化不太可能持续超过一个世纪左右。此外，即使温室气体仍然存在于大气中，地球继续变暖，随着通用人工智能的出现，生物圈本身（以及因此会受气候变化影响的动物）可能也会大部分消失。大多数专家预测，如果科学继续进步，100年内就会出现通用人工智能。除非通用人工智能保持人类对荒野的情感依恋，否则大部分生物圈可能会被摧毁以为通用人工智能提供资源。

这些最终结果不会发生的一类情景是人类进步被延迟，例如由于持续的经济崩溃、全球核冬天等。如果技术创新大部分停滞100年，那么可能需要150多年才能抵消气候变化的影响。由于这些可能性，谨慎地使用一个厚尾概率分布来表示气候变化停止对野生动物产生重大影响的日期似乎是明智的。特别是，我将使用对数正态分布。

另一类情景设想人类在开发通用人工智能之前永久崩溃。这可能是彻底灭绝，但更可能是人类人口缩小到如此之小，并且几乎没有容易开发的资源（例如化石燃料和地表矿物），以至于无法第二次工业化。为了考虑这种可能性，我包括了一个参数来表示生物圈的重要部分可能在地球上存在数百万年的概率。这里重要的情景是生物工程大流行或核战争等事件——而不是通用人工智能、故意设计的灰色粘液或非常强烈的伽马射线暴，因为这些不仅会摧毁人类，还会摧毁大多数动物生命。通用人工智能和灰色粘液属于生物圈在几十年内大部分消失的情景类别。

并非所有人类崩溃的情况都会导致气候变化的极长期影响。例如，如果人类将大量二氧化碳封存起来，然后因其他原因自我毁灭，那么气候变化的影响寿命可能不会很长。话虽如此，一些地球工程措施，如平流层硫酸盐气溶胶，需要持续努力才能维持，所以如果人类崩溃，气候变化确实会持续数千年。

还有另一种相当不太可能的情景，在这种情景中，气候变化的影响可能会持续很长时间：人类开发出通用人工智能，他们对地球生物圈保持足够的情感依恋以保护它，但他们决定不逆转气候变化。我认为先进的地球起源智能会保护地球生物圈的可能性很小，而且即使它这样做了，也不太可能允许气候变化继续不受控制，但为了完整起见，我包括了这种情景。这种可能性是以下流程图中右下角的紫色框。

以下是允许您切换概率分布的参数，该分布表示T年，即从2016年开始气候变化将继续与野生动物痛苦相关的年数。当然，在现实中，不会有一个确切的截止年份，气候变化就会停止产生影响（除非地球上的生命被一个快速事件立即摧毁），但你可以将T视为气候变化对野生动物痛苦的影响越来越小的年份的某种加权平均值。

T呈对数正态分布，其中

• 中位数e^μ = 年（其中μ是对数正态分布的"位置参数"）
• "尺度参数"σ = 。

在这里，您可以设置气候变化在数百万年内（T ≥ 10⁶）仍与野生动物痛苦相关的概率：。

温室气体随时间的温度影响

David Archer普及了这样一个观点，即二氧化碳排放的影响可能比通常认识到的持续时间要长得多：

"向大气中释放化石燃料二氧化碳的气候影响将比巨石阵持续更长时间，"Archer写道。"比时间胶囊更长，比核废料更长，远远超过人类文明迄今为止的年龄。"

二氧化碳对大气的影响下降得如此缓慢，以至于除非我们戒掉"化石燃料瘾"（用乔治·W·布什的话说），否则我们可能会迫使地球脱离其持续了一百多万年的定期冻结和解冻模式。"如果整个煤炭储量都被使用了，"Archer写道，"那么冰川期可能会被推迟50万年。"

二氧化碳排放可能在如此长的时间尺度上继续产生影响的想法已经得到了其他一些作者的确认。例如，这篇论文总结了其他研究，这些研究也发现在未来数万年甚至数百万年内二氧化碳浓度仍然很高：

这些研究中的大多数模拟向大气中添加了约4000 ± 1000 Gtons C，这是一个很大的数字，考虑到所有化石燃料构成4000-6000 Gtons C。我们未来的实际预期排放量可能比这低约2-3倍。但二氧化碳需要很长时间才能降至零的一般观点可能仍然有效。此外，上表中的一些研究暗示影响可能持续超过10⁶年。在本文中，我假设二氧化碳在10⁶年后恢复到正常水平，但这个假设可能是保守的。另一方面，考虑到这些长期二氧化碳影响是否正确的模型不确定性，假设只有10⁶年的影响可能是一个很好的折衷值。

Archer有一个交互式计算器用于估算二氧化碳和甲烷的长期影响，下面显示了其中的图表。

二氧化碳升温

这些图显示了使用Archer的默认参数一次性排放1000 Gton C的长期影响。^b你可以忽略甲烷（红色）曲线。

这些数字有多准确？上图中的峰值温度上升约为3°C。但这篇论文说1000 Gtons C会产生大约2°C的升温。David Lea和Archer同意这一点。因此，为了使Archer模型的输出更准确，我将Archer模型中的升温量乘以2/3的修正系数。

甲烷升温

下面是Archer的模型对1000 Gton C甲烷排放的响应，红色表示甲烷引起的升温，蓝色表示甲烷衰变成二氧化碳引起的升温：

每公吨排放量导致多少升温？

在本文中，我讨论了额外排放一公吨二氧化碳或甲烷的升温影响。这个计算很复杂，因为每公吨导致的温度变化不是线性的："特别是由二氧化碳引起的气候敏感性通常表示为与地球大气中二氧化碳浓度翻倍相关的温度变化（以°C为单位）。"也就是说，温度上升与log₂(二氧化碳浓度)成正比。这在Archer的模型中也是如此。特别是，以下曲线（基于我创建的这个Google表格）显示了Archer模型中未来20年内各种排放量导致的温度上升：

因为当已经排放了大量二氧化碳时，额外的一公吨的影响较小，所以为了正确估计额外一公吨温室气体的影响，我们需要建立基线排放量。

下图显示了代表性浓度路径的四种预测，来自这篇论文：

如果我们目测平均二氧化碳排放量为每年约12 Gtons C，这将意味着到2100年未来排放量为(2100-2016)*12 = ~1000 Gtons C。再加上截至2016年已排放的~600 Gtons，这意味着到2100年约为~1600 Gtons C。这也大致是这篇较早论文图4（第9页）中的中间值。1600 Gtons C以二氧化碳的Gtons表示约为~。

对于甲烷，目测图表显示平均约为~475 Tg（与Mton相同），这表明未来排放量为(2100-2016)*475 = 40 Gtons CH₄。假设未来与过去排放量的比例与二氧化碳相同，这意味着40 * (1600/600) = Gtons CH₄。从图中看，这似乎已经以CH₄的质量而不仅仅是C的质量来衡量。

当然，将基线排放量视为2100年的排放量并不完全正确。当前（例如，截至2016年）的基线排放量较小，这意味着较早排放的每公吨影响更大，而且较早的排放在未来几个世纪内增加温度的总年数比较晚的排放多（特别是对于长寿命的二氧化碳）。另一方面，仅使用当前的排放量也不正确，因为现在排放更多会减少后来排放的边际影响。幸运的是，结果对基线排放量的大小并不特别敏感——例如，插入当前的排放总量会使未来~100年内排放的影响增加不到2倍。对于极长期情景的影响应该几乎可以忽略不计，因为对于极长期来说，最重要的是总排放量，而不是现在还是2100年排放。对于极长期情景，基线排放量应该是将要发生的总排放量，因为边际排放会加到该总量上。我将"总排放量"近似为"到2100年的总排放量"，假设2100年是人类排放可能大部分停止的合理加权平均年份。

计算边际影响

给定这些排放基线，我通过运行Archer的温度上升模型计算^c额外一公吨温室气体的边际影响，计算（基线排放量）+（1公吨）的温度上升，然后减去仅（基线排放量）的温度上升。

因为排放量与温度上升的曲线对于排放量的小变化来说大致是线性的，所以可以将每公吨的影响乘以排放量的公吨数来近似总影响，只要公吨数至少比人类总排放量小约1个数量级。

升温对野生动物的影响

假设气候变化对野生动物痛苦的预期影响基本上与全球温度上升成线性关系。当额外排放二氧化碳导致的边际温度变化相对于总温度变化很小时，这应该是大致正确的，而在评估政策选择时，我们通常处理的是总排放量的小变化。

气候变化的影响在不同时期可能会有重要差异。例如，在最初的几十年里，气候变化会迅速破坏许多既有的生态系统，这可能会导致一些短期的种群下降，比如可能的浮游动物。然而，在千年尺度上，气候变化可能会总体上增加野生动物种群，这变得更加可信，因为生物体将有时间适应，而且较暖的温度可能会增加初级生产力、昆虫代谢等。

此外，如果气候变化能够防止未来的冰河时期，它将因此大大增加动物种群相对于反事实结果。冰河时期会使被冰覆盖的地区的动物种群降至接近零，而像热带雨林这样太暖而无法冻结的地区可能仍会经历生产力下降。

话虽如此，一个可能减少长期动物种群的因素是海平面上升：如果世界上所有的煤都被燃烧，它最终会减少地球的陆地面积3.5%。假设陆地比开阔海洋更有生产力，并且富有生产力的河口/等在长期内会占据与气候变化前大致相同的面积，那么陆地面积的减少将减少总动物种群。

为了考虑气候变化的预期影响在长期和短期可能不同的观点，下表允许您在不同时间输入不同的数字，表示额外1°C升温导致的（经感知加权的）野生动物种群净变化，以当前野生动物种群的比例表示。例如，如果您输入0.01，这意味着您认为1°C的升温将总体上使野生动物种群增加1%。^d您可以输入这些值的较低估计和较高估计。目前，表格的较低估计大约是我概率分布的第25百分位数，较高估计大约是第75百分位数。

我在表格中添加了第三列。它代表如果地球经历极端升温（比如说，≥ 8°C）时动物种群的变化。这里的数字可能应该与温和升温不同，因为极端升温可能会将生态系统推过其极限。例如，2.52亿年前的"大灭绝"可能部分是由6°C升温引起的，那次事件导致"高达96%的海洋物种[5][6]和70%的陆地脊椎动物物种灭绝。[7]这是已知的唯一一次昆虫大规模灭绝。[8][9]"

请记住，这些数字是每°C升温的数值，所以"极端升温"的数字意味着动物种群的变化比"非极端升温"的数字大几倍，当乘以总升温度数时。

我很遗憾没有在这个模型中包括一个考虑因素，即人类可能通过不移除二氧化碳的地球工程类型来逆转气候变化，比如平流层硫酸盐气溶胶。这种类型的地球工程会减少气候变化本身的影响，但会使海洋酸化问题得不到缓解。表面上看，我猜测海洋酸化总体上会减少海洋种群。因此，在一些情景中，人类确实逆转了气候变化（即T < 10⁶），但温室气体排放的一些影响仍然持续了一百万年。当然，我认为最有可能的是通用人工智能无论如何都会在几个世纪内摧毁海洋，但通用人工智能在数千年内不会出现的概率，尽管人类保持技术先进的文明并通过地球工程摆脱了气候变化，似乎不低于约5%。

极端升温情景

我们可能天真地认为，由于极端升温不太可能发生，它不应该在我们的计算中占很大比重。然而，极端升温与人类不会变得技术超级先进的情景相关，要么是因为极端升温直接降低了人类的经济生产力，或者更有可能的是，它引发了冲突，导致核战争和其他更致命的短期后果。因此，极端升温情景对整体计算的贡献可能并非微不足道。

对极端升温的可能性没有很好的估计。Martin Weitzman 计算了一个极其粗略的估计，即P(升温 > 10°C) ≈ 0.05，P(升温 > 20°C) ≈ 0.01。我个人认为这些估计有点太高了，因为我怀疑如果升温真的变得非常糟糕，人类最终会限制温室气体排放。（如果一个国家不合作地同意减少温室气体排放，它可能会在经济上或军事上被迫这样做。）Weitzman承认这一点，但他说"将温室气体排放转化为温度上升的承诺管道中异常长的惯性滞后可能会严重限制这一选择"（第4页）。即使长时间滞后是一个问题，也很有可能某种形式的地球工程会允许在几十年的时间尺度上移除温室气体或以其他方式冷却地球。如果这个问题很重要，各国可能愿意为地球工程解决方案支付高价。

所以我认为P(升温 > 10°C)应该更像是0.01左右。但由于我将"极端"升温定义为≥8°C，略高的概率似乎是合理的——比如说。

接下来，我想计算P(极端升温)，条件是人类是否达到技术先进状态（T < 10⁶）或不是（T ≥ 10⁶）。首先，我将计算P(极端升温 | T < 10⁶)。T < 10⁶的情景基本上可以分为两类：

1. 那些通用人工智能出现并消除气候变化或以其他方式消除大部分生物野生动物的情景。称这种情景为"AGI"。在这种情景中，如果通用人工智能不关心停止它，极端升温可能会继续，也许是因为通用人工智能不再依赖生物圈。
2. 那些通用人工智能未能实现但人类仍然逆转气候变化的情景。称这种情景为"RevCC"。在这种情况下，不会发生极端气候变化，因为人类会阻止它。

那么

回想一下，在本文前面，您将P(T ≥ 10⁶)设置为点击页面顶部的按钮。根据贝叶斯定理：

在下一个计算中，我们记住P(T ≥ 10⁶ | 极端升温) = 1 - P(T < 10⁶ | 极端升温)：

这个数字看起来相当合理。例如，如果我想象T ≥ 10⁶的情景，社会永久崩溃的一些可能原因包括极端气候变化、恶性工程大流行、核冬天和其他原因导致的永久经济崩溃。似乎可以说约1/3的T ≥ 10⁶结果可能是由极端气候变化驱动的。

对远期未来的降权

大多数关于我们可能对远期未来产生巨大影响的论点假设我们的影响将通过影响人类社会来实现，比如通过影响通用人工智能的开发方式。但人类社会非常复杂，难以预测。相比之下，在没有技术先进文明的世界中预测气候变化的长期未来是一个相对更确定的地球科学和气候建模问题。当然，气候也有复杂和不可预测的反馈循环，但至少从地质记录中，我们可以对未来趋势有相当程度的确定性。出于这个原因，我认为我们影响气候变化的极长期效应的能力的不确定性可能比我们影响未来通用人工智能的星系大小计算的能力的不确定性要低几个数量级。

然而，即使人类文明崩溃，仍然至少有一个重要原因我们可能会降低远期未来气候变化影响的权重。如果我们处于一个专注于人类技术崛起的计算机模拟中，出于科学或内在价值的原因运行，那么如果人类灭绝或在崩溃后无法重建文明，模拟器可能会关闭模拟，在这种情况下，荒野的长期未来将不会被计算。幸运的是，在一些模拟情景中，即使在现在，与人类没有接触的远程野生动物的痛苦也不会被详细模拟。可惜，那些需要高保真预测能力的模拟将需要模拟野生动物的痛苦。

即使我们的模拟器不是专门研究人类发展，而只是研究一般的进化，任何模拟都只运行这么长时间，所以从现在开始未来更远的时候模拟被关闭的概率总是更高。这个模拟论证降低了许多千年后野生动物痛苦的重要性。它是只稍微降低还是使未来痛苦变得不那么重要，取决于你对模拟情景分布的信念。

为了考虑未来动物是否存在的更大不确定性——以及对Archer模型在未来更远时间的气候预测的不确定性——我将t年后的野生动物按概率因子t^k降权，其中k在(‑∞, 0]范围内。为了避免这条曲线在t = 0附近爆炸，我将t < 1时的值上限设为1。我选择k = ，这意味着以下降权曲线：

综合起来

结合前面的部分，我们得到了计算二氧化碳排放总预期影响所需的所有输入：

其中

和

并假设10⁶年后没有持续的二氧化碳影响。^f上述最后一个方程的单位是年 / Gton CO₂ = (°C / Gton CO₂) * (1 / °C) * (1) * 年。

对于极端升温情况下的温度上升，我将Archer模型中的数字乘以10/3 = 因子，基于一个粗略的假设，即典型的极端升温量是10°C，而典型的非极端量是3°C。

计算结果使用矩形法进行数值积分，基于10个均匀分布的时间步长，结果为点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮。请注意，如果你忽略生物圈长期存在的可能性——即如果你设置P(T ≥ 10⁶) = 0——结果的绝对值会小得多：点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮。

使用类似的计算方法对甲烷进行计算，我们得到点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮作为总影响，以及点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮作为P(T ≥ 10⁶) = 0时的影响。

多少昆虫年？

上述计算给出了相对于当前动物种群的乘数。为了使它们具体化，我们可以考虑实际的野生动物数量。我将只关注昆虫。假设地球上有10只昆虫。如果我们以"昆虫年"为单位衡量昆虫的痛苦，那么地球上每年有10^{点击页面顶部的按钮}个昆虫年。将此乘以之前的点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮年 / Gton CO₂，并将Gtons转换为吨，得到点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮昆虫年的痛苦每吨CO₂。平均美国人每年排放吨CO₂（不包括其他温室气体或土地利用变化），这预期会造成点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮昆虫年的痛苦每年，也就是点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮每秒！

下表显示了各种产生CO₂的活动的昆虫影响^g：

这些计算假设你个人产生的额外1公斤CO₂总共会创造额外1公斤CO₂。这可能不完全正确，因为你购买能源或机票会略微提高价格，这会略微减少其他人使用的数量。但假设典型的供需弹性，这不太可能将结果改变超过约2倍。

我们应该如何看待碳补偿？目前，它们的影响非常不明确，因为我们不知道防止气候变化对野生动物来说是好是坏。此外，我们应该避免购买基于生物质的碳补偿，比如那些涉及雨林保护或重新野化的补偿，因为这些可能通过创造动物栖息地而造成更多痛苦，超过它们可能（或可能不）防止的痛苦。令人担忧的是，即使是非基于生物质的补偿也可能支持提供补偿的组织，这可能会增加其他人使用基于生物质的补偿。

可能捐赠给能源效率、可再生能源和未来能源（如核聚变）研究的投资回报率可能与碳补偿相当或更高。例如，以下是一些合理的虚构数字来说明：

• 假设（非栖息地保护的！）碳补偿在边际上每移除一公吨CO₂的成本约为10美元。
• 想象一下，360亿美元用于能源效率可以在10年内将世界排放量（每年约360亿公吨）减少1%，节省36亿公吨排放。这也意味着每公吨成本10美元。
• 假设额外180亿美元用于核聚变研究将有1%的机会ⁱ使核聚变提前10年实现，这样做将取代50%的全球年排放量。（作为参考，美国目前每年在核聚变研究上花费约5亿美元。）那么每防止一公吨CO₂的成本将是（180亿美元）/ [0.01 * 0.5 * （360亿公吨/年）*（10年）] = 每公吨10美元。

假设$可以防止一公吨CO₂，在边际上捐赠这些努力将导致点击页面顶部的按钮到点击页面顶部的按钮昆虫年痛苦的变化。（这里，绿色和黄色颜色的顺序相对于本文其他地方是相反的，因为我在讨论一个减少气候变化影响的干预措施。如果气候变化倾向于增加痛苦，这种干预措施倾向于减少痛苦，反之亦然。）

无论如何，在首先深入研究气候变化对野生动物来说是好消息还是坏消息之前，这些干预措施都为时过早。现在我认为CO₂减排会伤害野生动物和帮助野生动物的可能性差不多。

对家庭计划和经济增长的影响

如果气候变化在预期中比我们天真地认为的更重要，这对人口规模和人类资源消耗的问题有影响。通常我倾向于假设更大的人口，在其他条件相同的情况下，会减少野生动物的痛苦，因为无论是脊椎动物还是无脊椎动物的动物种群在过去几十年中都减少了近一半（或者如果你像我一样对最极端发现的报告偏差持谨慎态度，可能稍微少一些）。然而，考虑到长期气候变化的可能性，分析变得更加模糊。

假设人类整体将当前的野生动物种群减少了约50%，从每年N个昆虫年减少到N/2。假设生物圈将在未来约100年内存在，这意味着减少约0.5N * 100 = 50N。

如果我们忽略非常长期的气候影响，那么假设如上所述人类到2100年将排放点击页面顶部的按钮 Gtons CO₂，气候变化将产生预期点击页面顶部的按钮 * (点击页面顶部的按钮) * N/2 = 点击页面顶部的按钮N的野生动物痛苦变化作为低估计，以及预期点击页面顶部的按钮N的变化作为高估计（这里我乘以N/2而不是N，假设人类活动已将野生动物种群减少到N/2）。^j这比50N小。

然而，如果我们考虑气候影响可能持续数千年到未来的可能性，气候变化对野生动物种群的预期变化是点击页面顶部的按钮 * (点击页面顶部的按钮) * N = 点击页面顶部的按钮N作为低估计，以及点击页面顶部的按钮N作为高估计，这（使用我的默认参数）与50N的减少处于相似的数量级。（这里我乘以N而不是N/2，因为如果生物圈确实存在数十万年，它可能不会被人类显著降级，而且这里考虑的大部分影响来自生物圈确实长期存在的情景。）

这使得当前人类活动对野生动物痛苦的净影响产生了一些疑问。相应地，它使家庭计划、减贫和经济增长的净影响的符号变得不那么清晰。^k当然，如果我们在进一步调查之前将气候变化的预期影响近似为中性，那么气候变化不会影响经济增长等的预期价值，只会影响方差。

当然，有人可能试图争辩说，栖息地破坏和其他正在减少野生动物种群的人类活动可能会持续一百万年。但在大多数情况下，这似乎是不可能的。即使是铺路也会在几十年内退化，正如The Wump World结尾的读者所知。我想一些地区的地球将变成沙漠，海洋将酸化，但这些发展在很大程度上是由温室气体排放驱动的。很难找到非气候人为因素，假设人类文明在开发通用人工智能、灰色粘液等之前崩溃，这些因素会非微不足道且可预测地改变一百万年后的总体野生动物种群。

致谢

Joe Turco向我指出了二叠纪-三叠纪灭绝事件与本分析的相关性。

脚注

1. 在现有计算运行时不要重新输入参数值，因为这可能会交错输出。  (返回)
2. 在本文中，我关注"表面温度异常"而不是"平衡温度"，后者是Archer计算器的另一个输出。据我从Archer的代码和像这样的讨论中所能理解的，表面温度异常代表给定时间的实际温度，而平衡温度是大气趋向的值。  (返回)
3. 我从Archer的计算器网页获得了他模型的源JavaScript，然后将其精简到我目的所需的基本要素，将417行代码转换为69行。我还重命名了变量并移动了一些内容以增强清晰度，同时验证模型的温度变化输出保持与之前相同到所有小数位。你可以通过查看此页面的JavaScript并搜索get_years_and_surface_warming_amounts来查看模型的代码。  (返回)
4. 实际上，你应该输入每年昆虫年痛苦的净变化，无论是由于种群还是其他原因，但作为一个粗略的近似，大多数痛苦的变化是由种群变化引起的。气候变化可能增加痛苦而不增加种群的一个例子是，较暖的温度可能有利于生物体寿命更短，这意味着每单位时间内更多痛苦的死亡。  (返回)
5. 用微积分术语，这个量可以表示如下。设pop₂₀₁₆为2016年世界野生动物种群。设temp为温度。那么这个表格中的数字是在基线未来温度下评估的(∂pop / ∂temp) / pop₂₀₁₆。  (返回)
6. 我尝试延长到3 * 10⁶年，影响最多比这里报告的多5-10%。然而，更长的时间段使计算时间增加了约3倍，超过~3 * 10⁶年会导致页面崩溃。  (返回)
7. 下面的一些数字基于CO₂当量温室气体，而不是纯CO₂。为简单起见，我假设CO₂当量温室气体可以被视为CO₂，因为其他温室气体的贡献可能很小。这有点不准确，因为通常使用的CO₂当量转换因子不对应于10⁶年时间尺度上适用的因子。:)   (返回)
8. 对于这个计算，我假设与灯泡相同的每千瓦时CO₂值：0.554 kg CO₂(e)/kWh。所以75W * 5 h * (1 kWh / 1000 Wh) * (0.554 kg CO₂ / kWh) = 0.21 kg CO₂。  (返回)
9. 这是一个高风险的赌博，但假设排放的边际升温和动物影响基本上是线性的，那么减少排放的预期收益或成本也应该大致是线性的。鉴于全球变暖实际上与排放量略微非线性，某种程度的风险规避或风险寻求可能是有保证的。  (返回)
10. 请注意，这个数字有点太低，因为我只是将点击页面顶部的按钮乘以额外一Gton CO₂的边际影响，忽略了给定的CO₂增加在较低CO₂浓度下有更大的辐射强迫影响这一事实。  (返回)
11. 这里我只是在谈论对陆地生物野生动物的影响。当然，经济增长等也对远期未来的痛苦有许多影响，既有积极的也有消极的。  (返回)