摘要
近期在模拟21世纪海平面上升（SLR）及其相关社会影响方面的进展表明，SLR的空间分布与全球海岸线沿线高度变化的人口密度共同对其影响产生了显著的控制作用。在此研究中，我们通过考察两种具有不同空间“指纹”的SLR来源所导致的差异成本来扩展这一研究——南极（AIS）和格陵兰（GrIS）冰盖的质量流失。为此，我们使用了DSCIM-Coastal数据和建模平台，量化了2015年至2100年间冰盖模型对比项目（ISMIP）预测中与海平面上升相关的洪水范围和人口受淹没情况。我们还引入了“冰盖质量损失的社会成本”（SC-ISM）指标，并分别计算了AIS和GrIS质量损失情景下的这一成本。由于两种冰盖的海平面上升特征不同，我们发现AIS的质量流失会淹没更大的区域和更多的人口（以当前标准计），并且产生的SC-ISM也显著更高。在一系列未来气候情景中，与AIS质量损失相关的全球SC-ISM比GrIS高出约30%，这主要是由于北大西洋沿岸SLR速率的差异所致。然而，在两种冰盖质量损失情景以及均匀SLR情景下，SC-ISM的影响都存在不成比例的现象。换句话说，当以当地国内生产总值（GDP）进行标准化后，低收入地区所承受的经济负担比高收入地区更大。
21世纪海平面上升（SLR）的多种来源，如南极和格陵兰冰盖的融化，会导致世界各地不同的局部海平面变化模式。这导致相同体积的水释放时产生的社会影响也不同，具体取决于水的来源。在本文中，我们结合了两项最新的科学研究成果，以更好地理解这两种冰盖引起的SLR的相对影响。我们使用了每种冰盖引起的SLR的空间分布估计，以及一个关于局部海平面如何影响全球人口的模型。我们发现，对于固定量的融水，南极冰盖会淹没更多的土地并导致更多的人口迁移，从而产生更高的成本。我们还引入了一个称为“冰盖融化社会成本”（SC-ISM）的指标，用于量化社会因每1厘米全球SLR而承担的额外成本。我们发现，南极冰盖融化的成本约为630亿美元，而格陵兰冰盖融化的成本约为490亿美元。尽管它们的影响不同，但两者都在低收入地区造成了不成比例更高的经济负担。
1 引言
导致现代海平面变化的众多过程，包括冰盖质量损失、海水体积膨胀及其相关的海洋动态变化、地下水流动和人工蓄水（以下简称陆地水储存）、持续的冰河时代效应（以下简称冰川均衡调整）以及其他垂直地壳运动来源（例如构造运动、沉积物沉积导致的沉降和地下水抽取），都具有显著的地理变异性（Gregory等人，2019年；Hamlington等人，2020年；Milne等人，2009年）。这种变异性给评估海平面变化的社会成本带来了挑战，因为需要匹配海平面变化、土地特征和社会经济变量的空间变异性。此外，在解释诸如“一米的海平面上升将导致（一定数量）人口迁移”这样的常见表述时也需要谨慎。现在，通过基于陆地和卫星的海平面动态观测以及相关地球物理建模的进步，我们已经清楚地认识到，简单地假设全球海平面变化是均匀的是一个严重的简化（例如Kopp等人，2015年；Milne等人，2009年）。海平面变化的经济成本包括与洪水淹没、重新安置、基础设施保护、干地和湿地丧失、极端海平面损害和死亡、盐碱化以及非市场效应（例如心理成本、社会网络破裂）相关的成本（例如Depsky等人，2023年；Diaz，2016年）。Depsky等人（2023年）还提供了过去十年成本研究的全面回顾及其模型复杂性的不同水平。虽然早期的成本研究假设全球海平面变化是均匀的（世界银行，2010年），但后续分析（例如Pardaens等人，2011年）将区域变异性纳入了全球气候模拟中。后来的研究增加了与海洋动态效应、冰川均衡调整以及极地冰盖质量损失相关的海平面“指纹”（Plag & Juttner，2001年；Mitrovica等人，2001年）的变异性（例如Hinkel等人，2014年）。最近的研究甚至还包括了由于陆地水储存和构造运动及沉积物压实导致的垂直地壳运动引起的海平面变化（例如Depsky等人，2023年；Diaz，2016年），通过采用局部海平面变化的概率预测（Fox-Kemper等人，2021年；Kopp等人，2014年，2023年）。在本文中，我们使用了开源的DSCIM-Coastal v1.2数据库和建模平台（Depsky等人，2023年），根据2015年至2100年的极地冰盖质量流失预测，计算了总淹没面积和（当前标准下）人口数量，从而量化了南极和格陵兰冰盖质量流失的相对社会影响。考虑到这些相对规模，使用相同的建模平台，并考虑适应成本和收益、极端海平面的损害以及其他影响机制，我们估计了今天每增加一厘米极地冰盖质量流失的货币化边际社会成本。我们的目标是通过这两个分析来解决一个相对简单但尚未回答的问题，即南极和格陵兰冰盖质量流失的相对社会影响是什么？随着通过改进建模和观测减少SLR不确定性的持续研究（Hamlington等人，2020年）以及几种冰盖地球工程方法的提出（Larson等人，2023年；Lockley等人，2020年），这项研究为这些努力的相对影响和价值提供了见解。
2 方法
2.1 方法：海平面变化预测
我们的海平面变化计算基于从冰盖模型对比项目（ISMIP）收集的一系列空间变化的海冰质量平衡预测，该项目是耦合模型对比项目（CMIP6）的第六阶段的一部分。完整数据库包括162个格陵兰冰盖（GrIS；Goelzer等人，2020年）和166个南极冰盖（AIS；Seroussi等人，2020年）的预测。前者相关的全球平均海平面上升（GMSL）范围从1.5厘米到16.6厘米（忽略了一个净质量增加相当于GMSL下降4厘米的模拟），后者从-7.8厘米到31.1厘米。ISMIP数据库中的预测提供了每个冰盖的标准网格数据，GrIS的空间分辨率为5公里，AIS为7公里，这些数据被插值到全球（高斯-勒让德）网格上，用于海平面计算（见下文）。我们还考虑了Marzeion等人（2020年）的178个全球冰川质量流失预测（支持信息S1中的文本S1），这些数据也被插值到全球网格上。这些预测的GMSL值都显示为负质量平衡，范围从2.5厘米到26.4厘米。计算结果捕捉了ISMIP预测中的空间细节，并且都基于Kendall等人（2005年）描述的静态海平面理论，该理论适用于具有随深度变化的弹性地球模型（根据Preliminary Reference Earth Model（Dziewonski & Anderson，1981年））。该理论及其相关的伪谱数值算法准确考虑了侧向海岸线迁移、陆地冰范围的变化以及地球自转效应，后者使用Mitrovica等人（2005年）的自转稳定性理论进行计算。我们在所有计算中采用了球谐度数和阶数为512的截断。图1展示了ISMIP模拟中AIS和GrIS质量流失的全球海平面变化示例预测。两种海平面计算都根据每个冰盖质量损失相关的GMSL变化进行了标准化，因此每个框架上超过1.0的值代表预测的相对海平面（RSL）上升高于模拟中的GMSL的区域。这些预测反映了快速（十年到百年时间尺度）冰盖质量损失的引力、自转和变形响应（Gregory等人，2019年；Milne等人，2009年），由于这些模式随冰盖质量流动的几何形状和位置的不同而变化，它们被称为海平面指纹（Plag & Juttner，2001年）。然而，正如Cederberg等人（2023年）所展示的，基于这些预测的所有162个标准化的GrIS指纹高度相关，而所有与GMSL值高于约10厘米相关的标准化AIS指纹（如图1b所示）也显示出高相关性。此外，从2015年到2100年的预测RSL变化只需要考虑这两个时间点之间冰盖几何形状的净差异，因为我们采用了弹性地球模型。也就是说，在这85年期间不需要考虑几何形状的时间依赖性。
2.2 方法：影响分析
对于给定的全球尺度海平面变化预测，我们采用了Sea-level Impacts Input Data set by Elevation, Region, and Scenario（SLIIDERS v1.2）数据库（Bolliger等人，2024年；Depsky等人，2023年）中的面积和人口密度估计，通过海拔和区域来计算几个影响指标。SLIIDERS是DSCIM-Coastal的数据库组成部分，版本1.2包含了一些来自原始发布数据集的更新，这些更新导致了总体上的微小变化。这些更新包括输入数据的更新（支持信息S1中的文本S2）和一种适当屏蔽内陆水体被分配人口的方法。人口和面积数据被划分为10厘米的高程区间，并在覆盖59.45°S至72.46°N之间海岸线的11,980个海岸线段上进行计算。我们用于衡量人口影响的指标是2019年生活在由于每个冰盖质量损失而将低于平均海平面的地区的人口数量。根据pyCIAM（Depsky等人，2023年）的估计，只有当当地相对海平面（RSL）超过现有的防护措施时，才会发生洪水。这些现有的防护措施估计值与后续章节中描述的社会成本计算模型中的初始条件相同。这些估计值是基于在静态全球平均海平面（GMSL）情景下的最佳适应策略得出的（即，不考虑气候变化的影响，但允许未来由于冰川等静力调整、地质和局部过程引起的垂直地面运动）。正如Depsky等人（2023年）所描述的，“最佳”是指在各种设计高度下成本最低的选项。21世纪的成本通过折现转换为净现值（NPC）来进行分析。本次分析选择了2%的折现率，这与美国管理和预算办公室（2023年）的指导一致，该折现率基于过去30年的实际无风险回报率。在暴露分析中，对于那些管理或未管理撤退都是最佳策略的海岸地区，不考虑任何现有的防护措施。
2.3 方法：冰盖质量损失的社会成本和分布分析
对于经济影响估计，我们使用了DSCIM-Coastal建模平台（Depsky等人，2023年）的另一个组成部分：python-Coastal Impacts and Adaptation Model（pyCIAM）。pyCIAM模拟了在不同影响机制和可能的适应路径下未来海平面上升（SLR）的成本。影响机制包括失去的干旱和湿地价值、被淹没的不可移动资本损失、市场和非市场搬迁成本、防御建设与维护成本，以及极端海平面造成的资本损失和死亡。适应路径包括保护和撤退到不同的极端海平面回归期。虽然对于给定的海岸线段，所有时间段都选择了一个最佳的回归期，但相关的防护或撤退高度会在相对海平面变化后每十年更新一次。极端海平面的影响是基于CoDEC数据集（Muis等人，2020年）得出的Gumbel分布概率建模的，该分布线性加到海平面上，并与模型中任何给定年份的防护高度进行比较。对于分布的尾部，即极端海平面超过防护高度的情况，溢出被建模为“局部浴缸模型”，因此不考虑突然的防御失败带来的动态效应。有关模型的更多细节，请参见Depsky等人（2023年）的研究。为了计算两个冰盖的质量损失的边际社会成本（SC-ISM），我们遵循了与计算温室气体社会成本（SC-GHG；美国政府温室气体社会成本跨机构工作组，2016年）相似的程序。我们首先假设基线SLR和社会经济情景。在本文中，我们关注的是基于IPCC第六次评估报告（AR6）中的中等信心水平局部SLR预测得出的结果，这些预测由评估海平面变化框架（FACTS；Fox-Kemper等人，2021年；Garner等人，2021年；Kopp等人，2023年）进行建模，并结合了一个中等社会经济增长情景。具体来说，对于我们的主要分析，我们选择了SSP3-7.0排放情景（Gidden等人，2019年）和SSP 2社会经济增长情景（Fricko等人，2017年），其国内生产总值（GDP）预测来自Riahi等人（2017年）。然而，SC-ISM是根据DSCIM-Coastal平台提供的所有八个AR6中等信心水平SLR预测（SSP1-1.9，中等信心；SSP1-2.6，低和中等信心；SSP2-4.5，低和中等信心；SSP3-7.0，中等信心；以及SSP5-8.5，低和中等信心）以及平台提供的所有10个社会经济增长轨迹情景来估计的。这些社会经济情景反映了经济合作与发展组织（OECD，Dellink等人，2017年）和国际应用系统分析研究所（IIASA，Crespo Cuaresma，2017年）推导出的五种共享社会经济路径（SSPs）。这产生了总共80种未来海平面变化和经济发展的情景。除了我们的主要分析外，所有替代基线和社会经济预测下的SC-ISM估计分布也在图5中进行了可视化。接下来，我们运行pyCIAM来计算每个基线的市场和非市场社会成本，以及每个基线下在2020年额外增加1厘米GMSL的三种不同情景：前两种与GrIS和AIS特征有关，第三种是空间均匀变化。我们从GrIS和AIS预测集中选择与GMSL增加最接近1厘米的特征（分别为0.99厘米和0.98厘米），然后将其缩放以得到精确为1厘米的GMSL值。然后，我们从与“增加特征”情景相关的成本时间序列中减去与基线情景相关的成本时间序列，从而得出由两个冰盖驱动的额外1厘米GMSL的边际社会成本时间序列。均匀的1厘米情景使我们能够将这些值与“无来源”的GMSL增加边际成本进行比较，以分离出每个来源特有的成本组成部分。最后，我们对这个成本时间序列进行折现，以估计每个来源的1厘米GMSL增加的净现值（NPC），从而得出SC-ISM。除了前一节描述的2%折现率外，我们还评估了1.5%的低折现率和3%的高折现率情景的结果作为敏感性测试。这些替代折现率情景的结果在定性上是相似的，在相关情况下，这些结果在支持信息S1中呈现。除了评估全球影响和SC-ISM外，我们还检查了人均GDP三分位数之间的地理影响差异，并描述了收入十等分位数之间的分布影响。我们从绝对成本和相对于国家GDP的成本两个方面评估了分配不平等。后一种方法允许根据当地经济的规模来评估当地的经济影响，而不仅仅是反映一个地区的绝对影响。使用支持信息S1中的文本S3描述的程序，估计了2019年第一个行政级别（ADM1，相当于州或省；全球行政区域，2022年）的年度GDP值。
3 结果与讨论
下面描述的结果分为两部分。第一部分涉及图2-4，它进行了一项暴露分析，计算了与每个冰盖质量变化相关的淹没土地面积和当前人口的指标。这些预测是通过将所有GrIS和AIS预测与SLIIDERS中的全球人口和按高程划分的土地面积数据库结合起来得出的。目的是让读者直观了解这些冰盖（和冰川）的质量损失将如何以及为何会对不同几何形状的海平面变化产生不同的影响。然而，本节中呈现的指标没有包括社区可能采取的任何未来适应行动，也没有考虑这些适应行动的成本。我们分析的第二部分对应于图5-7，利用pyCIAM模型（Depsky等人，2023年）来估计包括适应行动的成本和收益在内的海平面变化的经济影响。这样做引入了冰盖质量损失的社会成本（SC-ISM）的概念。这项分析包括一系列市场和非市场成本、极端海平面事件、通过撤退或保护进行的适应，以及采用的折现率。我们强调，虽然我们的暴露分析指标反映了永久淹没的区域，并没有考虑极端海平面事件的影响，但这些事件的成本包含在SC-ISM估计中。图2（在图查看器中打开）展示了（a）2100年CE时由于南极和格陵兰冰盖质量损失而淹没的土地面积和（b）当前人口，作为GMSL变化的函数。虚线显示了基于图1中海平面特征缩放的结果，而圆圈显示了所有涉及净质量损失的ISMIP6模拟的结果。（c）基于框架A和B中的虚线计算的南极与格陵兰淹没土地面积和人口的比率。图3（在图查看器中打开）显示了（顶部行）当前人口淹没的增加和（底部行）2100年CE时由于添加ISMIP6预测的南极（左列）和格陵兰（右列）质量损失（GMSL值最高为10厘米）而淹没的土地面积。在每个框架中，这些结果被分为三个相等的人均国内生产总值（GDP）区间（见图4）。下、中和上三分位数分别用蓝色、红色和绿色圆圈表示。GDP排名来自南北合作金融中心（www.fc-ssc.org）。当SLR超过现有防护措施时，曲线会出现跳跃。每个框架右上角的标签表示与淹没相关的最佳拟合斜率，相当于每毫米GMSL上升的边际额外暴露。图4（在图查看器中打开）显示了南极和格陵兰（AIS减去GrIS）在2100年CE中等信心水平预测的相对海平面变化基础上，由于质量损失而计算的淹没人口和土地面积之间的差异。图5（在图查看器中打开）显示了所有AR6 SLR、SSP和IAM轨迹下，假设在DSCIM-Coastal中建模的最佳适应和2%折现率的情况下，+1厘米GMSL上升的SC-ISM值。每个海岸线段的最佳适应行动在支持信息S1的图S9中进行了可视化。图6（在图查看器中打开）假设最佳沿海适应：（a）在SSP3-7.0/SSP2/IIASA情景下总SLR成本的净现值（NPC），以2020年ADM1水平GDP的百分比表示；（b）均匀脉冲的SC-ISM；（c）AIS脉冲的SC-ISM；（d）GrIS脉冲的SC-ISM；（e）AIS和均匀SC-ISM之间的差异；（f）GrIS和均匀SC-ISM之间的差异。灰色区域表示NPC变化值为零的沿海地区。图7（在图查看器中打开）显示了在SSP3-7.0/SSP2/IIASA情景下，每个2020年CE人均收入的三个质量损失脉冲对应的SC-ISM值（假设最佳适应），以ADM1 GDP的百分比表示。
3.1 第一部分：暴露分析
作为2100年CE时冰盖驱动的海平面变化对人口和洪水影响的简单指标，我们首先使用标准化的相对海平面（RSL）特征（图1），并将这些特征缩放以考虑相当于0.1米、0.2米和0.3米GMSL上升的冰质量变化情况。接下来，我们使用SLIIDERS计算这些情景下的总土地面积和当前人口淹没情况（虚线，图2a和2b；冰川质量损失的结果显示在支持信息S1的图S4中）。在人口和土地面积方面，南极冰质量通量的全球淹没足迹显著高于同等GMSL变化的格陵兰冰质量流量（比较红色符号和线条与类似的蓝色结果）。这一结果的解释在图1中很明显，图1显示，预测的海平面变化小于GMSL变化的区域从格陵兰向外延伸约5000公里（即远远超出预测的海平面下降区域），覆盖了整个北美洲、欧洲和北非的海岸线，以及亚洲的北极海岸线。相比之下，AIS特征值小于GMSL变化的海岸线仅限于南美洲的南部尖端和澳大利亚的北部地区。这意味着，在南极冰层损失后，海平面上升（SLR）超过全球平均海平面（GMSL）的地理区域将淹没更多的沿海陆地面积和更多的人口，这种影响比格陵兰岛相同程度的冰层损失更为严重。这种差异在图2c中得到了量化，该图比较了两种极地冰盖导致的淹没面积和人口损失的比例。由于南极冰盖的冰层损失，总共淹没的面积比格陵兰岛相同程度的冰层损失多出约40%。在总人口损失方面，这种差异约为20%。例如，如果南极冰盖的冰层损失导致海平面上升20厘米，那么淹没的面积（约31,000平方公里）与格陵兰岛冰层损失导致海平面上升27厘米时淹没的面积相同。同样，南极冰盖相同程度的冰层损失将淹没的人口数量（约2100万）也与格陵兰岛相同程度的冰层损失导致海平面上升23.1厘米时淹没的人口数量相当。为了探讨这些差异是否对ISMIP6预测的细节敏感，我们使用所有162个格陵兰冰盖模拟和83个南极冰盖模拟重复了计算过程，这些模拟都考虑了冰层损失情况，但没有对相关的海平面上升特征进行任何缩放或标准化处理（与冰层增长相关的模拟结果见支持信息S1中的图S2-S3，并在支持信息S1的文本S1中有描述）。根据每个模拟的海平面上升幅度，结果也显示在图2中。格陵兰冰盖和南极冰盖的结果与基于海平面上升特征缩放的预测结果非常吻合。这表明，对于任何同等程度的冰层损失，这两种冰盖导致的淹没差异并不受ISMIP6预测中冰层变化几何形状的影响。相反，这种差异是海平面上升物理机制、沿海人口分布以及全球海岸线几何形状的基本属性。图2中的结果考虑了除了南极冰盖冰层损失之外没有其他海平面上升情况的情景，而在下面的讨论中，边际社会成本是基于DSCIM-Coastal平台内一系列海平面上升预测计算得出的。为了与后一种方法保持一致，我们作为一个示例，计算了在2100年时，所有ISMIP6冰层损失预测中，相对于SSP3-7.0中等信心海平面上升预测（图3中的黑色圆圈），额外淹没的陆地面积和人口数量。每个图中明显的跳跃代表额外的海平面上升导致局部海平面上升超过了现有的防护措施的情况。例如，如果极地冰盖的冰层损失导致海平面上升10厘米（如图1所示），那么额外淹没的人口数量为4-5×10^6人，淹没的陆地面积为20-25×10^3平方公里。对于人口数量，南极冰盖的冰层损失导致的海平面上升相当于格陵兰岛的23.1厘米，淹没的人口数量相同。同样，南极冰盖相同程度的冰层损失将淹没的人口数量（约2100万）也与格陵兰岛相同程度的冰层损失导致海平面上升23.1厘米时淹没的人口数量相当。为了探讨这些差异是否对采用的ISMIP6预测的细节敏感，我们使用所有162个格陵兰冰盖模拟和83个南极冰盖模拟重复了陆地面积和当前人口损失情况的计算，没有对相关的海平面上升特征进行任何缩放或标准化处理（与冰层增长相关的模拟结果见支持信息S1中的图S2-S3，并在支持信息S1的文本S1中有描述）。结果作为每个模拟的海平面上升幅度的函数，也显示在图2中。格陵兰冰盖和南极冰盖的结果与基于海平面上升特征缩放的预测结果非常吻合。这表明，对于任何同等程度的冰层损失，这两种冰盖导致的淹没差异并不受ISMIP6预测中冰层变化几何形状的影响。相反，这种差异是海平面上升物理机制、沿海人口分布以及全球海岸线几何形状的基本属性。图2中的结果考虑了除了南极冰盖冰层损失之外没有其他海平面上升情况的情景，而在下面的讨论中，边际社会成本是基于DSCIM-Coastal平台内一系列海平面上升预测计算得出的。为了与后一种方法保持一致，我们作为一个示例，计算了在2100年时，所有ISMIP6冰层损失预测中，相对于SSP3-7.0中等信心海平面上升预测（图3中的黑色圆圈），额外淹没的陆地面积和人口数量。每个图中明显的跳跃代表额外的海平面上升导致局部海平面上升超过了现有的防护措施的情况。例如，如果极地冰盖的冰层损失导致海平面上升10厘米（如图1所示），那么额外淹没的人口数量为4-5×10^6人，淹没的陆地面积为20-25×10^3平方公里。对于人口数量，南极冰盖的冰层损失导致的海平面上升相当于格陵兰岛的23.1厘米，淹没的人口数量相同。接下来，我们对南极冰盖和格陵兰冰盖冰层损失导致的暴露差异进行了国家层面的分解（图4）。在淹没陆地面积方面，最大的差异涉及北冰洋和北极沿岸的国家。不出所料，这个区域的海平面上升特征差异最大——特别是格陵兰岛冰层流的振幅明显较低（见图1和支持信息S1中的图S1B）。人口损失方面的差异结果也反映了北冰洋国家（美国、北欧等国家）的显著贡献，但情况更为复杂。例如，尽管北非相对于北冰洋的海平面上升特征振幅较小（见支持信息S1中的图S1B），但突尼斯和埃及的显著差异信号反映了这些国家靠近海平面的高人口密度。接下来，为了评估每种冰层损失来源导致的海平面上升的分布影响，我们将图3中淹没陆地面积和人口数量的边际结果按照人均GDP（GDPPC）的三分位数进行了划分（见支持信息S1中的图S5）。在所有情况下，人均GDP处于中间三分位数的国家占据了额外淹没面积的约65%和约50%。人均GDP处于最低三分位数的国家是边际人口损失的第二大贡献者，也是边际陆地面积损失的最小贡献者。对于由冰川质量损失引起的海平面上升，也观察到了类似的现象（见支持信息S1中的图S6）。
3.2 第二部分：冰盖质量损失的社会成本（SC-ISM）估计
接下来，我们研究了每个冰盖导致海平面上升1厘米时相关的SC-ISM估计值，以及“均匀”对比情景。图5显示了这些估计值在80个海平面和社会经济情景中的分布情况，每个情景都包含了独特的社会经济和海平面上升轨迹组合，我们的主要假设是折现率为2%。支持信息S1中的图S7和S8分别显示了折现率为1.5%和3%时的相应可视化结果。对于2%的折现率，全球SC-ISM值的范围是从每厘米520亿美元到730亿美元，中位数为580亿美元。对于南极冰盖的冰层损失，这一范围是每厘米570亿到800亿美元，中位数为630亿美元。对于格陵兰冰盖的冰层损失，这一范围是每厘米440亿到620亿美元，中位数为490亿美元。平均而言，南极冰盖的SC-ISM比格陵兰冰盖的SC-ISM高出29%，这表明由于南极冰盖的质量损失，全球总影响（以原始美元计）要高得多。支持信息S1中的表S1展示了两种不同折现率情景下的SC-ISM值，结果显示出类似的模式，并且如预期那样，较低的折现率会导致更高的值。由于箱形图包含了多种社会经济和海平面上升情景的结果，图5还突出显示了单个情景的成本估计，以说明不同冰层损失来源之间的差异。“中等信心”AR6海平面上升预测SSP3-7.0大致代表了一个中等排放量和中等海平面上升的情景。SSP2社会经济模型和IIASA增长模型也代表了“中间道路”的选择。这个单一情景下不同冰层损失来源之间的差异反映了所有情景中不同冰层损失来源之间的差异。图6绘制了在这个选定情景下，估计的NPC海平面上升影响作为ADM1（省级/州级）GDP比例的全球分布情况（基线情况下没有额外的冰盖质量损失）。它还显示了每个模拟的额外边际成本，这些成本相当于SC-ISM。支持信息S1中的图S10包含了相应的绝对成本估计，而图S11和S12分别显示了1.5%和3%折现率下的相应值。三种折现率下的全球模式高度相关。与陆地面积和人口损失的情况类似（见图3和图4），图5和图6的结果清楚地反映了海平面上升特征的不同（见支持信息S1中的图1和图S1），特别是在格陵兰岛的冰层流相对于南极冰层流的振幅较小的情况下，北冰洋地区的差异更为明显。为了评估不同脉冲类型之间的潜在分布差异，我们评估了在所有ADM1区域内，针对选定的SSP3-7.0/SSP2/IIASA情景下，每千人收入十等分位数中的SC-ISM值（见图7，在最佳适应情况下）。标准化SC-ISM估计值与人均收入呈强负相关（见图7）。换句话说，人均收入最低的地区往往受到冰盖质量损失导致的海平面上升的最大比例影响，所有三种脉冲下的模式都类似。假设最佳适应，所有脉冲下人均收入最低十分位数的地区，SC-ISM（% GDP）的中位值为每厘米海平面上升2020年GDP的1.5%，而人均收入最高十分位数的地区，这一中位SC-ISM值仅为0.04%，相差约34倍。如果模型限制不允许任何主动适应（仅允许被动退缩），这种分布差异会更加明显（见支持信息S1中的图S13），最低收入十分位数的地区SC-ISM值范围从每厘米海平面上升2020年GDP的42%到最高十分位数的0.28%，最低十分位数地区承担的比例影响相差约150倍。虽然全球范围内对海平面上升没有任何主动适应的情景是一个极端情况，但这一发现表明，具有成本效益的适应不仅可以大幅降低与海平面上升相关的成本，还可以减少这些成本中的分配不平等。值得注意的是，相对于南极冰盖，格陵兰冰盖的质量损失对世界最富裕海岸线的区域经济影响较小——主要是由于靠近格陵兰岛的海岸线受到重力效应的抑制。由于实施最佳政策的障碍，最终实施的适应措施可能会介于最佳和被动情况之间，这表明这种“被动退缩”情况可以作为潜在成本和SC-ISM估计的保守上限。通过当地收入进行标准化，说明了全球范围内较低收入地区承担的海平面上升相对经济负担的不成比例。支持信息S1中的图S14提供了绝对成本，并说明了这种关系，其中较高收入十分位数与较高的总成本大致相关。
4 结论
我们使用了大量关于2100年南极和格陵兰冰盖质量损失的预测，来估计这两种极地冰盖净质量损失对相对影响的测量——通过陆地/人口暴露和边际社会成本来衡量。我们的方法建立在不断增长的文献基础上，这些文献估计了由于海平面上升导致的社会暴露（例如，Nicholls等人，2021年）和/或成本（例如，Depsky等人，2023年；Hinkel等人，2014年；Lincke & Hinkel，2018年；Lincke & Hinkel，2021年）。首先，我们使用了最近开发的DSCIM-Coastal建模平台（Depsky等人，2023年），该平台将最新的数据输入整合到一个全球成本模型中。其次，我们将这组数据和成本模型应用于海平面上升的具体组成部分，即格陵兰岛和南极冰盖的冰质量损失。最后，我们应用“温室气体社会成本”框架将这些社会成本汇总为每个冰盖每厘米海平面上升的边际全球成本（SC-ISM）的估计。我们发现，南极冰盖的质量损失将产生更高的影响，这通过淹没的当前人口数量和陆地面积以及边际成本来衡量，比格陵兰冰盖相同程度的质量损失更为严重。这一结果是由于快速——即十年到百年时间尺度——的冰质量流的海平面上升特征几何形状以及这些非均匀模式（见图1）在全球海岸线上的叠加造成的，并且相对于ISMIP6模拟中相关的质量流几何形状范围相对不敏感。我们还发现，格陵兰冰盖和南极冰盖质量损失情景下总人口和陆地面积的差异淹没（见图4）主要源于它们在北冰洋和北极海岸线的不同海平面上升特征（见图1）。与人口和陆地面积的差异淹没一致，冰盖质量损失的社会成本（SC-ISM），反映了额外1厘米海平面上升的边际成本，对于南极冰盖的质量损失为630亿美元，对于格陵兰冰盖的质量损失为480亿美元。在中等情景下，这一数值分别更高。在低折现率下，这些数值上升到720亿美元和550亿美元，而在高折现率下，这些数值下降到480亿美元和370亿美元。然而，对于所有质量损失来源，按当地GDP标准化的SC-ISM显示出强烈的不成比例影响，低收入地区承受的边际海平面上升经济负担大于高收入地区。重要的是，SC-ISM是由每个质量损失来源的海平面上升特征的瞬时和恒定变化定义的（见图1），叠加在基线海平面上升轨迹之上。这些指纹对应于冰盖质量损失对海平面上升（SLR）的短期均衡效应，而海平面对质量损失的真实响应将是动态的。这种动态响应可能会迅速达到平衡，超出了当前分析的范围。缓解或适应海平面变化的努力必然会带来社会成本。其中一些努力，包括在地球工程领域的努力，可能会针对特定的冰盖。开发每个冰盖质量损失相对影响的定量估计可以帮助在成本效益分析或其他决策框架下做出此类决策。此外，限制全球海平面上升影响的预测可以为与冰盖目标干预无关的气候适应和减排研究和政策提供信息。在这些情况下，随着对两个冰盖质量损失过程理解的提高，量化其相应影响将使科学家能够更好地将质量损失预测的物理不确定性降低转化为社会影响不确定性的降低，从而采取更有效的行动。因此，本研究的结果及其开发的方法可以为旨在减少海平面上升危害的各种缓解、适应和地球工程研究及政策制定提供见解。
致谢
JXM得到了哈佛大学和麦克阿瑟基金会的支持。REK得到了美国国家科学基金会在大都市海岸转型中心（MACH）项目（ICER-2103754）下的支持，以及美国国家航空航天局（NASA）海平面上升团队在JPL任务105393.509496.02.08.13.31下的支持。这是MACH项目的第84项贡献。我们感谢预测作者开发并提供了AR6海平面上升预测，感谢多个资助机构对预测开发的支持，以及NASA海平面上升团队开发并托管了IPCC AR6海平面上升预测工具。我们还要感谢编辑和审稿人的建设性意见。我们将这篇文章献给合著者、同事兼朋友Ryan Murdock。
利益冲突
作者声明与本研究无关的利益冲突。
数据可用性声明
本研究有两套代码和数据。所有用于重现受海平面上升影响的人口和土地面积分析的脚本和数据文件（图1除外，图2-4和支持信息S1中的图S1-S6）均可在https://doi.org/10.5281/zenodo.17566308（Mitrovica等人，2025）获取。其余专注于预测经济影响的部分可通过Code Ocean胶囊在https://doi.org/10.24433/CO.6775733.v3（Bolliger等人，2025）进行复制。图1也包含在该胶囊中。该胶囊平台托管了输入数据、源代码和容器化计算环境。为了确保可复制性并避免运行时需要访问外部数据源，胶囊中的一些输入数据直接从现有的Zenodo上传中复制（Bolliger等人，2024；Mitrovica等人，2023）。胶囊中的代码（v1.2）也在Github上复制（https://github.com/bolliger32/ice-sheet-impacts/tree/v1.2），并作为Zenodo上传在https://doi.org/10.5281/zenodo.17642465（Bolliger等人，2025a）上提供。
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