模型的研發人員對誤差的影響再熟悉不過了。"它們不僅常見，也是我們大家必須要經歷的，"赫里爾說。為了確定這些誤差，每個模型都要經受嚴格的測試。在這個過程中會對模型進行一系列的"控制運行"，通過模擬一個穩定氣候來對其進行測試。此外還會對過去的氣候進行模擬，以此來判定它再現歷史上氣候變化的能力。目前HadGEM2-ES正處在這一階段，這一測試到2010年3月份結束。

　　"有時候，你得到結果完全不切實際，"鐘斯說。當結果與現實對不上的時候，模型的研發人員會利用他們對氣候系統的認識來識別出模型中可能的誤差並對它們進行修正。但偶爾這也會導致對問題的新的認識。例如，在HadGEM2-ES中與現實不符的沙塵暴卻揭示了，即使是沙漠中的少量植物也會影響全球的氣候。

　　測試階段通常會把模型調教得能很好地模擬過去和現在的氣候，但是往往某些方面仍然會造成很多問題。事實上，每一個模型都有弱點。當哈德利中心的科學家研發HadGEM1的時候，這個模型就很難類比厄爾尼諾南方濤動現象--它會驅動許多橫跨太平洋的氣候變化。"這使許多人不停地嘮叨，哈德利中心失去了其在這個領域的領導地位，"負責HadGEM2-ES模型研發的科學家比爾·柯林斯（Bill Collins）說。但是，美國國家大氣研究中心的科學家所使用的模型在厄爾尼諾身上也遇到了同樣嚴重的問題。而美國地球物理流體動力學實驗室（GDFL）的氣候學家羅奈爾得·斯托弗（Ronald Stouffer）則說，在上一份IPCC的評估報告中他們的模型在類比北太平洋海冰上是"世界上最差的"。

　　不過，當這些模型被用於再現全球範圍內過去和現在的氣候時，它們卻是最好的。"這正是我們這一行的樂趣所在，"斯托弗大笑著說。"你可以讓你的模型整體上表現出色，但在某一點上卻可能會極為糟糕。"在接下去的幾個月中為IPCC進行模擬之後，HadGEM2-ES的盲點應該也會顯現出來。

　　不管HadGEM2-ES可能會存在什麼樣的漏洞都有可能會被它的戰友來彌補--其他的地球系統模型也會為IPCC的預報進行數值模擬。這些模型來自美國地球物理流體動力學實驗室、美國國家大氣研究中心，以及還有來自澳大利亞、加拿大、中國、法國、德國、日本和挪威研究小組的模型。"模型的多樣性是非常重要的，"韋弗說，因為當涉及到建模的時候，"不存在唯一正確的方式"。同時擁有多個小組研發的模型的優勢是，它們每一種進行類比的方式都各不相同。

　　其他的研究機構並沒有像哈德利中心那樣把那麼多的東西加入他們的地球系統模型，因此他們大多並不完全依靠新的模型。"這些模擬中的每一個都是一項挑戰，直到最後一刻我們才會知道一切是否都能按照我們預期的進行，"在德國馬普氣象研究所領導植被建模的克利斯蒂安·賴克（Christian Reick）說。

    許多小組擁有一系列不同等級的模型。如果地球系統模型對溫度的變化預測具有不合理的、較大的不確定性，那麼他們可以回到更為熟悉的模型來對未來的氣候進行更為簡單地模擬。由於模型的複雜性在不斷增加，這使得有人開始呼籲必須謹慎從事。"你必須偶爾停下來想一想，這些複雜性是不是正恰恰說明了我們的無知，"美國地球物理流體動力學實驗室現代氣候模型奠基人之一的真鍋淑郎（Syukuro Manabe）說，"但你又不想過於簡單化。"他補充說，關鍵是"模型中的細節是否都與我們對這一過程的認識相平衡"。

　　雖然從學術的角度來看新的模型正在日臻完善，但對於政策制定者而言它們卻並不一定能產生更為有用的結果。鐘斯承認，只有當我們對模型的瞭解達到了可信賴的程度，它們才是有用的。但是，他還說："我們正在進入無法用觀測來限制的未來，氣候模型是我們唯一可用來預測的工具。"

　　在撰寫報告的過程中，IPCC的作者會分析所有模型的預測，以此對未來的氣候進行最佳的估計。這將包括溫度的上升將有多快、哪里的降雨量會增加或減少、植被將發生如何的變化。

　　不過，即便IPCC將使用最新的模型來進行氣候類比，但鐘斯和他的同事仍然在思考如何對它們進行完善。"我們不希望故步自封，"他說。其中之一就是，融化的北極凍土會通過釋放甲烷--一種有效的溫室氣體--來加速變暖過程。HadGEM2-ES已經考慮了來自濕地的甲烷釋放，但沒有考慮凍土的。另外，哈德利中心的下一個模型將會包括氮迴圈以及它對植物生長的影響。

　　但是，所有這些並"不是為了研發出一個完美的模型"赫里爾說，"我們根據對系統的最佳認識來研發新的內容，當我們對這些過程有了信心之後，就會把它們放到模型中去。"

　　對於氣候學家來說，氣候模型不僅僅是能一窺未來的工具，它還是一個試驗場--一個可用來檢驗他們對氣候系統認識的地球副本。對於沒有能力在實驗室或者野外進行全球規模實驗的人來說，模型是他們擁有的唯一工具。

　　在英國哈德利中心，一些工作人員開玩笑說，模型研發人員最終將嘗試把大熊貓也放到他們的模擬中去。這一點誇張無疑惹怒了一些建模的科學家，因為或許他們也敏銳地意識到，他們的模型永遠也不能完全代表真實。"我們面對的挑戰之一就是要找出對於模型而言什麼才是最重要的，"鐘斯說。"永遠都會有一些細節或複雜性是我們無法囊括的。"