在英国气象局哈德利中心经过十余年的艰苦工作，Doug Smith发表了一份详细的预测在未来十年的大部分时间里，气候将如何变化。他和同事预测，全球变暖在经历短暂的停滞后，速度会显著加快，在几年内，世界气温将会突破有记录以来的最高值。
    西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚气候科学研究所的分析员Francisco Doblas-Reyes是另一份即将发布的关于气候预测的报告的作者之一，该报告由政府间气候变化专门委员会（IPCC）出台。在准备IPCC报告的过程中，共有16个小组利用气候模型进行了一系列精细的10年期预报实验。
    过去两年内，多份基于这些实验工作的研究报告出版，而对于近期的气温，大部分研究报告的预测结果较标准模型更低。虽然，一些研究人员认为10年期预测方法已然成熟。但对于很多突出的科学疑问，仍需一场昂贵且长期的科学实验。
    美国宇航局（NASA）戈达德太空研究所气候分析员Gavin Schmidt拒绝参加IPCC的10年预测实验，Schmidt说：“尽管我不反对这个研究方向，但到目前为止它更多的只是一个反证的概念而已。”
    为了制作气候预报，Smith的团队在标准气候模型的基础上，打破了束缚，从气象学家预测一周天气预报的方法中获取灵感。
    传统的气候预报方法要追溯到工业时代之前，主要是通过掌握气候的平均变化，来预测长期的变化。而一周天气预报则不同，它是以当前的气候为出发点来预测的。通过多种模拟手段将各种气象条件考虑进去，剔除天气的不规律因素，最终得出一系列具有统计学真实性的结果。
    Smith与他的团队使用的正是后者。从2005年起，他们通过收集大量的气候测量数据，包括气温、风速、风向、气压、水温以及盐度，来预测未来20天的气候。在每次预测中，他们通过载入每日的数据，从而将哈德利中心主要气候模型初始化。之后，他们便可以利用模型综合多种环境因素的影响（例如温室气体浓度）来预测未来10年的气候。
    但之后该预测的精确度大幅降低：预期中的大幅升温并未在2008年之后到来。Smith说：“公平地说，现实中的气候变暖幅度比我们预测的还低，我们目前还不清楚这是为什么。”
    问题的答案或许深藏在海洋中。尽管日常气温主要由大气控制，但是当以年为单位研究气温时，拥有更大能量和热量，且流动缓慢的海洋是首要因素。研究者怀疑，洋流在这里起了重要作用，例如在热带太平洋东部海域，厄尔尼诺现象使气温上升，而拉尼娜现象则使气温下降。理论上说，因为海洋洋流速度比空气移动速度更慢，所以制作海洋模型更加容易。
    在2008年，由现就职于挪威卑尔根大学的Noel Keenlyside领导的一组气候研究者，以大西洋海水表面温度为切入点，制作了从2008年到2030年的气候预测模型。他们将焦点集中于大西洋经向翻转环流上（目前大西洋主要的洋流之一）。在该洋流的运动过程中，携带经太阳烘烤的热带海域海水流向北大西洋，一边行进一边把热量释放到大气中，最终沉入深海并回流到热带海域。该模型预测：在接下来的几年内，大西洋经向翻转环流可能减弱，有助于稳定甚至降低全球气温。
    这一预测引爆了学界：一些研究者对Keenlyside团队的分析方法以及模型构建方法提出了质疑。Keenlyside团队的研究报告发布不久之后，一个由德国波茨坦气候影响研究所海洋学家Stefan Rahmstorf领导的团队公开反驳Keenlyside的结论。Rahmstorf说：“我们认为，有责任让公众知道Keenlyside的研究根本不是气候科学，所谓的冷却周期也不存在。”Rahmstorf还表示，大西洋经向翻转环流并不能降低气温，实际气温比Keenlyside预测的要高。
    Keenlyside明白自己模型的缺陷是什么，但他认为，他们的工作至少反映了全球气温的最初变化趋势，气温在预测周期的最初几年并没有上升。他说：“我们的系统是很简陋，但足以证明海洋在全球气温模型中的作用。”
    尽管Keenlyside的研究有很多缺陷，但对于那些极力想检测并改进自己对于全球气温估算的科学家来说，他的研究提供了新的思路。那些参与IPCC实验的全球气候研究者将他们大多数时间用于系统化预测未来数年的气候变化。预测结果显示，平均而言，在未来几十年内，气温较标准的气候预测结果低了15%。
    为了确定这些预测是否能够成真，相关研究小组将全部的监测数据投入测试中，并且以1960年为起点，至少每5年制作一份10年期的气候预测，并将追算的结果与历史上实际的结果以及标准气候模型的结果作对比。
    在一项分析中，Doblas-Reyes和他的同事认为，他们的模型能够提前5年预测到全球气候变暖的速度在降低。他们的报告还证明了深海，尤其是大西洋和热带太平洋，能够通过大量地吸收热量来降低全球气温。
    这些研究结果还不足以说服持怀疑论者，例如，Rahmstorf就怀疑这些模型是否能精确地将各种因素加入到地球气候研究中。但其他许多人认为这些新的模拟方法对研究区域气候（尤其是海洋气候）有很高的价值。
    哥伦比亚大学气候学家Lisa Goddard目前正领导着一项对IPCC模型系统分析和比较的研究，他说：“我们确实在这些新方法中看到了革新。”例如，许多模型捕捉到了北大西洋海面表层水温在1995年左右突然上升。他还说：“他们都准确地预测了这一变化，但据我所知，不幸的是：不同模型虽然得出的结果相同，但理由却不同。”
    如果是这样的话，这些模型是否能够准确预测气候变化将打上大大的问号：无论在最初的一两年内他们的预测有多准确，随着真实气候环境的变化，预测的准确性将大大降低。气候环境并不经常会在一到两年内出现大幅度的改变，所以在头一两年，以该方法作出的预测是与现实情况基本吻合的，但几年后，其准确性将大幅度降低。
    尽管该预测实验目前在预报能力上存在有限性，但模型制作者正努力尝试利用新的手段来改进他们的模型，其中一个关键的问题就是，以何种手段构建模型。开始模拟之前，模型制作者会尽可能多地将各种数值输入到一个海洋与大气的三维网格中。但是由于有些地区例如深海海域缺少数据，他们还必须将自己的想象加入进去。
    另一个问题在于，每个气候模型都有其自身的平衡状态，即气候环境处于没有人为干预的条件下自然运转的状态。而模型制作者在为海洋与大气加入了众多实际数值之后，该模型已然与其自然平衡状态相去甚远。当模型启动并一直持续运转之后，它立刻会开始将现状调整回原先的平衡状态，这将为气候研究带来更多更复杂的问题。
    Doblas-Reyes问道：“造成这种自我恢复的原因是什么？”科学家希望通过对比传统气候预估中的模拟手段，从而解决自我恢复问题，并发现那些可能隐藏在模型中的潜在问题。Doblas-Reyes说：“如果这些模型能帮助科学家找出系统上的错误，那么它将惠及整个气候模拟研究界。”
    但Schmidt说这些尝试是“一个错误”。他认为很难将预测的成功与失败归因于某个特定参数，因为天气与气候所具有的不可预测性是与整个地球环境系统和模型紧密相连的。他说：“模拟实验并不能给出任何答案。”