現在，氣候研究人員可以在全球範圍的日常天氣觀測中檢測到全球變暖的指紋。
2019年37.1月，猶他州的天氣研究人員測量了美國34.78月（阿拉斯加除外）有記錄以來的最低溫度：-35°C（-31°F）。 先前十月份的低溫記錄是-XNUMX°C（-XNUMX°F），人們想知道氣候變化發生了什麼。
到目前為止，氣候研究人員一直說氣候與天氣不是一回事。 從長遠來看，氣候是我們的期望，而從短期來看，天氣是我們的期望。 由於當地的天氣條件變化很大，儘管長期全球變暖，但在一個地方短時間內可能會很冷。 簡而言之，當地天氣的變化掩蓋了全球氣候的長期趨勢。
26年2017月2日至2018年XNUMX月XNUMX日，北美地表溫度：即使該地區非常寒冷，這也不意味著氣候變化已經停止。 （圖片來源：NASA地球觀測站）
但是現在，由蘇黎世聯邦理工學院環境系統科學系教授Reto Knutti領導的小組對溫度測量和模型進行了新的分析。 科學家得出結論，天氣不是氣候範式不再適用於這種形式。
根據研究人員的說法，只要考慮到全球空間格局，他們就可以在日常天氣數據（例如地表空氣溫度和濕度）中識別氣候信號，即長期變暖趨勢。
用簡單的英語來說，這意味著儘管全球變暖，美國十月份的氣溫很可能創歷史新低。 但是，如果同時比其他地區的平均溫度高，則幾乎完全消除了這種偏差。
克努蒂研究小組的博士後塞巴斯蒂安·西佩爾（Sebastian Sippel）說：“發現日常天氣條件下的氣候變化信號需要全球視野，而不是區域視野。”
Sippel和他的同事使用統計學習技術將模擬與氣候模型和測量站的數據相結合。 統計學習技術可以從各個地區的溫度以及預期的變暖和變率之比中提取出氣候變化的“指紋”。 通過系統地評估模型模擬，他們可以在2012年春季以來的任何一天的全球測量數據中識別氣候指紋。
對本地和全球每日平均溫度的變化進行比較，可以看出全球視野為何重要。 儘管本地測得的每日平均溫度可能波動很大（即使在去除季節性週期後也是如此），但全球每日平均值卻顯示出非常窄的範圍。
日均值在本地（左）和全局（右）的分佈。 全球每日平均值顯示出變暖的趨勢。 （圖片來源：Sippel等/自然氣候變化）
如果研究人員將1951年至1980年的全球日均值分佈與2009年至2018年的全球日均值分佈進行比較，這兩個分佈（鐘形曲線）幾乎不會重疊。 因此，氣候信號在全球值中很突出，但在局部值中卻很模糊，因為這兩個時期的日均值分佈相當重合。
這些發現可能對氣候科學產生廣泛的影響。 Knutti說：“全球天氣傳遞有關氣候的重要信息。” “例如，該信息可用於進一步研究，以量化極端天氣事件（例如區域性寒潮）概率的變化。 這些研究基於模型計算，然後我們的方法可以在此類區域性寒潮期間的觀測中提供氣候變化指紋的全球背景。 在全球變暖的背景下，這為傳播區域天氣事件提供了新的機會。”
數據科學方法不僅使研究人員能夠展示人類“指紋”的力量，而且還可以顯示出在世界上哪些地方氣候變化在早期特別明顯和可識別。 這在水文循環中非常重要，在水文循環中，日復一日，年復一年都有很大的自然波動。
克努蒂說：“因此，將來，我們應該能夠找出其他更複雜的測量參數（如降水）中人為引起的模式和趨勢，而這些參數很難用傳統的統計數據來檢測。”
該研究出現在 自然氣候變化.
關於作者
蘇黎世聯邦理工學院環境系統科學系教授Reto Knutti領導的小組。 包括主要作者塞巴斯蒂安·西佩爾（Sebastian Sippel）。
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