在全球规模的日常天气观测中检测到全球变暖的指纹

2017年12月26日至1月26日的北美表面温度。 2018年：即使在一个地区非常寒冷，这并不意味着气候变化已经停止了。

搜索并发现：气候研究人员现在可以在全球规模的日常天气观测中检测到全球变暖的指纹。因此，他们正修改了一个长期建立的范式：天气不是气候 - 但现在可以在日常天气中检测到气候变化。

今年10月，犹他州的天气研究人员测量了在美国10月份录制的最低温度（不包括阿拉斯加州）：-37.1c。°10月份的低温记录是-35C，人°们想知道气候变化发生了什么。

到目前为止，气候研究人员已经回应了气候与天气不同。气候是我们在长期期间期待的，而天气是我们在短期内进入的东西 - 由于当地天气条件是高度变化的，尽管全球变暖很短的时间，它可能会在一个位置感冒。简而言之，当地天气掩模的可变性在全球气候中的长期趋势。

范式班次

然而，现在，由Eth ReTo Knutti领导的一组群体对温度测量和模型进行了新的分析。科学家得出结论，天气 - 非气候范式不再适用于这种形式。根据研究人员，气候信号 - 即长期变暖趋势 - 实际上可以在日常天气数据（如表面空气温度和湿度）中辨别，只要将全局空间模式被考虑在内。

在普通的英语中，这意味着 - 尽管全球变暖 - 但在美国10月份可能会出现历史低温。然而，如果它同时比其他地区的平均值温暖，则几乎完全消除了这种偏差。Sebastian Sippel表示，在日常天气条件下揭示日常天气条件下的气候变化信号呼吁全球视角，而不是区域一项在自然气候变化中发表的一项研究中的一项研究。

提取气候变化的指纹

为了检测日常天气记录中的气候信号，Sippel及其同事使用统计学习技术将模拟与气候模型和测量站的数据相结合。统计学习技术可以从各个区域的温度的组合和预期的升温和变异的比例中提取气候变化的“指纹”。通过系统地评估模型仿真，它们可以在2012年春季自2012年春季的任何一天内识别全局测量数据中的气候指纹。

局部和全球日常温度变异性的比较表明了为什么全球视角很重要。然而，当地测量的每日平均温度可以广泛波动（即使在季节性循环被移除后），全球日常平均值也会显示出非常窄的范围。

如果从1951年到1980年的全球日平均值分布与2009年至2018年的全球每日平均值，两种分布（钟曲线）几乎没有重叠。因此，气候信号在全局值中突出，但在局部值中遮挡，因为每日平均值的分布在两个时期中具有相当大的重叠。

应用于水文循环

调查结果可能对气候科学具有广泛的影响。“全球一级的天气带有关于气候的重要信息，”Knutti说。“例如，该信息可以用于进一步的研究，以便量化极端天气事件概率的变化，例如区域性冷法。这些研究基于模型计算，然后我们的方法可以在这种情况下，在这种情况下，提供气候变化指纹的全球背景。这引发了区域天气事件沟通对全球变暖背景的新机会。“

该研究源于Eth研究人员和瑞士数据科学中心（SDSC）之间的合作，苏黎世与其姐妹大学EPFL共同运作。“目前的研究强调了有用的数据科学方法在澄清环境问题，SDSC在这方面很有用，”Knutti说。

数据科学方法不仅允许研究人员展示人类“指纹”的实力，他们还展示了世界气候变化的地方，特别是在早期阶段清晰可识别。这在水文循环中非常重要，那里的天然波动非常大到一年到一年。“在未来，我们应该能够挑选出其他更复杂的测量参数的人类诱导的模式和趋势，例如降水，这很难使用传统统计数据，”Eth教授说。

参考：Sebastian Sippel，Nicolai Meinshausen，Erich M.Fischer，Enikōszékely和Reto Keutti，2月20日，1920年1月2日，自然气候变化。
10.1038 / S41558-019-0666-7