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新的天气预报显示人类影响

digger by digger
20 8 月, 2024
in 7x24, 区块链
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新的天气预报显示人类影响
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天气预报让我们知道一天中会发生什么:天气会变得多热、预计风速、下雨的可能性。如果下次你打开手机上的天气应用程序时,它还能显示人类活动对我们所经历的状况的影响有多大,那会怎样?牛津大学的气候物理学家已经开发出一种技术来精确地确定这一点,从而扩展了我们对人类如何影响地球的理解。

在发表的一篇新论文中 自然通讯研究人员首次展示了如何利用现有的天气预报来显示温室气体排放等人类活动如何导致和加剧恶劣天气事件——这是极端事件归因领域的一个突破。

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归因人类影响的新方法

几十年来,人们一直在尝试确定人类活动如何影响天气事件,但极端事件归因领域相对较新。它首次出现在美国气象学会 2011 年发布的《气候状况》公报中,研究人员在公报中得出结论,在研究的六种极端天气事件中,有五种与气候变化有关,或者说是加剧了这些极端天气事件。

领导这项新研究美国部分的牛津大学气候科学家尼古拉斯·利奇博士表示,归因通常采用两种方式之一。第一种是使用历史数据或观测数据并应用统计模型来评估某个天气事件因人类活动而改变的可能性。另一种方法是使用气候模型,利奇将其描述为“非常大的数值模型,试图尽可能准确地模拟地球气候的表象”。这些模型运行一次以尝试复制现实世界中的事件,然后在消除温室气体排放等人类影响的情况下再次运行,以尝试了解这些影响对事件的影响。

利奇和他的团队采取了不同的方法。“我们使用了我们信任的天气预报模型,”他说。“天气预报模型在最基本的层面上与气候模型非常相似”,但运行方式不同。利奇解释说,天气模型的分辨率通常要高得多,这意味着它考虑到了更复杂的信息。利奇认为,这使得预测模型能够更好地模拟导致极端天气事件的物理过程。

已应用归因

为了测试这项技术,利奇和其他研究人员决定针对 2021 年太平洋西北地区的热浪运行该模型。该事件持续了近两周,最高气温超过 121 华氏度,导致 1,400 多人因中暑死亡。

牛津大学的研究人员选择这次事件有两个原因。首先,热浪被认为是最容易归因于人类活动的天气事件。其次,即使采用现代气候建模技术,这次事件也比模型所能预测的更为极端。

IBM 杰出工程师、环境建模和气候与天气首席科学家 Lloyd Treinish 解释道:“这篇论文值得注意的是它提出的与特定热浪事件相关的证据,这相当不寻常。”

“个别天气事件及其特征并非直接由全球变暖引起。确定特定事件在某个地区和季节中被视为极端、不寻常或不典型的原因很困难,”他说。“找出这些因素与气候变化驱动的因素很复杂。降水与热浪相比相对容易。”

利奇及其团队利用欧洲中心的综合预报系统,采用了运行预报模型,该模型模拟了地球大气及其行为,并考虑了气象数据。这些数据包括温度、湿度、风速和气压等因素,用于对特定时间段内的特定位置进行预报。

研究人员修改了运行模型以消除人类影响,这意味着降低海洋温度并减少大气中的温室气体。他们运行了该模型并将其与运行模型进行了比较,这使他们能够“量化人类输入对极端天气事件的下游影响”,利奇说。

该技术表明,人类对气候的影响使热浪发生的可能性至少增加了八倍,并且发现目前的气候变化速度使得另一次类似事件发生的可能性每 20 年翻一番。

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除了热浪

虽然热浪为归因模型提供了可靠的测试案例,但牛津大学的研究人员认为,他们的新技术也可以用于确定人类对其他类型极端天气事件的影响。

事实上,今年早些时候,同一团队在该杂志上发表的一项研究 环境研究:气候 使用相同的技术来确定人类行为如何影响风暴尤尼斯 (Storm Eunice),这是一场 2022 年席卷英国的严重风暴,风速达到每小时 122 英里,导致 140 万户家庭断电,17 人死亡。

研究人员利用预测模型确定气候变化造成的状况使风暴加剧了 26%。

“这表明这种方法不仅适用于热浪,热浪被视为最容​​易归因于气候变化的极端天气类型,”利奇说。“气候变化的影响通常很难与中纬度风暴区分开来,我们成功地将其应用于此。”

该技术已经用于风暴归因分析,这一事实表明它可能具有执行极端归因分析的潜力,这本质上是对人类活动如何影响天气事件的近乎实时的确定。

这不仅对于了解我们的行为如何影响我们所经历的天气很重要,而且对于能够在大多数人关注时提供这些信息也很重要。“一般来说,人们最感兴趣的是极端天气事件发生后立即发生的情况,而这种兴趣往往会随着时间的推移而消退,”利奇说。实现操作归因将使科学家能够与公众分享人类活动如何影响天气,而此时世界正被风暴所困扰。

利奇认为,他的团队所采用的方法使科学界更接近于操作归因,因为它利用了每天例行运行的天气模型来生成预报。

“我们建议,通过这种方法,你可以采用与用于生成常规操作预测的模型几乎相同的模型设置,并对其进行修改,以生成不受人类对气候影响的反事实世界的预测,以便进行操作归因,”他说。

利奇认为这种方法的另一个潜在应用是影响归因,这是同一科学流派的一个分支,主要研究天气事件的社会、经济和生态影响。例如,在热浪来袭时,影响归因将试图确定有多少超额死亡可以归因于加剧情况的气候变化。

利奇表示,天气预报模型已经内置于一些用于应急管理服务的影响建模链中。“理论上,只要使用已内置于此建模链中的天气预报模型,就可以在影响方面取得额外进展。”

更多考虑

虽然牛津团队的方法为极端事件归因提供了新的见解,但现实情况是,天气模型只能模拟有限的情况。这些模型考虑的主要条件包括温室气体排放及其主要影响,如全球气温上升。

但正如特里尼什指出的那样,人类活动对天气状况的影响有很多方式,而这些方式通常无法在天气模型中得到解释。“改变土地使用和土地覆盖的人类活动可能会在短期内对天气产生影响,例如城市中建造的基础设施,”他解释说。“还有一些人为活动,例如人工增雨,以影响降水的形成。”

随着研究人员继续努力提高分辨率,并将可能改变天气体验的诸多因素考虑在内,未来的模型可能会捕捉到其中一些影响。利奇指出,人工智能和机器学习技术的进步在理论上可以让物理学家以更低的计算成本运行更高分辨率的预测模型,这将使​​研究人员能够运行更多的模拟,更好地理解这些事件背后的物理原理。

尽管如此,将人类活动的影响归因于特定天气事件的能力代表着我们对气候变化及其应对方法的理解有了进步。“它提供了气候变化影响的进一步证据,既量化了影响,又减少了相关的不确定性,”特雷尼什解释说。“这些信息可以帮助决策者等了解情况。”

下载电子书:温室气体排放核算指南

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