毎日の天気に気候変動の指紋が表示される

毎日の天気に気候変動の指紋が表示される

気候研究者は、地球規模での毎日の気象観測で地球温暖化の指紋を検出できるようになりました。

2019年37.1月、ユタ州の気象研究者は、米国で34.78月に記録された最低気温(アラスカを除く)-35°C(-31°F)を測定しました。 XNUMX月の以前の低温記録は-XNUMX°C(-XNUMX°F)であり、人々は気候変動に何が起こったのか疑問に思いました。

これまで、気候研究者は、気候は天気と同じものではないと言ってきました。 気候は私たちが長期的に期待するものですが、天気は私たちが短期的に得るものです。 地域の気象条件は非常に変動するため、長期的な地球温暖化にもかかわらず、ある場所では短時間非常に寒くなることがあります。 要するに、地域の天気の変動は、世界の気候の長期的な傾向を覆い隠します。

毎日の天気に気候変動の指紋が表示される26年2017月2日から2018年XNUMX月XNUMX日までの北米の表面温度:地域が極端に寒い場合でも、これは気候変動が止まったという意味ではありません。 (クレジット:NASA Earth Observatory)

しかし現在、ETHチューリッヒの環境システム科学部門の教授であるReto Knutti率いるグループは、温度測定とモデルの新しい分析を実施しました。 科学者は、気候は気候ではないというパラダイムは、その形式ではもはや適用できないと結論付けました。

研究者によると、地球の空間パターンを考慮に入れれば、地表気温や湿度などの毎日の気象データで、気候信号、つまり長期的な温暖化傾向を実際に識別することができます。

わかりやすく言えば、これは、地球温暖化にもかかわらず、米国ではXNUMX月に記録的な低温になる可能性があることを意味します。 ただし、同時に他の地域の平均よりも暖かい場合、この偏差はほぼ完全に解消されます。

「日々の気象条件で気候変動のシグナルを発見するには、地域的な観点ではなく世界的な観点が必要です」と、Knuttiの研究グループで働いているポスドクのセバスチャン・シッペル博士は言います。

Sippelと彼の同僚は、統計学習技術を使用して、シミュレーションと気候モデルおよび測定ステーションからのデータを組み合わせました。 統計的学習技術は、さまざまな地域の気温と予想される温暖化と変動性の比率の組み合わせから気候変動の「指紋」を抽出できます。 モデルシミュレーションを体系的に評価することにより、2012年春以降のXNUMX日のグローバル測定データで気候フィンガープリントを特定できます。

ローカルおよびグローバルな毎日の平均気温の変動性の比較は、グローバルな視点が重要である理由を示しています。 局所的に測定されたXNUMX日の平均気温は(季節変動が解消された後でも)大きく変動しますが、世界のXNUMX日の平均値は非常に狭い範囲を示します。

毎日の天気が気候変動の指紋値を表示するようになりました。ローカル(左)およびグローバル(右)の日平均値の分布。 世界の毎日の平均値は、温暖化の傾向を示しています。 (クレジット:Sippel et al./Nature Climate Change)

1951年から1980年までの世界の2009日平均値の分布を2018年からXNUMX年までの分布と比較した場合、XNUMXつの分布(ベル曲線)はほとんど重なりません。 したがって、気候信号は、XNUMXつの期間で日平均値の分布がかなり重なるため、グローバル値では顕著ですが、ローカル値では不明瞭になります。

この調査結果は、気候科学に広範な影響を与える可能性があります。 「グローバルレベルの天気には、気候に関する重要な情報が含まれています」とクヌーティは言います。 「この情報は、たとえば、地域の寒波などの極端な気象現象の確率の変化を定量化するさらなる研究に使用できます。 これらの研究はモデル計算に基づいており、このアプローチは、この種の地域的な寒波の期間中に行われた観測における気候変動フィンガープリントのグローバルなコンテキストを提供できます。 これにより、地球温暖化を背景にした地域の気象イベントのコミュニケーションの新たな機会が生まれます。」

データサイエンス手法により、研究者は人間の「指紋」の強さを示すことができるだけでなく、世界のどこで気候変動が初期段階で特に明確で認識できるかを示すこともできます。 これは、日ごと、年ごとに非常に大きな自然の変動がある水循環で重要です。

「したがって、将来的には、降水量など、従来の統計では検出が困難である他のより複雑な測定パラメータの人為的なパターンと傾向を抽出できるはずです」とKnutti氏は言います。

研究は 自然の気候変動.

最初の研究

著者について

ETHチューリッヒの環境システム科学部門の教授であるReto Knutti率いるグループ。 主執筆者のセバスチャン・シッペルが含まれています。

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