В октябре этого года метеорологи из штата Юта измерили самую низкую температуру, когда-либо зарегистрированную в октябре в США (за исключением Аляски): -37,1°C. Предыдущий рекорд низкой температуры для октября был -35°C, и люди задавались вопросом, что случилось с изменением климата.
До сих пор исследователи климата отвечали, что климат - это не то же самое, что погода. Климат - это то, что мы ожидаем в долгосрочной перспективе, тогда как погода - это то, что мы получаем в краткосрочной перспективе, а поскольку местные погодные условия очень изменчивы, в одном месте может быть очень холодно в течение короткого времени, несмотря на долгосрочное глобальное потепление. Короче говоря, изменчивость местной погоды маскирует долгосрочные тенденции глобального климата.
Смена парадигмы
Теперь, однако, группа под руководством профессора ETH Рето Кнутти провела новый анализ измерений температуры и моделей. Ученые пришли к выводу, что парадигма «погода - это не климат» больше не применима в таком виде. По словам исследователей, климатический сигнал, то есть долгосрочная тенденция к потеплению, действительно может быть обнаружен в ежедневных данных о погоде, таких как температура и влажность приземного воздуха, при условии, что учитываются глобальные пространственные закономерности.
Проще говоря, это означает, что, несмотря на глобальное потепление, в октябре в США вполне может быть рекордно низкая температура. Однако, если в других регионах одновременно теплее, чем в среднем, это отклонение почти полностью устраняется. «Раскрытие сигнала изменения климата в ежедневных погодных условиях требует глобальной, а не региональной перспективы», - говорит Себастьян Сиппель, постдоктор, работающий в исследовательской группе Кнутти и ведущий автор исследования, недавно опубликованного в журнале Nature Climate Change.
Методы статистического обучения извлекают признаки изменения климата
Чтобы обнаружить климатический сигнал в ежедневных метеорологических записях, Сиппель и его коллеги использовали методы статистического обучения для объединения моделирования с климатическими моделями и данными с измерительных станций. Методы статистического обучения могут извлечь «отпечатки пальцев» изменения климата из комбинации температур различных регионов и соотношения ожидаемого потепления и изменчивости. Систематически оценивая модельные симуляции, они могут определить климатический отпечаток в данных глобальных измерений за любой день с весны 2012 года.
Сравнение изменчивости местных и глобальных среднесуточных температур показывает, почему важна глобальная перспектива. В то время как локально измеренные среднесуточные температуры могут сильно колебаться (даже после исключения сезонного цикла), глобальные среднесуточные значения показывают очень узкий диапазон.
Если затем сравнить распределение глобальных средних дневных значений с 1951 по 1980 год с распределением с 2009 по 2018 год, два распределения (кривые нормального распределения) едва перекрываются. Таким образом, климатический сигнал заметен в глобальных значениях, но не виден в локальных значениях, поскольку распределение среднесуточных значений довольно значительно перекрывается в два периода.
Применение к гидрологическому циклу
Выводы могут иметь большое значение для науки о климате. «Погода на глобальном уровне несет важную информацию о климате», - говорит Кнутти. «Эта информация может быть использована, например, для дальнейших исследований, которые количественно определяют изменения вероятности экстремальных погодных явлений, таких как региональные похолодания. Эти исследования основаны на модельных расчетах, и наш подход может затем предоставить глобальный контекст климата. изменить отпечаток пальца в наблюдениях, сделанных во время региональных похолоданий такого рода, что открывает новые возможности для коммуникации региональных погодных явлений на фоне глобального потепления."
Исследование является результатом сотрудничества между исследователями ETH и Швейцарским центром обработки и анализа данных (SDSC), которым ETH Zurich управляет совместно с дочерним университетом EPFL.«Нынешнее исследование подчеркивает, насколько полезны методы науки о данных для прояснения экологических вопросов, и SDSC очень полезен в этом», - говорит Кнутти.
Методы науки о данных не только позволяют исследователям продемонстрировать силу человеческого «отпечатка пальца», они также показывают, где в мире изменение климата особенно четко и распознаваемо на ранней стадии. Это очень важно в гидрологическом цикле, где очень большие естественные колебания изо дня в день и из года в год. «Поэтому в будущем мы сможем выявлять антропогенные закономерности и тенденции в других более сложных параметрах измерения, таких как осадки, которые трудно обнаружить с помощью традиционной статистики», - говорит профессор ETH.