Прогнозирование будущего экстремальных погодных явлений и их воздействия на жизнь человека, окружающую среду и уязвимые экосистемы на местном уровне и во всем мире остается сложной задачей в исследованиях климата, в которой статистики все чаще играют ключевую роль, в частности, посредством разработка новых моделей. В декабрьском выпуске журнала CHANCE рассматриваются сложности интенсивного, массивного сбора данных и методов статистического анализа в исследованиях климата, а также представлена новая предлагаемая статистическая методология, которая может изменить правила игры в понимании нашей климатической системы и в атрибуции экстремальных климатических явлений.
Изменения в явлениях, связанных с атмосферной циркуляцией, таких как штормы, не могут быть надежно охарактеризованы из-за лежащей в их основе хаотической природы. Напротив, изменения переменных термодинамического состояния, таких как глобальная температура, можно относительно хорошо охарактеризовать. «Вместо того, чтобы пытаться оценить вероятность возникновения экстремального явления, группа исследователей предлагает рассматривать событие как данность и оценивать, в какой степени изменения в термодинамическом состоянии (на которое, как мы знаем, повлияло изменение климата) изменили тяжесть последствий. влияние этого события», - отмечает Дорит Хаммерлинг, руководитель отдела статистики и науки о данных в Институте математики, применяемой в науках о Земле, Национального центра атмосферных исследований.
Модели климата - это сложные численные модели, основанные на физике, которые составляют сотни тысяч, если не миллионы, строк компьютерного кода для моделирования прошлого, настоящего и будущего Земли. Статистики могут анализировать эти климатические модели вместе с прямыми наблюдениями, чтобы узнать о климате Земли.
Этот новый взгляд на проблему может изменить правила игры в атрибуции экстремальных явлений, предоставив основу для количественной оценки доли ущерба, которая может быть отнесена на счет изменения климата, даже для событий, которые сами по себе не могут быть напрямую связано с изменением климата с использованием традиционных методов», - продолжает Хаммерлинг.
Еще один многообещающий подход включает в себя объединение физики, статистического моделирования и вычислений для получения обоснованных прогнозов будущего ледяных щитов. Учитывая, что гренландский и антарктический ледниковые щиты охватывают более 1,7 млн и 14 млн квадратных километров соответственно, и содержат 90% мировых запасов пресноводного льда, таяние шельфовых ледников может иметь катастрофические последствия для низменных прибрежных районов.
Мурали Харан, профессор кафедры статистики Университета штата Пенсильвания; Вон Чанг, доцент кафедры математических наук Университета Цинциннати; Клаус Келлер, профессор кафедры наук о Земле и директор по устойчивому управлению климатическими рисками Пенсильванского государственного университета; Роб Николас, научный сотрудник Института систем Земли и окружающей среды Университета штата Пенсильвания; и Дэвид Поллард, старший научный сотрудник Института систем Земли и окружающей среды Пенсильванского государственного университета, подробно описывает, как параметры и начальные значения определяют модель ледяного щита, выходные данные которой описывают поведение ледяного щита во времени. Шум и погрешности учитываются в модели, которая в конечном итоге дает данные о ледяном щите.
«Учет всех этих неопределенностей пугает, в основном из-за связанных с этим вычислительных проблем», и в какой-то степени «все, что мы говорим о поведении ледяных щитов в будущем, обязательно несовершенно», отмечают авторы. «Однако, благодаря такой передовой физике и многочисленным наборам данных наблюдений, которые объединяют информацию в принципиальном порядке, мы добились прогресса».
Конкретные статьи в этом специальном выпуске CHANCE включают следующее:
- "Роль статистики в исследованиях климата" Питера Ф. Крейгмайла, профессора кафедры статистики Университета штата Огайо
- "Откуда мы знаем, что Земля нагревается" Питера Гутторпа, профессора Норвежского вычислительного центра и почетного профессора кафедры статистики Вашингтонского университета
- "Инструменты, прокси и моделирование: исследование несовершенных измерений климата" Крейгмайла и Бо Ли, доцента кафедры статистики Иллинойского университета в Урбана-Шампейн
- "Взаимосравнение климатических моделей", Микён Джун, доцент кафедры статистики Техасского университета A&M
- "Обнаружение и объяснение климатических изменений: избавимся от ненужного?" от Hammerling
- "Количественная оценка риска экстремальных явлений при изменении климата" Эрика Гиллеленда, научного сотрудника Лаборатории прикладных исследований Национального центра атмосферных исследований; Ричард В. Кац, старший научный сотрудник Института прикладной математики и наук о Земле Национального центра атмосферных исследований; и Филипп Наво, старший научный сотрудник Лаборатории климатических и экологических исследований (LSCE) Национального центра научных исследований
- "Статистика и будущее антарктического ледяного щита" Харана, Чанга, Келлера, Николаса и Полларда
- "Экологические последствия изменения климата: важность временной и пространственной синхронности" Кристофера К. Уилке, заслуженного профессора статистики Университета Миссури
- «Прогнозирование воздействия изменения климата на здоровье: принятие неопределенного будущего» Говарда Х. Чанга, доцента кафедры биостатистики и биоинформатики Университета Эмори; Стефани Эбельт Сарнат, доцент кафедры гигиены окружающей среды Университета Эмори; и Ян Лю, доцент кафедры гигиены окружающей среды Университета Эмори.