气候集合有助于确定人为气候信号的检测时间

资讯2020-02-25 10:58:34
导读通过将观测结果与大型气候模型模拟结果进行比较,科学家现在可以更好地隔离何时首次在观测结果中识别出人为引起的气候变化。大型初始条件集

通过将观测结果与大型气候模型模拟结果进行比较,科学家现在可以更好地隔离何时首次在观测结果中识别出人为引起的气候变化。

大型初始条件集合(LE)是使用单个气候模型进行的气候变化模拟。LE通常具有30至100个单独的“成员”,以探究自然气候变化的范围。每个成员都从大气和/或海洋的不同初始状态开始,并从那里发展成独特的自然内部可变性和对外部强迫(例如温室气体排放量增加)的响应序列。从本质上讲,LE是产生“许多地球”的一种方式-气候变化的许多合理轨迹可以与实际观测到的序列进行比较。

来自加拿大气候建模与分析中心和麻省理工学院(MIT)的劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)的科学家和合作者发现,运行LE可以更好地理解探测人为引起的气候变化所需时间的不确定性。他们的研究发表在美国国家科学院院刊上。

研究中使用的两个LE来自加拿大地球系统模型和美国社区地球系统模型。两个LE均受所有主要的人为和自然外力的历史变化的估计所驱动。该研究的重点是在对流层温度(在表面和大约18公里之间)和平流层下部(大约14到29公里之间)的温度中检测人为引起的“指纹”模式。

观测表明,平流层降温(主要是由于消耗臭氧层物质的增加)在1994年至1996年之间首次被检测到。识别温室气体驱动的对流层变暖的时间更长,直到1997年至2003年之间才发生。后来发现了人类对流层变暖的信号主要是由于1991年的皮纳图博火山爆发。皮纳图博使平流层下部变暖,但对流层变冷,暂时掩盖了人类对大气温度的影响。由于海洋的高热容量对低层大气的温度具有更大的影响,因此这种火山掩蔽效应在对流层中持续的时间更长。

研究作者使用的“指纹”方法是区分人与自然气候变化模式的有力工具。指纹研究的结果为对全球气候“可识别的人类影响”的发现提供了科学依据。该研究的主要作者本杰明·桑特(Benjamin Santer)说,这些综合数据“使科学家能够更好地掌握人类活动如何以及何时开始开始影响气候。”

由于每个合奏成员的年内和十年间的自然内部变异性都不同,因此模型LE中的指纹检测时间有所分散。在对流层(内部可变性的噪声更大)中,这种扩散比在低平流层中的扩散大。在研究人员考虑的大多数情况下,对流层中检测时间的分布模型涵盖了卫星温度数据中的实际指纹检测时间。在平流层较低处情况并非如此,在平流层较低的地方,人为引起的平流层冷却通常在卫星数据中比在两个模型LE中更早发生。

加拿大和美国的合奏在“模型世界”和卫星数据中的指纹检测时间之间产生了不同程度的一致性。研究小组表示,科学家在解释此类结果时需要谨慎。要评估观测结果和大型集合中指纹检测时间之间的真实一致性,将需要减少气候系统对温室气体增加的敏感性以及人为气溶胶引起的降温的不确定性(尤其是通过它们对云特性的影响)。

LLNL的论文共同作者朱利安娜·帕洛塔(Giuliaiana Pallotta)说:“作为统计学家,我为LE为研究气候系统中的信号和噪声提供的可能性感到兴奋。”“大型合奏尚未在气候指纹研究中得到充分利用。应该如此。”

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