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信息图 地图:世界的每一部分是如何变暖的——并可能继续变暖
infographics.9月26日|。2018.15
地图:世界的每一部分是如何变暖的——并可能继续变暖
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气候变化通常是通过全球平均温度来传达的。但全球平均水平对普通人来说可能意义不大。在大多数情况下,人们居住的地方的气候可能如何变化是一个更重要的考虑因素。

金宝搏bet188Carbon Brief将观测到的温度变化与未来气候模型预测结合起来,展示了气候到目前为止是如何变化的,以及未来世界各地可能发生的变化。

术语表
RCP2.6:rcp(代表性浓度路径)是未来温室气体浓度和其他强迫的情景。RCP2.6(有时也称为“RCP3-PD”)是一种“峰值和下降”情景,其中严格的缓解措施……阅读更多

为此,世界已被分解为“网格单元格”,代表每个程度纬度和每一度程度。这导致64,800个网格细胞,其通常为约100公里宽。(实际上,它们在赤道上有点大,靠近杆子较小。)

术语表
RCP8.5:rcp(代表性浓度路径)是未来温室气体浓度和其他强迫的情景。RCP8.5是一个“非常高的基线”排放情景带来的快速人口增长,高能量…金博宝188备用地址阅读更多

上面覆盖的地图显示了基于未来每个网格单元预计的变暖量代表性浓度途径(RCP)由气候科学家开发的情景。这四种情况代表了未来可能的排放轨迹。它们的范围从低温度的RCP2.6场景,从工业前时代到2C后,这保持全球变暖,直至高温RCP8.5可能会看到全球气温升至4℃以上的情景。

如何使用此地图

点击任何一个网格单元格,就会弹出一个侧边栏,显示该地区从1850年到2017年的历史温度记录,既有年份(白色),也有10年数据(红色)的平滑平均值。另外一张图显示了该地区在2000年至2100年的四种不同RCP情景下的未来变暖预测——用紫色、红色、橙色和黄色表示。历史和未来的气温都是相对于1951-1980年的基准时期。

侧边栏显示了有记录的前30年和过去10年之间的变暖程度。此外,它还显示了相对于基准期,到2100年预计会变暖多少。

特定位置也可以键入左上角的搜索栏中。通过单击“下载CSV”链接,可以下载每个位置的过去观察到的和未来投影温度。单击左侧的“主页”符号将重置交互式返回其默认起始点。(注意:带笔记本电脑或其他小屏幕的用户可能希望缩小他们的浏览器以获得更好的地图。)

方法论和数据源

观察到的温度

根据陆地和海洋观测得出的温度来自伯克利地球表面温度项目一纬度一经度网格化的月平均值温度场(注:大文件下载)。这些数据被转换成年平均值温度异常相对于1951-1980年的基准期间。

这些温度估计使用大约30,000个土地监测站的观察,以及在海洋上的数千艘船,浮标和其他监测系统。伯克利地球使用英国遇见办公室HadSST3海洋温度记录为其海洋温度的基础。

观测数据可以追溯到1850年,尽管任何给定位置的数据可能都不会追溯到那么远。除了南极洲以外,其他大多数地点的数据都至少从1900年开始,而南极洲的数据只从1950年开始,当时对该大陆的测量开始。

伯克利地球的陆地数据是单一化- 调整为纠正车站移动,仪器变动观测变化时间其他中断在过去的150年里。海洋温度记录也会根据海洋温度测量方式的变化进行类似的调整桶扔在一边船只通过机舱进水阀门自动浮标在现代。

这些调整对1950年后的气温影响相对较小,正如在《气候变化》中所讨论的金宝搏bet188碳短暂的讲解员对温度的调整。调整的总体效果是增加全球温度1950年之前,与原始数据相比,记录中的长期变暖量有所减少。

未来的模型

未来的温度预测来自耦合模型相互比较项目5(CMIP5)各RCP情景的多模式地表平均气温。CMIP5具有大约38种不同的气候模式,尽管其中一些代表了同一基础模式的不同方面的变化。对每个模型进行一次运行,计算多模型平均,得到模型温度场其中气候资源管理器

这些多模型平均值为缩减规模-提高空间分辨率-提高到一纬度一经度的分辨率,以便与观测结果相媲美。它们被转换成与1951-1980年基线相关的异常,然后与1999-2018年20年期间的观测数据对齐,以显示从现在开始预计的变化。每个网格单元格的侧边栏显示了2000年到2100年之间的模型数据。

理解的不确定性

观察温度估计和未来的投影温度变化都受不确定性的影响。伯克利地球历史温度记录中的观察不确定性显示在侧边栏中。

观察性不确定性可能来自许多不同的因素。在地球表面上的观察结果的不完整覆盖意味着位置的温度异常必须是附近的陆站或海洋测量的估计。伯克利地球数据集使用一个名为“Kriging.来对全球范围内的温度和温度进行全面的估算不确定通过对特定地点的观察。

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气候敏感性:当大气中的二氧化碳含量达到工业革命前的两倍时,我们可以预期的变暖量。气候敏感性有两种表达方式:短暂气候…阅读更多

未来的气候模型预测也包含了重大的不确定性,其中最主要的是气候的敏感性增加二氧化碳。这CMIP5模型IPCC最新报告估计大气二氧化碳水平每增加一倍,气候敏感性在2.1C至4.7C之间,平均敏感性为3.1C。侧栏中显示的多模型平均预测仅反映这个3.1C值;对敏感性较高或较低的单个模型的结果感兴趣的用户将不得不使用诸如其中气候资源管理器查看这些结果。

与侧边栏中显示的多模型平均值相比,单个模型还显示了更多的年比变异性。单个模型具有由以下因素驱动的短期可变性El Niño和La Niña导致某些年份比其他年份变暖或变冷的事件。然而,这种短期可变性在不同的模型中发生在不同的时间,并且在多模型中很大程度上被平均掉。

技术细节

用于计算过去观察到的64,800个网格单元中的过去观察到和未来投影温度的代码可用GitHub.并且可以自由重用或修改。

来自伯克利地球的温度观测用经度和纬度网格化netCDF文件在1951年至1980年基线期间进口并转换为年度异常。使用本地回归产生平滑的平均值(洛斯),以10年为计算期限。

来自CMIP5多模型平均值的未来温度投影其中气候资源管理器。这些在统计上从其天然的2.5度纬度到2.5度的经度分辨率,通过一次度经度通过一个程度的纬度双线性插值-附近值的平均值。然后将模型数据转换为1951-1980年基准期的温度异常。最后,模型与之前20年期间(1999-2018年)的观察数据相一致,以更好地反映对现值的预期变化。

位置名称通过多步骤流程分配给每个网格单元。首先,网格单元位置使用Reverse_Geocoder.python库。这提供了离网格单元中心最近的城市、州和国家的信息。一个额外的“国家.Geojson.该文件用于识别海洋或无人居住地区,如南极洲和高纬度北极地区。

最后,网格单元的中心参照a所有城市名单人口超过2万。当存在多个城市时,将选择网格单元中最大城市的名称。这避免了将网格单元名称分配给恰好最接近网格单元地理中心的定居点,而不管人口是多少。

注意:使用笔记本电脑或其他小屏幕的用户可能想缩小他们的浏览器以更好地查看地图。

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