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infographics. 映射:世界的每个部分如何变暖 - 并且可以继续温暖
信息图|2018年9月26日。15:10
映射:世界的每个部分如何变暖 - 并且可以继续温暖
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气候变化通常通过查看全球平均气温来传达。但全球平均水平可能对普通人来说并不重要。在大多数情况下,气候可能会特别改变人们的生活,更重要的考虑。

必威手机官网碳简短组合了观察到的温度变化与未来的气候模型预测,展示了当今的气候如何改变,而且还如何在未来为世界各地的未来改变。

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RCP2.6:RCP(代表浓度途径)是未来温室气体和其他强制浓度的情景。RCP2.6(也有时被称为“RCP3-PD”)是一个严格减缓的“峰值和衰退”情景......阅读更多

为了做到这一点,世界被分解成“网格单元”,代表每个度的纬度和每个度的经度。这就产生了64,800个网格单元,通常宽度约为100公里。(实际上,它们在赤道处要大一些,在两极附近要小一些。)

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RCP8.5:RCP(代表浓度途径)是未来温室气体和其他强制浓度的情景。RCP8.5是一种“非常高的基线”发射方案,通过迅速的人口增长,高能量......必威体育在线注册阅读更多

上面的地图覆盖显示了基于未来的每个网格单元中期望的热化量代表浓度通路(rcp)气候科学家开发的情景。这四种方案代表不同可能的未来发射轨迹。它们的范围从低温RCP2.6这将使全球变暖保持在前工业时代的2摄氏度以下,直至高升温RCP8.5全球气温很可能上升到4摄氏度以上。

如何使用这张地图

点击任何网格单元格带来了一个侧边栏,显示了1850年和2017年的该位置的历史温度记录,两年(在白色)和使用10年数据(以红色)的平均平均平均值。额外的情节显示了从2000到2100到2100的四种不同RCP场景下投射的未来变暖,以紫色,红色,橙色和黄色。历史和未来的温度都相对于1951-1980基线期间显示。

侧边栏表示记录的前30年与过去十年之间经历过多少变暖。此外,它表明,相对于基线期间,预期预期的变暖程度是多少。

还可以在左上角的搜索栏中输入具体位置。每个地点过去的观测及未来的预测温度,可透过“下载csv”连结下载。点击左边的“home”符号将重置互动回到它的默认起点。(注意:使用笔记本电脑或其他小屏幕的用户可能希望缩小浏览器以更好地查看地图。)

方法和数据来源

观察到的温度

基于陆地和海洋观测的温度从中获得伯克利地球表面温度项目的一度纬度通过一度经度网格平均值温度场(注意:大文件下载)。这些被转化为年度平均水平温度异常相对于1951年至1980年的基线期间。

这些温度估计使用了来自大约3万个陆地监测站的观测数据,以及数千艘船只、浮标和其他海洋监测系统的数据。伯克利地球研究所使用的是英国气象局的数据哈斯斯特3.海洋温度记录作为其海洋温度的基础。

观察数据可获得回到1850,但对于任何给定的位置数据可能不会重新开始。除南极洲除外的大多数位置,数据可从至少1900年获得,其中数据仅在1950年开始时从1950年开始使用。

伯克利地球土地数据是均质化-调整为正确的位置移动,工具的变化,观察时间发生变化其他中断该车站在过去的150年里经历过。同样调整海洋温度记录以解释衡量海洋温度的变化,来自桶被扔到一边船只到发动机室进气阀自动浮标在现代。

如图1950年后,这些调整对温度的影响相对较小,如此必威手机官网碳简短解释器温度调整。调整的整体效果是在全球增加温度在1950年之前,与原始读数相比,减少了记录中的长期变暖量。

未来的模特

未来的温度投影取出耦合型号互通项目5(CMIP5)每个RCP场景的多模型平均表面空气温度。CMIP5特征约为38种不同的气候模型,尽管其中一些代表了包含不同方面的相同底层模型的变化。从每个型号运行一次在计算多型号平均值时,使用模型温度场KNMI气候探险家

这些多模型平均值是折价- 在空间分辨率中增加 - 通过一个程度的经度分辨率进行一度纬度,以与观察相当。它们与1951-1980个基线转化为异常,然后与1999 - 2018年的20年期间的观察结果对齐,以显示预期的变化。模型数据显示在每个网格单元的侧栏中的2000和2100之间。

理解不确定性

观测温度估计和未来的预测温度变化都有不确定性。观测不确定性的历史温度记录伯克利地球显示在侧栏。

观测的不确定性可以由许多不同的因素引起。对地球表面观测的不完全覆盖意味着有时某一地点的温度异常必须通过附近的陆地观测站或海洋测量来估计。伯克利地球数据集使用了一种叫做克里格“创建全局完整的温度估计不确定性从特定位置的观察结果。

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气候敏感性:当大气中的二氧化碳达到工业革命之前的二氧化碳时,我们可以期待的变暖量。有两种方法可以表达气候敏感性:瞬态气候......阅读更多

未来的气候模型预测还包括重要的不确定性,主任气候的敏感性增加二氧化碳。的CMIP5型号在这方面拥有最近的IPCC报告估计每次大气二氧化碳水平加倍的2.1℃和4.7℃的气候敏感性,平均灵敏度为3.1℃。侧边栏中显示的多模型平均投影仅反映此3.1C值;对具有更高或更低的灵敏度的各个模型的结果必须使用诸如此类的工具KNMI气候探险家查看这些结果。

各个模型还显示比侧边栏中显示的多型号平均值更加年度的可变性。各个模型具有短期可变性,由包括的因素驱动elniño和laniña导致多年来比其他人更温暖或冷却的事件。然而,这种短期变异发生在不同模型中的不同时间,并且在多模型平均值中大大平均。

技术细节

用于计算64,800个网格单元过去观察到的和未来预测的温度的代码可用GitHub并免费获得重用或修改。

通过一度经度从伯克利地球包装的一度纬度的温度观察netcdf文件输入并转换为1951-1980年基准期的年异常值。平滑平均数是使用局部回归(洛杉矶)使用10年期计算的方法。

由CMIP5多模式平均得出的未来气温预测结果来自KNMI气候探险家。这些数据从其原生的2.5度经度分辨率降到了1度经度分辨率双线性插值- 附近值的平均值。然后将模型数据转换为1951-1980基线期间的温度异常。最后,模型与前20年期间(1999-2018)的观察结果对齐,以更好地代表来自现有价值的预期变化。

通过多步骤过程将位置名称分配给每个网格小区。首先,使用GRID电池位置使用GREOLOCATEDreverse_geocoderPython库。这提供了最靠近网格单元中心的城市,州和国家的信息。额外的 ”countries.geojson“文件用于识别海洋的区域或未划分的区域,例如南极地区和高北极地区。

最后,栅格细胞的中心参考a所有城市名单人口超过20,000人。当存在多个时,选择网格单元格中最大城市的名称。这避免将网格小区名称分配给恰好最接近网格电池的地理中心的结算,而不管人口如何。

注意:带笔记本电脑或其他小屏幕的用户可能希望缩小其浏览器以获得更好的地图。

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