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信息图 映射:全球变暖的每一部分,可能会继续温暖
信息图9月26日|。2018年。15
映射:全球变暖的每一部分,可能会继续温暖
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气候变化是经常沟通通过观察全球平均温度。但全球平均水平可能不是一般人。具体气候可能如何改变人生活在哪里,在大多数情况下,一个更重要的考虑因素。

必威手机官网碳短暂观察到的温度变化和未来气候模型预测表明气候变化到今天,还如何在未来可能会改变每一个不同的世界的一部分。

术语表
RCP2.6:rcp(代表浓度路径)是未来场景的温室气体浓度等营力。RCP2.6(有时也称为“RCP3-PD”)是一个“高峰和下降”场景,严格的减排…阅读更多

要做到这一点,世界被分成“网格细胞”代表每度纬度和经度每上升一度。这导致64800网格细胞,通常约100公里宽。(在现实中,他们有点大在赤道和较小的接近两极。)

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RCP8.5:rcp(代表浓度路径)是未来场景的温室气体浓度等营力。RCP8.5是一个“非常高的基线”发射场景所带来的人口快速增长,高能源…必威体育在线注册阅读更多

地图覆盖在上面的互动节目变暖的数量在每个网格单元基于未来的期望代表浓度通路由气候科学家(RCP)的场景。这四个场景代表不同的未来可能的排放轨迹。他们从low-warmingRCP2.6场景中,前工业化时代的阻止全球变暖2摄氏度以下,升温很高RCP8.5场景,可能会看到全球气温上升4摄氏度以上。

如何使用这个地图吗

点击任何网格单元提出一个侧栏显示位置的历史温度记录在1850年至2017年之间,通过每年的(白色)和平滑平均使用10年的数据(红色)。额外情节展示了这个位置的未来气候变暖预计在四个不同的RCP场景从2000年到2100年紫色、红色、橙色和黄色。历史和未来的温度相对于基线期1951 - 1980所示。

侧边栏显示两个多少变暖已经经历了前30年之间的记录和过去十年。此外,它显示了多少变暖预计到2100年,相对于基线期。

具体位置还可以输入左上角的搜索栏。过去观察和未来预计温度对于每一个位置可以通过点击下载“下载csv”链接。点击左边的“家”符号将重置互动回到默认的起点。(注意:用户笔记本电脑或其他小屏幕可能想在他们的浏览器缩小到一个更好的地图视图)。

方法和数据来源

观察到的温度

基于陆地和海洋温度观测得到的伯克利地球表面温度的项目设设经度纬度网格每月平均水平温度场(注:大文件下载)。这是转化为年平均温度异常相对于基线期1951 - 1980。

这些温度估计使用观察从30000土地监测站,以及成千上万的船舶,海洋浮标和其他监控系统。伯克利分校地球使用英国气象局的HadSST3海洋温度记录为基础的海洋温度。

观测数据可追溯至1850年,尽管对于任何给定的位置数据可能不回去那么远。数据可以从至少1900对大多数位置除南极洲外,数据只能从1950年开始在大陆开始测量。

伯克利地球土地数据单一化——调整到正确的站移动,工具的变化,时间的观察变化其他中断在过去的150年里,站经验。海洋温度记录同样调整占海洋温度测量方式的变化,桶扔在一边船舶到机舱进水阀门自动浮标在现代。

这些调整有一个1950年之后对温度的影响相对较小,作为讨论的必威手机官网碳短暂的讲解员对温度的调整。调整的总体效果增加全球温度1950年之前,减少长期变暖的记录与原始数据相比。

未来的模型

温度预测来自未来耦合模型相互比较项目5(CMIP5)多模型表面平均气温为每个RCP的场景。CMIP5特性在38个不同的气候模型,尽管其中一些代表变化相同的底层模型包含不同方面。分别从模型用于计算多模型平均水平,与模型获得的温度场其中气候资源管理器

这些多模型平均值缩减规模-增加空间分辨率设设经度纬度解决类似的观察。他们转换为异常对1951 - 1980年基线,然后对齐到观察20年期间从1999 - 2018显示预期的变化。模型数据显示在2000年和2100年之间在每个网格单元的侧栏。

理解的不确定性

观察温度的估计和未来预计受温度变化的不确定性。来自伯克利地球观测不确定性在历史温度记录侧边栏所示。

观测不确定性可以源自许多不同的因素。不完全覆盖整个地球表面的观察意味着有时温度异常位置必须估计从附近的土地站或海洋测量。伯克利地球数据集使用了一种叫做“克里格“创建全球完成温度和的估计不确定性从观察特定的位置。

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气候敏感性:变暖的数量我们可以预见当大气中二氧化碳达到是工业革命前的两倍。有两种方法来表达气候敏感性:瞬时气候…阅读更多

气候模型预测未来还包括重要的不确定因素,其中最主要的敏感的气候增加二氧化碳。的CMIP5模型最近的IPCC报告气候敏感性估计在2.1摄氏度到4.7摄氏度之间大气二氧化碳水平每增加一倍,平均灵敏度3.1摄氏度。侧边栏所示的多模型预测平均只反映这个3.1 c值;用户感兴趣的单个模型与高或低灵敏度的结果必须使用工具等其中气候资源管理器查看这些结果。

单个模型还显示更多的年际变化比多模型平均侧栏所示。单个模型短期可变性等因素驱动的厄尔尼诺和拉尼娜现象事件导致几年温暖或凉爽。然而,这种短期的变化发生在不同的时间在不同的模型和在很大程度上是平均的多模型的平均水平。

技术细节

代码用来计算过去观察和未来预计温度为每个64800网格细胞是可用的GitHub和免费重用或修改。

从伯克利地球温度观测设设经度纬度网格netCDF文件导入并转换为对1951 - 1980年度异常基线期。产生一个平滑平均使用当地回归(洛斯)方法,使用10年期限计算。

未来温度预测从CMIP5多模型意味着获得其中气候资源管理器。这些统计上缩减规模的原生2.5度2.5度经度纬度分辨率设设经度纬度使用双线性插值——平均附近的值。模型数据然后转换成温度异常对基线期1951 - 1980。最后,模型与观测前20年期间(1999 - 2018),以更好地从现值代表预期的变化。

一个位置的名字是分配给每个网格单元通过一个多步骤的过程。首先,网格单元位置定位使用reverse_geocoderpython库。这提供了信息城市、州和国家接近网格单元的中心。一个额外的“countries.geojson“文件用于识别区域海洋或在无人居住的地区,如南极和北极。

最后,网格的中心细胞对引用所有的城市列表人口超过20000。最大的城市在网格单元的名称被选中当多个。这避免了网格单元名称分配给解决,恰好是最接近的地理中心网格单元无论人口。

注意:用户笔记本电脑或其他小屏幕可以缩小他们的浏览器到一个更好的地图视图。

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