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地球发烧,究竟烧了几度?

已有 738 次阅读 2020-11-10 15:36 |个人分类:《科学通报》|系统分类:论文交流

中山大学李庆祥等联合英国CRU、美国NOAA和加拿大ECCC专家在Science Bulletin 2020年第20期的“Short Communication”栏目发表“Consistency of global warming trends strengthened since 1880s”一文,利用C-LSAT2.0和CMST数据集,重新评估了1850s以来全球陆地气温(GMLSAT)和表面温度(GMST)的长期变化趋势,认为五个全球表面温度数据集在1880年以来的全球增暖趋势一致性进一步加强,并揭示了近百年全球表面温度变化最为显著的两个EOF模态分别是由人类活动主导的全球一致性增暖和气候系统内部变率主导的IPO模态,为利用精确的观测数据进行全球增暖的外强迫信号和内部变率的分解提供了可靠的事实依据。

20世纪以来的全球快速变暖越来越为各国政府和公众关注和重视。20世纪80年代,美、英等国科学家牵头研发的几个全球表面温度数据集,长期以来被认为是迄今最为精确的关键气候变量(ECV)数据产品,为全球变暖及其影响研究提供了重要的基准数据和科学支撑。但近10年来,随着“气候门”事件的发生和科学界关于“全球增暖停滞”等有关于全球变暖的幅度、速度和成因问题的热议,研发新一代更可靠的全球温度基准数据集产品的呼声不断增强。在此背景下,新的全球陆地气温和表面温度基准数据集C-LSAT2.0(China global Land Surface Air Temperature,version 2.0)和CMST(China global Merged Surface Temperature)应运而生,并得到了相关领域同行的广泛关注和应用。

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20世纪以来的全球快速变暖越来越为各国政府和公众关注和重视(pixabay) 


基于上述数据集,结合已有的科学认识,中山大学大气科学学院李庆祥教授联合中、美、英、加专家共同撰文,重新评估了1850s以来全球陆地气温(GMLSAT)和表面温度(GMST)的长期变暖趋势及其不确定性水平,并揭示了近百年全球表面温度变化最为重要的两个EOF模态。

该文首先利用5套全球陆地气温和全球表面温度基准数据集(包括美国的国家大气海洋局(NOAA)的GHCN(全球陆地气温)和NOAAGlobalT(全球温度)数据集,国家宇航局(NASA)的GISS数据集和Berkeley地球组织的Berkeley Earth数据集;英国气象局和东安吉利尔大学CRU合作的HadCRUTem数据集和中山大学团队牵头研发的C-LSAT2.0(全球陆地气温)和CMST(全球温度)数据集产品,评估了自1850年以来全球温度变化的长期趋势(1880~2019,1900~2019,1960~2019和1980~2019年GMST增暖趋势分别为0.072±0.010,0.084±0.011,0.150±0.023和0.185±0.032℃/10a)。

结果显示,全球5套数据集得出的增暖趋势从1880年以来体现出空前的一致性,并且具有较高的精度水平。但值得注意的是,在20世纪以前甚至近期特别是“全球增暖趋缓”时期以来,各个基准数据集之间仍然存在一定差异(Li Q, et al, Climate Dynamics, 2020)。根据其中3套涵盖19世纪50年代以来观测数据的温度变化序列表明前30年(1850~1879年)的数据集和序列(CMST序列、英国的HadCRUT序列和美国Berkeley Earth序列)之间差异最为突出,结合不同序列的不确定性范围,CMST序列和HadCRUT序列无显著性差异,但与Berkeley Earth序列的差别已经超过了95%显著性水平,主要原因是由于几个数据集分别融合了不同全球海表温度数据集(CMST融合了美国NOAA的ERSST,其余两个数据集整合了英国UKMO的HadSST)导致了较明显的差异和不确定性。

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(a)(b)基于C-LSAT2.0和CMST计算的全球GMSAT和GMST序列及其5%-95%范围的不确定性水平;(c)1850s以来5套全球表面温度数据集得出的全球GMST序列的对比


文章还利用CMST数据集进一步研究揭示了百年尺度(1900~2018年)全球表面温度观测变化的最为重要的空间模态,指出前两个模态分别由人类活动和气候系统内部变率所主导或调制。该结果一方面继续阐明了正是由于气候系统外部强迫(包括自然强迫和人类活动)和气候系统内部变率的共同作用,才使得全球表面温度呈现出复杂的多尺度变化特征;同时也证明基于观测资料的直接分解得到的全球增暖的外强迫信号和内部变率与国际上通常使用的结合气候系统模式模拟的“指纹”归因研究结论具有很好的一致性和高可靠性。

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1900~2018年全球表面年平均温度的EOF分解的前两个模态(a, c)及其时间系数(b, d)



文章信息:[点击下方链接可阅读原文]

Li Q, Sun W, Huang B, Dong W,Wang X,Zhai P, Jones P. (2020). Consistence of global warming trends strengthened since 1880s. Sci Bull, 65(20):1709-1712,https://doi.org/10.1016/j.scib.2020.06.009

【数据集信息】:

C-LSAT2.0Li,Qingxiang;Sun, Wenbin; Cheng, Jiayi (2020): China global Land Surface Air Temperature, ver 2.0.  PANGAEAhttps://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.919574

CMSTLi, Qingxiang;Sun Wenbin (2020): China global Merged Surface Temperature. PANGAEAhttps://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.919662

 

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