Climate Analysis

介绍 气温 总柱水蒸气

介绍

气候为特定位置的平均天气,平均在相当长的时间内,至少10年。当我们谈论气候时,我们经常谈论气象或海洋变量的平均值,例如在一年中给定时间的给定位置的空气温度,降水,湿度,风速或海洋温度。如果气候随着时间的推移而变化,它可以通过改变可以种植的作物,淡水供应或海洋的平均水平来直接影响人类活动。它还可以影响自然生态系统,导致沙漠扩大,野火变得更加普遍,或者永久冻土融化。

Over the past two decades, there has been growing concern about the effects of human-produced greenhouse gases and other environmental pollutants on Earth's climate. These changes are predicted by climate models, which are also used to project changes into the next centuries. Satellite data records are beginning to be long enough to evaluate multi-decadel changes. These changes can be examined for evidence of climate change, and used to see if climate models can do a good job when used to "predict" the changes that have already occurred.

为了产生延伸的数据记录足够长的气候变化研究,必须彼此互相互相互相互相互相进行测量,然后将它们组合在一起。乐动体育官方2.0乐动苹果手机我们已经完成了该过程的大气温度和总柱水蒸气,并且即将释放互置风速产品。

相比in situ乐动苹果手机乐动体育官方2.0测量值,来自极地轨道卫星的卫星数据记录的主要优点是几乎完全的全球覆盖范围和均质数据质量。这in situdata record is fairly sparse in regions located away from industrialized countries, which are concentrated on the land masses and in the northern hemisphere mid-latitudes. For example, there are very few weather balloons launched in the Eastern Tropical Pacific Ocean, even though this region is where the changes in Sea Surface Temperature due to the El Nino - Southern Oscillation cycle are largest.

Below, we discuss some basic climate results obtained using Remote Sensing Systems microwave data, and discuss some climate related research we have performed.

气温

看the上空气温度测量有关如何生产大气温度数据集的详细信息。在这里,我们将该数据集的应用呈现给气候变化分析。(注意:本节于2017年6月30日更新,以包括TLT版本4.0的结果)

对流层温度

RSS提供三个对流层温度数据集,TLT.(温度降低对流层),TMT.(温度中间对流层),和TTT.(温度总对流层,之后Fu and Johansen)。使用这些数据集,我们可以调查在过去35年中对流层温度的显着变化,以及这些变化的空间模式是否与气候模型预测的那些相同。

Over the past decade, we have been collaborating with Ben Santer at LLNL (along with numerous other investigators) to compare our tropospheric results with the predictions of climate models. Our results can be summarized as follows:

  • 在过去的35年中,对流层已经大幅度变暖。全局平均气温的平均速度平均每十年约0.18摄氏度(每十年0.32°F)。
  • 如果不包括在模型模拟的输入中的人为导致的温室气体增加,气候模型无法解释这种变暖。
  • 变暖的空间模式与人诱导的变暖一致。看Santer等人2008,2009,2011年和2012年有关使用MSU / AMSU数据的人类诱导大气温度变化的检测和归属。

但....

  • 对流层有不是随着大多数气候模型预测,速度变得非常迅速。请注意,此问题已被大型2015-2106 El Nino事件减少,以及RSS对流层数据集的更新版本。

为了说明最后一个问题,我们在下面显示几个地块。这些图中的每一个都有一个使用1979-2008参考期的TLT温度异常的时间序列。在每个绘图中,厚的黑线是最新版本的RSS卫星数据集的结果。黄频带显示5%至95%的包络,结果33 CMIP-5模型模拟(19种不同的型号,许多型号,许多型号),旨在模拟地球的气候在20世纪。在2005年之前的时间段,该模型被强迫温室气体,火山气溶胶和太阳能输出的历史价值。在2005年之后,使用了这些强迫的估计预测。如果整个模型正在做出模拟过去的可接受工作,那么观察大部分就会位于黄色乐队内。

图。全局(70s至80n)是指作为时间的函数绘制的TLT异常。黑线是时间序列RSS V4.0 MSU/AMSU atmosperhic temperature dataset。黄频带是CMIP-5气候模拟的5%至95%的输出量。从1979-1984的每个时间序列平均值的平均值设置为零,因此可以更容易地看到随时间的变化。Note that after 1998, the observations are likely to be in the lower part of the model distribution, indicating that there is a small discrepancy between the model predictions and the satelllite observations.(All time series have been smoothed to remove variabilty on time scales shorter than 6 months.)
图2.热带(30秒至30N)是指作为时间的函数绘制的TLT异常。黑线是时间序列RSS V4.0 MSU/AMSU atmosperhic temperature dataset黄频带是CMIP-5气候模拟的5%至95%的输出量。从1979-1984的每个时间序列平均值的平均值设置为零,因此可以更容易地看到随时间的变化。同样,在1998年之后,观察可能在模拟值的低端,表明整个模拟预测比卫星观察到的更多变暖。
为什么这种差异存在,什么米ean? One possible explanation is an error in the fundamental physics used by the climate models. In addition to this possibility, there are at least three other plausible explanations for the warming rate differences. There are errors in the forcings used as input to the model simulations (these include forcings due to anthropogenic gases and aerosols, volcanic aerosols, solar input, and changes in ozone), errors in the satellite observations (partially addressed by the use of the uncertainty ensemble), and sequences of internal climate variability in the simulations that are difference from what occurred in the real world. We call to these four explanations “model physics errors”, “model input errors”, “observational errors”, and “different variability sequences”. They are not mutually exclusive. In fact, there is hard scientific evidence that all four of these factors contribute to the discrepancy, and that most of it can be explained without resorting to model physics errors. For a detailed discussion of all these reasons, see thepost在这一点怀疑科学博客Ben Santer和Carl Mears, and the recent在桑特等人的自然地球科学中。

平流层温度

自1978年底,由MSU和AMSU仪器自1978年底以来,已经监测了较低平流层的温度。RSS合并较低的平流层温度数据产品称为TLS,或温度较低的平流层。与对流层相比,在此期间缓慢温暖,由于CFC引起的平流层臭氧的降低,较低的平流层已经冷却,并且通过人类活动的良好混合的温室气体增加。这种缓慢的冷却趋势偶尔会通过主要火山爆发引起的平流层气溶胶临时增加来调整。在下面的剧情中,我们从RSS TLS数据显示全球平均温度异常,以及来自CMIP-5历史模拟的5%至95%的信封。
图4.全局(80s至80n)平均TLS异常作为时间的函数绘制。厚黑线是从RSS V3.3 MSU / AMSU温度的观察时间序列。黄频带是CMIP-5气候模拟的5%至95%的输出量。从1979-1984的每个时间序列平均值的平均值设置为零,因此可以更容易地看到随时间的变化。请注意,响应ElChichón(1983)和Pinatubo(1991)的响应在某些型号中太大,而且模型往往显示比观察结果更少的整体冷却。

这basic features of the changes in stratospheric temperature are captured by the models, though some models appear to show too much response to volcanic eruptions and also appear to show too little overall cooling.

总柱水蒸气

在海洋上,我们可以使用我们合并的水蒸气产品监测大气中水蒸气总量的分支机尺度变化,所述水蒸气产品来自SSM / I,SSMIS,AMSRE和WINDSAT的测量。乐动体育官方2.0乐动苹果手机有关此数据集的描述,请参阅大气水蒸气Measurement页。随着地球对流层的温暖,它能够“保持”更多的水蒸气,而不会蒸汽冷凝成云层然后雨水。假设相对湿度保持恒定,额外的水蒸气量由克劳斯氏菌蛋白关系管辖,并且每度kelvin的水蒸气升高约7%。在图5中,水蒸气的全球增加易于看,这表明了世界上海洋的全球平均时间序列,从平均水平的百分比变化表达。
Figure 5. Time series of total column vapor anomaly, averaged over the world's oceans, from 60S to 60N.
这种增加可以正式归因于人类诱发的气候变化 - 见Santer et al, 2007。虽然水蒸气存在大量总体增加,但它绝不是空间均匀的。图6显示了1988 - 2017年期间水蒸气趋势的地图。
图6. 1988 - 2017年期间柱水蒸气趋势地图。
While much of the world shows moistening to various degrees, there are regions of very substantial drying in the central tropical Pacific Ocean on either side of the equator. The trends in water vapor, either positive or negative, that lead to this pattern are almost all statistically significant compared to the estimated error in the water vapor trends.
在深沉的热带地区,水蒸气的变化与大气温度的变化非常强烈相关。图7显示了来自不同卫星温度数据集的水蒸气和温度异常的时间序列。数据已经在20S到20N的纬度带中的海洋上平均。
图7.全柱蒸汽异常和温度异常的时间序列,平均在世界上海洋,从20世纪到20N。顶部面板显示时间序列。中间面板显示在1988年1月开始的运行趋势,并在X轴上结束。底板显示蒸汽趋势与TLT趋势的比率。气候模型表明该比例应为约6.2%/ k。卫星数据集的所有组合显示出更大的比例,表明测量结果显示得太多乳脂,或者变暖太少。乐动体育官方2.0乐动苹果手机最新版本的RSS TLT数据集最接近期望。这是Mears和Wentz(2017)中的图13。
详细讨论了测量和CMIP-3模型输出中的这种相关性乐动苹果手机乐动体育官方2.0Mears等,2007年并重新审视MEARS和WEDZ(2017)

参考

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