人工智能预测，全球大部分地区的气温将比之前预期的上升速度快得多，达到 3°C

Josiah02 · 发表于 2024-12-11 20:17:26

三位顶尖气候科学家结合了 10 种全球气候模型的观点，并在人工智能 (AI) 的帮助下得出结论，区域变暖阈值可能比之前估计的更快达到。
这项研究发表在《环境研究快报》上，预测到 2040 年或更早，政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 定义的大多数陆地地区可能会超过 1.5°C 的临界阈值。同样，到 2060 年，几个地区也有望超过 3.0°C 的阈值——比早期研究预测的要早。
预计南亚、地中海、中欧和撒哈拉以南非洲部分地区等地区将更快达到这些阈值，从而加剧脆弱的生态系统和社区的风险。
这项研究由科罗拉多州立大学教授伊丽莎白·巴恩斯、斯坦福大学教授诺亚·迪芬鲍夫和苏黎世联邦理工学院教授索尼娅·塞内维拉特纳共同开展，采用了一种尖端的人工智能迁移学习方法，该方法整合了来自多个气候模型和观测的知识，以完善先前的估计并得出更准确的区域预测。
主要发现
研究人员利用基于人工智能的迁移学习，分析了 10 种不同气候模型的数据来预测气温上升，结果发现：
到 2040 年，34 个地区的气温升高幅度可能会超过 1.5°C。
预计到 2040 年，这 34 个地区中的 31 个地区的气温升高将达到 2°C。
预计到 2060 年，这 34 个地区中的 26 个地区的气温升高将超过 3°C。
伊丽莎白·巴恩斯表示：“我们的研究强调了将迁移学习等创新人工智能技术融入气候建模的重要性，以便潜在地改善和限制区域预测，并为世界各地的政策制定者、科学家和社区提供可行的见解。”
斯坦福大学教授、论文合著者诺亚·迪芬博补充道：“不仅要关注全球气温上升，还要关注当地和区域发生的具体变化。通过限制区域变暖阈值的达到时间，我们可以更清楚地预测对社会和生态系统的具体影响时间。
“挑战在于区域气候变化可能更加不确定，这既因为气候系统在较小的空间尺度上本质上更加嘈杂，也因为大气、海洋和陆地表面的过程造成了特定区域将如何应对全球变暖的不确定性。”

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