胡瓊輝 宋榮榮
摘 要:為了研究極端天氣對(duì)未來(lái)氣候的影響,本文在考慮地球的吸熱、散熱以及海洋的溫度變化等眾多要素的條件下,建立了一個(gè)刻畫(huà)氣候變化的預(yù)測(cè)模型,使用Python和Matlab,分別采用K-means方法和Birch方法來(lái)對(duì)未來(lái)25年的氣候變化作出有效預(yù)測(cè)。首先,收集了1974-2014年間大氣二氧化碳濃度數(shù)據(jù)、1854-2019年間近60萬(wàn)的全球海洋表面溫度數(shù)據(jù)和1880-2014年全球平均氣溫?cái)?shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了必要的整理和分析,得到數(shù)據(jù)組和檢驗(yàn)組;其次,分別建立了大氣二氧化碳濃度的預(yù)測(cè)模型、海洋表面溫度的預(yù)測(cè)模型和全球平均氣溫的預(yù)測(cè)模型,分別對(duì)未來(lái)2020-2045年間大氣二氧化碳濃度水平、海洋表面溫度水平以及全球平均氣溫進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè);最后,通過(guò)對(duì)氣候變化預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行分析,得出未來(lái)25年間的海洋表面溫度(SST)變化將趨勢(shì)平緩、微弱上升,大氣二氧化碳濃度(C)將以較大的速率上升,同時(shí)全球平均氣溫的綜合平均水平將上升為14.677℃,最終全球氣候?qū)⒊掷m(xù)變暖。
關(guān)鍵詞:極端天氣;氣候變化;K-means方法;Birch方法;預(yù)測(cè)模型;全球變暖
1 引言
近些年來(lái),極地冰川融化、海平面上升、全球氣候變暖日益成為全球變化研究的焦點(diǎn),引起了各國(guó)政府和科學(xué)界的重視。氣候變暖和氣候變冷的問(wèn)題也一直是科學(xué)界爭(zhēng)論的話題,而對(duì)全球氣候變暖的解釋是由于溫室效應(yīng)不斷積累所致。[1]不過(guò),雖然溫室氣體的濃度在不斷上升,但自從進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),10年間全球全年平均氣溫幾乎未變化,這種現(xiàn)象叫作全球變暖停滯狀態(tài)(Hiatus)。正因?yàn)槌霈F(xiàn)全球變暖停滯現(xiàn)象,使公眾對(duì)全球變暖產(chǎn)生了懷疑。因此,本文將在考慮地球的吸熱、散熱以及海洋的溫度變化等要素的條件下,建立一個(gè)刻畫(huà)氣候變化的預(yù)測(cè)模型,來(lái)對(duì)未來(lái)25年的氣候變化作出預(yù)測(cè)。
2 氣候變化預(yù)測(cè)模型
2.1 模型的準(zhǔn)備
2.1.1 對(duì)氣候變化產(chǎn)生影響的因子分析
氣候變化的中長(zhǎng)期年際分析預(yù)測(cè),往往受到初始?xì)庀髷?shù)值和外界條件的影響,其中,初始?xì)庀髷?shù)值是指預(yù)測(cè)年限之前的相關(guān)氣象數(shù)據(jù);外界條件是指大氣、海洋和太陽(yáng)活動(dòng)。
(1)溫室氣體對(duì)大氣產(chǎn)生的影響
溫室氣體指的是大氣中能吸收地面反射的長(zhǎng)波輻射,并重新發(fā)射輻射的一些氣體,如水蒸氣、二氧化碳等,它們的作用是使地球表面變得更暖。[2]在各種溫室氣體中,二氧化碳由于含量較多,對(duì)全球升溫的貢獻(xiàn)百分比也最大(約為25%),因此本文將使用二氧化碳的各種指標(biāo)來(lái)代表溫室氣體的大致情況。
根據(jù)在地球政策研究所的官網(wǎng)上,以及美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局所提供的數(shù)據(jù)和圖像(見(jiàn)附件1),可以清晰地觀察到二氧化碳在1000-2014年間的變化情況以及與1880-2014年間全球氣溫(見(jiàn)附件2)變動(dòng)的比照(見(jiàn)圖1)。
通過(guò)觀察圖1,可以發(fā)現(xiàn)二氧化碳體積比與全球氣溫間的各自變動(dòng)間存在著明顯的正相關(guān)關(guān)系,原因在于溫室氣體的存在對(duì)地球的吸熱、散熱活動(dòng)產(chǎn)生了重要影響。可以說(shuō),二氧化碳之類(lèi)的溫室氣體通過(guò)對(duì)地氣系統(tǒng)平衡的破壞,致使能量在該系統(tǒng)不斷聚積,從而導(dǎo)致全球溫度上升,產(chǎn)生“溫室效應(yīng)”。
(2)海洋與大氣的相互作用
雖然大氣層與海洋相隔甚遠(yuǎn),但二者之間的相互作用卻在時(shí)時(shí)刻刻影響著全世界的氣候演變。一方面,大氣會(huì)對(duì)海洋產(chǎn)生強(qiáng)迫作用,具體表現(xiàn)為影響海面風(fēng)應(yīng)力、海面大氣壓、海面熱通量和太陽(yáng)輻射的強(qiáng)度;另一方面,海洋會(huì)對(duì)大氣的這些強(qiáng)迫作用產(chǎn)生一系列的反應(yīng),從而對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,具體表現(xiàn)為SST的變化會(huì)導(dǎo)致海洋表面熱通量的變化,海洋表面流場(chǎng)的變化會(huì)導(dǎo)致大氣底部風(fēng)應(yīng)力發(fā)生改變。[3]
(3)太陽(yáng)活動(dòng)對(duì)氣候的影響
由于人為氣體的增加,低層大氣的變暖會(huì)同時(shí)伴隨著高層大氣的冷卻。[4]從平流層開(kāi)始,大氣層的全球年平均氣溫幾乎每十年就會(huì)下降2K;而這種熱層冷卻,以及由此導(dǎo)致的密度降低,比預(yù)期種太陽(yáng)最低溫度條件下的每十年近3K要低,故而造成全球氣溫的上升。此外,太陽(yáng)活動(dòng)所造成的太陽(yáng)輻射的變動(dòng),對(duì)地球的氣候也會(huì)產(chǎn)生一系列的影響。[9]
2.1.2 重要的概念區(qū)分:天氣和氣候
天氣和氣候是兩個(gè)完全不同的概念,在各個(gè)維度上都有著確切的差別。[5]對(duì)于一段時(shí)間內(nèi)天氣的宏觀描述,可以與其他要素一同組成氣候描述;但氣候本身并不影響天氣,氣候只是提供了在一年中的某個(gè)時(shí)期內(nèi)有可能發(fā)生的天氣類(lèi)型。
在預(yù)測(cè)方面,天氣和氣候也存在著明顯差異。天氣預(yù)報(bào)是基于對(duì)大氣層中實(shí)時(shí)發(fā)生的氣象因素進(jìn)行觀測(cè),但預(yù)測(cè)只在相對(duì)較短的10至14天內(nèi)可靠;相比之下,氣候預(yù)測(cè)就比較復(fù)雜,需要預(yù)測(cè)長(zhǎng)期的天氣趨勢(shì),而不是預(yù)測(cè)50或100年后某一特定日子的天氣情況。[6]
2.1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理
本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于地球政策研究所、美國(guó)國(guó)家航空航天局和美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局提供的1000-2014年間大氣二氧化碳濃度數(shù)據(jù)和1880-2014年全球平均氣溫?cái)?shù)據(jù),以及經(jīng)作者篩選處理過(guò)的海洋表面溫度SST數(shù)據(jù)。分別采用K-means、Birch方法建立數(shù)學(xué)模型,使用Python及Matlab進(jìn)行編程。首先,從三個(gè)數(shù)表中抽取出1965-2014年共計(jì)50年的全球平均氣溫?cái)?shù)據(jù);然后,為了保證分析的有效性,可信性和準(zhǔn)確性,將數(shù)據(jù)分為1965-1994年共計(jì)30年數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)組,以及1995-2014年共計(jì)20年數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)組;最后,建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.1.4 模型假設(shè)
為簡(jiǎn)化問(wèn)題,我們?cè)诓挥绊懩P蜏?zhǔn)確性的前提下,提出如下假設(shè):
(1)加拿大各區(qū)域首府的氣溫水平可以代表該區(qū)域的大致氣溫水平;
(2)每一年固定某月的平均海面溫度數(shù)據(jù),可以代表這一年的大致平均SST水平,產(chǎn)生的誤差忽略不計(jì);
(3)設(shè)太陽(yáng)活動(dòng)對(duì)全球氣候產(chǎn)生的影響為一個(gè)常數(shù),中短期的變動(dòng)可以忽略不計(jì)。
2.2 模型的建立與求解
因?yàn)闅夂蚴窃陂L(zhǎng)時(shí)期內(nèi)有可能發(fā)生的天氣類(lèi)型,因而難以用模型直接求得。[7]所以本模型不是直接刻畫(huà)氣候的模型,而是先對(duì)天氣情況進(jìn)行刻畫(huà)與預(yù)測(cè),然后通過(guò)若干時(shí)間點(diǎn)上預(yù)測(cè)所得的天氣狀況,宏觀地描述一長(zhǎng)段時(shí)間里的氣候變化。[10]
考慮到大氣二氧化碳濃度數(shù)據(jù)和海洋表面溫度對(duì)天氣氣溫的影響是相對(duì)簡(jiǎn)單和直接的,所以本模型初步設(shè)立為全球平均氣溫(記為T(mén)W)關(guān)于二氧化碳濃度和海洋表面溫度的一個(gè)二元線性模型,模型結(jié)構(gòu)為:
其中,TW表示全球平均氣溫,C表示二氧化碳濃度,SST表示海洋表面溫度,AS表示太陽(yáng)活動(dòng)異常,β0、β1和β2表示待求參數(shù)。
因?yàn)锳S期望為0,一般可視為等于0的常數(shù),所以此處先略去AS。[8]將數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA對(duì)C(大氣二氧化碳濃度)和SST(海洋表面溫度)進(jìn)行回歸分析,回歸分析完成后再將AS項(xiàng)加回來(lái)。最后得到:
R2=0.82說(shuō)明模型擬合度較好,P=0.0000證實(shí)時(shí)間變量對(duì)SST影響顯著。
2.3 模型的驗(yàn)證
將檢驗(yàn)組的數(shù)據(jù)帶入模型方程中,得到TW(全球平均氣溫)的預(yù)測(cè)值TW_P,由圖2可知實(shí)際TW值(全球平均氣溫)與模型預(yù)測(cè)所得的TW_P值趨勢(shì)較為吻合,數(shù)值偏差較小,故該模型有效。
2.4 模型預(yù)測(cè)結(jié)果
(1)對(duì)于C(大氣二氧化碳濃度)的預(yù)測(cè)
通過(guò)圖2可知,20世紀(jì)70年代開(kāi)始,大氣二氧化碳濃度相對(duì)于時(shí)間序列呈現(xiàn)出一定的線性規(guī)律。因此,令C代表大氣二氧化碳濃度水平,year代表年份,用1975-2004年的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行一元線性回歸,得到回歸模型:
R2=0.997說(shuō)明模型擬合度極佳,P=0.0000證實(shí)時(shí)間變量對(duì)SST影響顯著。需要說(shuō)明的是,該線性模型并不意味著時(shí)間是影響C(大氣二氧化碳濃度)的因素,我們只能推測(cè)某些隨時(shí)間呈線性變化的因子對(duì)C是有顯著影響的。建立該模型,只是作為后文中預(yù)測(cè)未來(lái)天氣、建立刻畫(huà)氣候模型的佐證。
接下來(lái),用2005-2014年的數(shù)據(jù)對(duì)回歸模型作出檢驗(yàn),求得的大氣二氧化碳濃度為C_P。如圖3所示。實(shí)際大氣二氧化碳濃度C與模型預(yù)測(cè)所得的C_P值趨勢(shì)一致,數(shù)值偏差較小,故該模型有效。
(2)對(duì)于SST(海洋表面溫度)的預(yù)測(cè)
在問(wèn)題一海洋表面溫度規(guī)律的處理部分,本文以及求得了20世紀(jì)后SST關(guān)于時(shí)間序列變動(dòng)的回歸模型:
根據(jù)該模型,可以求得2020-2045年的海洋表面溫度數(shù)據(jù)。
(3)對(duì)于TW(全球平均氣溫)的預(yù)測(cè)
利用上面求得的未來(lái)25年的,即2020-2045年的C_P(預(yù)測(cè)的大氣二氧化碳濃度)值和SST_P(預(yù)測(cè)的海洋表面溫度)值,帶入上文中的全球平均氣溫預(yù)測(cè)模型,即
可以得到全球平均氣溫在未來(lái)25年的預(yù)測(cè)值TW_P。
最后,將TW_P按時(shí)間序列繪制成圖4,如下:
3 結(jié)束語(yǔ)
根據(jù)本文建立的模型,得到以下結(jié)論:
(1)未來(lái)25年間的海洋表面溫度(SST)變化趨勢(shì)平緩,但變動(dòng)趨勢(shì)是微弱上升的。
(2)未來(lái)25年間的大氣二氧化碳濃度(C)是以較大的速率上升的。
(3)由圖4可知,模型預(yù)測(cè)未來(lái)25年的全球平均氣溫始終呈上升趨勢(shì),全球氣候?qū)⒊掷m(xù)變暖?;诖四P?,可以推測(cè)氣候持續(xù)變暖是溫室氣體(主要是二氧化碳)濃度的持續(xù)上升、海洋與大氣的相互作用和太陽(yáng)活動(dòng)異常的推動(dòng)導(dǎo)致的。
(4)從1880-2014年全球平均氣溫?cái)?shù)據(jù)從抽出1990-2014年的數(shù)據(jù),求得該時(shí)間區(qū)間內(nèi)全球平均氣溫的綜合平均水平為14.49℃。同理用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù),求得預(yù)測(cè)中未來(lái)25年全球平均氣溫的綜合平均水平,計(jì)算結(jié)果為14.677℃,與1990-2014年相比增幅為1.29個(gè)百分點(diǎn)。
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作者簡(jiǎn)介:胡瓊輝(1997-),女,漢族,四川,碩士研究生,西南民族大學(xué),研究方向:人口與可持續(xù)發(fā)展,
通訊作者:宋榮榮(1979-),女,漢族,山東,副教授,博士,,西南民族大學(xué),研究方向:泛函分析和先進(jìn)PID控制
基金項(xiàng)目:西南民族大學(xué)中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助(82001564).