总的来说,任何个人代理不是一个可靠指标。这是一个combindation多个代理,提供一个清晰的画面。

例如,树木的年轮增长与温度有关。然而,它不是没有anamolies:

…从20世纪中叶树环增长低于预期的温度记录……([源]

(http://www.climatedata.info/Proxy/Proxy/treerings_introduction.html))

如果我们只看只好,我们不可能对他们信任可靠来源,因为他们已经知道的问题。

我们还可以使用珊瑚作为过去的气候指标。然而,也有些问题:

然而,长(multi-centure)记录很少,可能的影响nonclimatic影响尚未建立自信。源

冰核不免疫的怀疑:

一个专门的氧同位素的无可争辩的解释大气温度变化,moreoever,仍然是难以捉摸的,precie年度

约会是很困难的。

然而,如果我们能把这三个显示以及其他指标(花粉、地球孔等),我们可以增加我们的可靠性

的理解。例如,如果大多数指标显示冷的一年,我们可以更多reliabiliy说那是一个寒冷的一年。

结合这些代理一起帮助我们获得一个清晰的过去的环境。

整体可靠性

然而,说完这些,与多代理方法的不确定性并不小。

在地球科学中的数学研讨会,布莱克麦柯肖恩提出了一种新的算法估算古气候。该算法提供了更多

可靠的估计增加不确定性的预测。这是一个重要的一点,我将重申:

通过他的演讲,他表明,他的方法是更可靠的因为它是不太确定。

即使不确定性水平,他质疑:

事实上,这应该让我们增加我们的不确定性(实际上或许我们宽间隔实际上是乐观太窄)!

源

最后,我们可以看看代理指南和趋势,但它们不能用于可靠的读数。

总的来说,任何个人代理不是一个可靠指标。这是一个结合多个代理,提供一个清晰的画面。

例如,树木的年轮增长与温度有关。然而,它不是没有异常:

…从20世纪中叶树环增长低于预期的温度记录……([源]

(http://www.climatedata.info/Proxy/Proxy/treerings_introduction.html))

如果我们只看只好,我们不可能对他们信任可靠来源,因为他们已经知道的问题。

我们还可以使用珊瑚作为过去的气候指标。然而,也有些问题:

然而,长(multi-centure)记录很少,可能的影响non-climatic影响尚未建立自信。源

冰核不免疫的怀疑:

一个专门的氧同位素的无可争辩的解释大气温度变化,此外,仍然是难以捉摸的,精确的年度约会是很困难的。

然而,如果我们能把这三个显示以及其他指标(花粉、地球孔等),我们可以增加我们的理解的可靠性。例如,如果大多数指标显示冷的一年,我们可以更多可靠性说那是一个寒冷的一年。

结合这些代理一起帮助我们获得一个清晰的过去的环境。

整体可靠性

然而,说完这些,与多代理方法的不确定性并不小。

在地球科学中的数学研讨会,布莱克麦柯肖恩提出了一种新的算法估算古气候。该算法提供了一个更可靠的估计增加不确定性的预测。这是一个重要的一点,我将重申:

通过他的演讲,他表明,他的方法是更可靠的因为它是不太确定。

即使不确定性水平,他质疑:

事实上,这应该让我们增加我们的不确定性(实际上或许我们宽间隔实际上是乐观太窄)!

源

最后,我们可以看看代理指南和趋势,但它们不能用于可靠的读数。