我感兴趣了解如何判断一天异常的天气是由于气候变化。
从我的理解,你将比较这一天的天气历史天气。然而,日常比较准确?或者你需要一个大样本,周,月,或季节吗?
在我看来像很难比较另一个历史气候平均的一天,因为那一天可能只是局外人不是由于气候变化……
换句话说,你如何告诉如果一个季节性风暴或真正的炎热的夏天是由于气候变化?
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在我看来像很难比较另一个历史气候平均的一天,因为那一天可能只是局外人不是由于气候变化……
换句话说,你如何告诉如果一个季节性风暴或真正的炎热的夏天是由于气候变化?
我感兴趣了解如何判断一天异常的天气是由于气候变化。
你不能。天气变化的日常,locale-to-locale相比是巨大的改变,从复一年和十年又十年,发生在地球表面的平均。大多数气候变化是周期性的性质(例如,厄尔尼诺南方涛动、北大西洋振荡;注意“振荡”的名称)。气候变化是小而稳定的长期气候的变化。
另一种方式看:即使是最悲观的预测是为了增加4°C的一百年。对应于每年0.04°C的变化。天气会导致4°C的变化在过去的几分钟。任何一个天气事件可以归因于吵闹的,天气的变化无常的本质。气候变化开始变得明显,当一个人看着天气事件发生在地球表面,并在过去的几十年。
甚至一些特殊的观察风暴可以为气候变化提供了定量的证据。然而这样做需要观察和学习尽可能多地了解风暴是如何工作的,而不只是计算风暴。有一些了解大气系统和风暴的操作,我们有其他观测信息从物理、化学、和行星科学,我们也可以适用于这个问题。我们应该使用所有可用的信息。
贝叶斯法则可以帮助我们做到客观。在这里,P (A | B)后概率气候改变了(A),鉴于特殊风暴的观察(B), P (A)之前气候变化的概率。P (B |)是B风暴发生的可能性给气候变化(如温暖的)。k1和k2是比例常数。让(!)代表没有变化的气候。然后我们可以为贝叶斯规则编写两个方程。
P (A | B) = k1 P (A) (B |)
P (A | B !) = k2 P (!) (B | !)
之前的几率在气候变化P (a): P(!),假设的支持和反对气候变化的几率甚至之前,1:1。
现在如果我们使用所有可用的信息对大气物理和化学,我们详细观察风暴B,我们可以做出明智的估计可能的比率P (B |): P (B | !)。假设B是一个杰出的风暴和十倍更有可能发生在大气变暖。
如果观察到风暴的B型实际上,后验概率可以应用,几率应该更新支持气候变化到10:1。
这意味着异常(极端)事件的观察应该通知我们对气候变化的看法。这种方法是最成功的然而当我们有很多,和许多类型的信息在大气和气候是如何工作的。
测量了一天在极端天气当然会异常值,但是也可以提供重要的信息如何在一个变暖的世界里,风暴可能更少但更强。我们不应该假定异常值总是代表“噪音”,需要平均。
似乎没有什么不合理问是否我们看到天气气候变化的影响。周四上午我读下面的美国国家气象局预测讨论页面:
气候……西雅图有一个小机会,周日会到90度将领带的记录。记录以来1891年联邦大楼开始在西雅图市中心只有六天在6月的第一周90度以上的高温。最后一次发生在2009年6月4日高为91度。费尔顿
温度是否超过90度下个星期天,我不会解散机制可能是什么操作失控的问题。我们应该试着估算所发生的支持(或不)假设基于物理过程。
例如,使用贝叶斯规则推理估计后验概率的变化机制,增加的可能性P (B | a)和(B) | !) 15%,并减少的可能性P (! B |)和(B) | !) 15%。\δ= 0.15美元美元可能是由以下,超过创纪录的一年超过b年。左$ $ k \ \[\压裂{P (B \平行)}{P (B \平行!)}\右]^{}\ *左\[\压裂{P (!B \平行)}{P (!B \平行!)}\]^ {B} $ $ $ $ k \ \离开[\压裂{1 + \三角洲}{1 -δ}\ \对]^ {A - B} $ $
让我们也看看如果记录的支持也超过了2016年和2017年。
改变后的几率(0.15)
(一)记录不超过2015——后验概率从之前的几率减少35%。通过这种方法有可能附加观测最终败坏的假设。(b)记录超过2015年后几率增加35%。(c)创纪录的超过2015 & 2016 -后几率增加83%。(d)创纪录的超过2015 & 2016 & 2017 -几率增加了148%。
最后,使用这种方法的优点,而不是频率论的方法,可以更容易地理解考虑如何在实践中应用。例如,如何潘科夫贝类业务可能会利用这些计算气候变化概率的变化作为他们的农场。贝类农场的所有者可能明白气候变化对她的生意造成威胁,并对冲成本的奇怪的糟糕的一年因为这把额外的100美元每个月一个帐户。她发现这已经过去,帐户增长足以弥补成本在年景不好,没有膨胀太大。
她利用这些信息,西雅图是如何打破温度记录(和的概率可能会改变)来调整这个数量吗?如果温度记录超过2015年,她可能决定每月增加到135美元,如果记录超过2016年她可以决定增加到183美元,如果是超过2017年增加到248美元。优点是贝叶斯方法帮助她做决定尽快采取行动而不是使用频率论的方法。这样她可以准备未来的成本。
这些问题的答案归结为统计分析;特别是统计显著性和统计假设检验。
在传导等测试时,必须注意在选择的数据分析:不要将夏季气温与冬季气温比较。另外,使用的数据量需要足够大的结果是巨大的。不比较最近明显异常温度和温度在过去2到5年。
另一件事是季节并不总是根据人类时间表开始和结束。他们各有不同,有时他们开始早或晚所以你需要有一些余地在选择数据分析。
最初得到的天月的异常数据,考虑到季节性变化在过去的几年里,然后你决定如何远的日期你想比较数据:也许一两个星期,可能是三个或四个。
你会计算所需的统计参数,这样的的意思是,标准偏差,标准错误阅读的数据,没有异常。
然后决定什么置信水平你需要为你的分析:95%、99.9%或更高。然后你做假设检验。一个这样的测试是测试异常读数与历史数据的均值。
如果假设检验的结果是异常读数的变化历史数据然后它不是由于气候变化。但是,如果异常读数超出正常的范围变化的历史数据,那么你开始寻找原因,气候变化的许多原因之一。
编辑回答……
只能被视为个人天天气变化异常,由于全球气候变化和全球变暖的理论/人为二氧化碳温室效应加速只是理论和相关描述为影响地球在几十年或几个世纪,在全球范围内,不是个人天或个人的位置。
说了这么多
天气变化历史上已经远远大于任何发生在人的短暂的历史记录天气,和远远大于任何发生在芒化石燃料的使用:
答:天气的天气。气候变化是一个“理论”,而不是“前提”。因此与问题取决于气候变化的事实存在,我认为这是错误的因为基础知识不支持测量和观察的外推法在某种程度上有些人采取了它。
请考虑量子理论和标准模型之间,有一个和解尚未发现。之间的平衡点,是微乎其微的,这是巨大的尚未被发现。我们的物理知识是不完整的。
例如:量子理论与标准模型(它规定一个整个宇宙的起源存在暂时singluarity小于一粒沙子,然后扩展到创建宇宙)……没有大爆炸?量子方程预测宇宙没有开始
那么,我们观察到并相信我们理解我们所认为的“物质”,我们只有理解5%的存在的本质。其余,暗物质和暗能量电子和原子核之间填补这一空白。恒星和行星之间的类似。这是美国宇航局的网站,暗物质和暗能量的近似量化是出版的材料:
通过拟合理论模型的宇宙组成的联合组宇宙学观测,科学家们想出了我们上面描述的成分,暗能量~ 68%,5% ~ 27%的暗物质,~正常物质。
不平衡的性质的理解之间的中庸的微小的和巨大的,相信我们理解能源保留能量耗散,和涉及的触发点,我们可以正确确定行星能量系统的工作方式是可笑的。物理的发展现状不支持我们相信基于二氧化碳的全球变暖。
目前在欧洲核子研究中心的研究人员考虑和寻找五分之一的根本动力,我们相信,我们怎么知道地球实际上是如何运作的。欧洲核子研究中心寻找第五根本动力
工程师花了一年多大型强子对撞机的升级系统。希望这将允许一个新的物理领域打开了! !
当选择最适合我们的观察的数学模型,我们仍模糊不清的弦理论之间11 d,弦理论12 d。甚至我们正试图确定表示字符串是否存在? ! ? !讨论的维数存在
假定有10或11维的宇宙。
所以我们很明显未能理解物理,这是一个黑暗神秘的95%,和优柔寡断的基本力的数量,是否宇宙起源的大爆炸,有多少维度等....如何,我们可以问自己这样的问题,每天天气气候变化的象征,我们应该问的时候,它是可行的,相信我们已经掌握了我们存在的物理知识,重要的是需要确定气候变化的存在。
我们不能。