2017年成史上最熱年 人類活動作用巨大
2017年成史上最熱年 人類活動作用巨大
近日,英國媒體公佈一項研究,表明剛剛過去的2017年成爲歷史上最熱的一年,是沒有發生厄爾尼諾等自然現象中,人類歷史上監測到的溫度最高的一年。其中,科學家通過研究發現,人類活動對於氣候的變化作用巨大,已經超過了自然氣候變化引發的升溫降溫。
據英國《每日郵報》1月18日報道,一項新的研究發現,在未出現厄爾尼諾現象情況下,2017年成爲史上最熱一年。
在厄爾尼諾現象發生的年份,通常盛行風向會發生改變,導致太平洋大面積水域水溫升高,從而致使全球氣溫升高。與厄爾尼諾現象發生的年份相比,2016年的氣溫有所升高,但2017年的增長幅度最大,已成爲史上最熱一年。
科學家表示,在過去的150年裏,氣溫升高的最主要因素是人類活動。其中包括化石燃料的燃燒,將大量吸熱溫室氣體排放到大氣中。科學家稱,人類引起的氣候變化超越了自然本身的力量。根據2017年的氣溫紀錄,世界領導人應將重心放在氣候變化所產生風險的規模和緊迫性上。
英國國家氣象局哈德利中心與東英吉利大學氣候研究中心的專家們參與了此項研究,並製作了“Hadcrut4”數據集,用於評估全球溫度。結果發現,2017年的溫度水平比1850-1900年前工業化水平高出1℃(1.8°F),比1981-2010年的平均水平高出0.38°C(0.78°F)。2017年成爲有史以來最熱的年份。
美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)與美國國家航空航天局(Nasa)的一系列國際分析數據也顯示,2017年成爲有史以來最熱的年份。2017年的氣溫超過了2016年所記錄的最高氣溫,並且一些數據比2015年分析的數據還要高。
2015年和2016年都出現厄爾尼諾現象,一種太平洋上的自然現象,除了人爲引起的全球變暖外,厄爾尼諾現象也會使氣溫上升。
英國國家氣象局哈德利中心的科林•莫里斯(ColinMorice)博士表示,該中心所測的2017年全球溫度數據與世界其他中心所測得得數據一致,在未受厄爾尼諾影響下,2017年成爲3年來氣溫最高的一年,也是自1850年以來最熱的一年。2015年、2016年和2017年已成爲三個最熱的年份。除了持續的溫室氣體排放外,2015年和2016年還受到強勁的厄爾尼諾現象的影響。然而,2017年卻最值得關注,因爲該年厄爾尼諾現象並未出現,反而拉尼娜現象卻產生,但氣溫仍在持續上升。
2015-2016年持續的厄爾尼諾現象使2016年的年平均氣溫增加了約0.2°C(0.36°F),比1850-1900年的平均溫度增長了約1.1°C(2°F)。
英國氣象局2017年全球年平均氣溫預報顯示,2017年全球平均氣溫預計將超過長期平均水平,維持在0.32°C(0.57°F)至0.56°C(1°F)之間。據全球三大溫度數據集的平均值顯示,2017年的臨時數據比長期平均值高0.42°C(0.75°F),處於預測範圍內。2016年年末的預測正確分析了2017年將是有史以來最熱的年份之一。
“HadCRUT4”全球溫度數據集是由全球數千個溫度測量數據編制而成。溫度的區域變化本身就爲了解引起變暖機制的原因提供了參考信息,以應對大氣中持續積累的溫室氣體。東英吉利大學氣候研究部門研究主任蒂姆•奧斯本教授補充道,不僅要對全球平均氣溫數據進行分析,還需對氣候變暖的地理格局做出解釋。起初對氣候物理學的理解,是陸地和北極地區變暖幅度越大,副極地地區變暖幅度就越小,而現在,該結果已得到觀測。
世界氣象組織(WMO)彙集了5個主要國際數據集,並表示長期以來氣溫一直在上升。世界氣象組織祕書長佩蒂瑞•塔拉斯(PetteriTaalas)表示,長期的溫度變化趨勢比個別年份的排名更加重要,而且這個趨勢還會上升。記錄的18個最熱年份中有17個出現在本世紀,而過去三年的變暖程度卻是例外。北極的溫暖變化尤爲顯著,這將對海平面以及世界其他地區的天氣狀況產生深遠的影響。
其還表示,2017年的氣溫升高直接導致全球許多國家受極端天氣的影響。美國已出現因極端天氣和氣候災害影響最嚴重的一年,而其他國家也因熱帶氣旋、洪水和乾旱導致經濟發展放緩或是逆向增長。
美國總統特朗普曾宣佈,美國計劃退出世界上第一個關於減少溫室氣體排放的綜合協議《巴黎協定》,這將使美國成爲唯一個未簽署該協議的國家。
倫敦政治經濟學院的氣候變化專家鮑勃•沃德表示,其雖未參與到此項研究,但隨着氣溫的升高,世界各地會相繼發生極端天氣,比如加勒比海地區和美國的颶風。所有國家都將面臨着氣候變化帶來的影響。今年,政府將開始評估減少溫室氣體排放量與《巴黎協定》目標之間的差距。世界各國領導人應根據所記錄的溫度數據將重心集中在因人口、貧富和氣候變化帶來的全球氣候變化風險的大小和緊迫性上。
由於觀測資料未能全面覆蓋到全球各地,尤其是極地地區,同時用於生成數據集的測量設備也存在侷限性,從而使得計算結果充滿不確定性。現有的各種評估差異數據也主要來自於極地地區零星的數據。
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