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

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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。

近期研究发表在IOP出版社出版的《环境研究快报》上，预测到2040年早些时候，政府间气候变化专门委员会（IPCC）规定的大多数地区可能会超过1.5°C的临界阈值。同样，到了 2060 年，一些地区也有望获得超过 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，以先前完善的估计并得出更准确的区域预测。

研究人员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急剧上升，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·巴恩斯说：

“我们的研究强调了迁移学习等创新人工智能技术解决气候模拟的重要性，可能会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方案。”

斯坦福大学合著者兼Noah Diffenbaugh教授补充道：

“不仅要关注全球气温升高，还要关注当地和区域发生的具体变化，这一点很重要。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，这既是因为气候系统在较小的空间尺度上本质上更加嘈杂，也是因为大气、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。”

本文转载自 ​​欧米伽未来研究所​​，作者： 欧米伽未来研究所