Выявление и атрибуция изменений климата

Статистические методы, которые устанавливают, изменился ли климат за пределы естественной изменчивости, и определяют ответственные за это антропогенные и природные причины.

Definition

Выявление — это демонстрация того, что климат изменился в статистическом смысле за пределы того, что могла бы произвести внутренняя изменчивость, а атрибуция — это процесс установления с уверенностью наиболее вероятных причин этого выявленного изменения.

Scope

Эта тема охватывает формальную основу для определения того, является ли наблюдаемое изменение климата реальным и что его вызвало. Она рассматривает выявление, показывая, что изменение вряд ли обусловлено только внутренней изменчивостью, и атрибуцию, приписывая изменение конкретным воздействиям с использованием их отличительных признаков. Она включает использование климатических моделей для оценки внутренней изменчивости и вынужденных откликов, пространственных и вертикальных признаков, которые различают движущие силы, а также развивающуюся область атрибуции отдельных экстремальных явлений.

Core questions

• Как отличить реальное изменение климата от естественной изменчивости?
• Как наблюдаемые изменения приписываются конкретным воздействиям?
• Какие признаки отличают антропогенные причины от природных?
• Могут ли отдельные экстремальные явления быть приписаны изменению климата?

Key theories

Дактилоскопия (Fingerprinting)

Каждое воздействие производит характерный пространственный и временной паттерн отклика, поэтому сопоставление наблюдаемого паттерна со смоделированными «отпечатками» приписывает изменение его вероятным причинам.

Вероятностная атрибуция событий

Сравнение вероятности экстремального события в модельных мирах с антропогенным влиянием и без него позволяет количественно оценить, насколько вызванное человеком изменение повлияло на его вероятность или интенсивность.

Mechanisms

Выявление сравнивает наблюдаемое изменение с диапазоном внутренней изменчивости, оцененным по длительным модельным расчетам и палеоклиматическим данным, считая его выявленным, если оно выходит за пределы этого диапазона. Затем атрибуция регрессирует наблюдения на смоделированные паттерны отклика для каждого воздействия, используя отличительные признаки, такие как потепление тропосферы с охлаждением стратосферы, которые разделяют парниковое и солнечное воздействие, в то время как атрибуция событий сравнивает смоделированные вероятности событий в фактическом и контрфактическом климате.

Clinical relevance

Выявление и атрибуция предоставляют строгие доказательства того, что недавнее потепление вызвано деятельностью человека, лежат в основе заявлений МГЭИК о степени уверенности и все чаще используются при принятии юридических и политических решений, а также при оценке климатических рисков и потерь.

Evidence & guidelines

Следуя рекомендациям по передовой практике, Шестой оценочный доклад МГЭИК приписывает практически все наблюдаемое потепление с середины XX века влиянию человека и сообщает о растущей уверенности в атрибуции многих экстремальных явлений.

History

Рамки оптимальной дактилоскопии Хассельманна в конце XX века заложили прочную статистическую основу для атрибуции, Сантер и другие продемонстрировали антропогенный след в 1990-х годах, а в 2000-х годах наблюдался рост вероятностной атрибуции отдельных экстремальных явлений.

Debates

Надежность модельной оценки внутренней изменчивости

Поскольку атрибуция зависит от того, насколько хорошо модели представляют естественную изменчивость, продолжаются дебаты о том, достаточно ли модели улавливают низкочастотную изменчивость для уверенного выявления на региональных масштабах.

Key figures

• Gabriele Hegerl
• Klaus Hasselmann
• Benjamin Santer
• Peter Stott

Seminal works

• hegerl2010
• ipccar6wg1

Frequently asked questions

Что такое климатическая дактилоскопия?

Это метод сопоставления наблюдаемого паттерна изменения климата с отличительными паттернами отклика, ожидаемыми от каждого фактора, для определения ответственных причин.

Можно ли винить в отдельной волне жары изменение климата?

Атрибуция событий не может полностью возложить вину за событие на изменение климата, но может количественно оценить, насколько антропогенное потепление изменило его вероятность или интенсивность, сравнивая модельные миры с ним и без него.