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美国国家海洋和大气管理局去年发布的年度气候状况报告指出:“2012年,美国连续美国(CONUS)的年平均气温为553°F,高于20世纪平均温度32°F这是1895 - 2012年国家记录中最温暖的一年“作为一名统计学家,我的直接问题是:”我们对此有多确定

“事实证明,令人惊讶的是,统计数据渗透到了科学和社会的所有领域

气候科学也不例外

例如,气候模型产生对未来气候的预测这些预测的特征,例如世界北部地区年度最低气温的增加,可以寻求在观测数据中可以得到统计方法气候不是天气正如Robert Heinlein所说,“气候就是你所期望的,天气就是你得到的”考虑滚动模具如果公平的话,六分之一出现在1/6从长远来看,如果它被装到显示那个的那一侧(与显示六个的那个相反),那么它会经常出现六个我们可以把变化的气候想象成一个慢慢变得越来越多的模具并且更有可能推动六和天气作为特定气候模具的结果,六个代表极端温度因此,将天气数据直接与气候模型进行比较并不是正确的比较统计伊恩斯早就知道如何比较骰子滚动与观测的概率,这种知识现在直接用于比较气候模型和天气观测,尽管两种数据之间的差异分析地理空间和时间的数据需要专门的统计工具,因为通常附近的位置和附近的时间点一起上下移动的倾向如果在统计分析中没有考虑到这种所谓的依赖性,人们很容易被愚弄思考,例如,这种趋势比实际情况更准确地确定并且由于趋势是研究气候变化的科学家的基础,因此必须提供准确的统计分析全球气候模型非常大因此,不可能现在的计算机以足够精细的规模运行这些模型,以便能够使用它们来研究ac的局部效应(在县或城市范围内)悬挂气候相反,人们常常运行区域模型,在区域内使用全局模型值,然后在区域内使用更精细的模型

使用哪个全局模型是否重要

北美区域气候变化和评估计划旨在比较区域和全球模型的不同组合统计学家拥有的工具使研究人员能够研究全球和区域模型对结果的综合影响,而无需运行全球和区域模型的所有可能组合,从而节省了大量宝贵的计算机时间分析得出了区域模型输出中不确定性的估计值这个输出或区域预测很可能用于制定地方规划决策如果规划是在假定产出确定的情况下进行的价值,而不是一系列可能的价值,可能会出现严重的问题例如,在2100年,在中等情景下,华盛顿首都奥林匹亚的海平面上升估计是13“这是一个平均值,如果规划人员根据这个平均值来保护市中心,并且发生了一些相当高的事情,他们努力保护市中心区域不受影响当科学家使用“不确定性”这个词时,他们并不意味着“缺乏知识”

相反,他们的意思是指明他们知道某些事情的精确程度

回答关于他们知道某一年是多么精确的问题有史以来最温暖的,我们需要对每年美国大陆温度的不确定性进行某种规范我们不直接测量美国温度而是我们测量许多站点的温度不同的站点已经运行了不同的时间长度测量已经在一天中不同的时间有些站点移动或更换了仪器将这些测量结果组合到美国大陆的平均值时,必须考虑所有这些因素(这种组合是另一个存在完善方法的统计问题) 因此,每年,科学家们计算出年度美国大陆温度的置信区间(一系列数字,覆盖真实值的概率为95%)

这个范围越窄,我们的实际值越确定我的本科生, Tae Yen Kim和我联合开发了一种统计方法来评估排名的不确定性根据1897年至2008年的数据,我们发现1998年 - 这个时期有记录以来最温暖的一年 - 实际上是最温暖的概率,大约三分之二,但1998年本来可以低到第四个最温暖的一年而不是1998年,1921年,1934年或2006年的一年可能是最温暖的三分之一的概率所以2012

当我们最初撰写论文时,2012年的数据尚未完成,但现在已经可用我们已将统计方法应用于包括2009年至2012年的系列中此过程涉及模拟具有与历史记录相同的不确定性特征的100,000系列在这100,000个系列中,2012年是最温暖的!换句话说,我们可以说排名的不确定性很小 - 尽管2012年温度的实际价值存在不确定性 - 我们知道2012年是美国大陆温度历史记录中最温暖的一年彼得Guttorp是西雅图华盛顿大学统计学,定量生态学和资源管理以及城市设计和规划的教授

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