Sommarens globala värmebölja gör 2018 till ett särskilt hett år. Och de närmaste åren kommer att vara liknande, enligt en studie ledd av Florian Sévellec, en CNRS -forskare vid Laboratory for Ocean Physics and Remote Sensing (LOPS) (CNRS/IFREMER/IRD/University of Brest) och vid University of Southampton, och publicerad i den 14 augusti 2018 upplagan av Naturkommunikation . Med en ny metod, studien visar att på global nivå, 2018-2022 kan vara en ännu varmare period än väntat baserat på den nuvarande globala uppvärmningen.

Uppvärmning orsakad av utsläpp av växthusgaser är inte linjär. Det verkar ha förfallit i början av 2000 -talet, ett fenomen som kallas en global uppvärmningstopp. En ny metod för att förutsäga medeltemperaturer, dock, tyder på att de närmaste åren sannolikt kommer att bli hetare än väntat.

Systemet, utvecklat av forskare vid CNRS, University of Southampton och Royal Netherlands Meteorological Institute, använder inte traditionella simuleringstekniker. Istället, den använder en statistisk metod för att söka klimatsimuleringar från 1900- och 2000 -talet som gjorts med hjälp av flera referensmodeller för att hitta "analoger" av nuvarande klimatförhållanden och utläsa framtida möjligheter. Precisionen och tillförlitligheten i detta probabilistiska system visade sig minst motsvara nuvarande metoder, särskilt för att simulera uppehållet för global uppvärmning i början av detta århundrade.

Den nya metoden förutspår att genomsnittlig lufttemperatur kan vara onormalt hög 2018-2022-högre än siffror som enbart antas av antropogen global uppvärmning. Särskilt, detta beror på en låg sannolikhet för intensiva förkylningar. Fenomenet är ännu mer framträdande med avseende på havets yttemperaturer, på grund av stor sannolikhet för värmehändelser, som, i närvaro av vissa villkor, kan orsaka en ökning av tropisk stormaktivitet.

När väl algoritmen har lärt sig (en process som tar några minuter), förutsägelser erhålls på några hundradelar av en sekund på en bärbar dator. I jämförelse, superdatorer kräver en vecka med traditionella simuleringsmetoder.

För tillfället, metoden ger bara ett totalt genomsnitt, men forskare skulle nu vilja anpassa det för att göra regionala förutsägelser och, förutom temperaturer, uppskatta nederbörd och torka trender.