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三位頂尖氣候科學家結合了 10 種全球氣候模型的觀點，并在人工智能 (AI) 的幫助下得出結論，區域變暖閾值可能比之前估計的更快達到。

近期研究發表在IOP出版社出版的《環境研究快報》上，預測到2040年早些時候，政府間氣候變化專門委員會（IPCC）規定的大多數地區可能會超過1.5°C的臨界閾值。同樣，到了 2060 年，一些地區也有望獲得超過 3.0°C 的閾值——比早期研究預測的要早。

預計南亞、地中海、中歐和撒哈拉以南非洲部分地區等地區將更快達到這些閾值，從而加劇脆弱的生態系統和社區的風險。

這項研究由科羅拉多州立大學教授伊麗莎白·巴恩斯、斯坦福大學教授諾亞·迪芬鮑和蘇黎世聯邦理工學院教授索尼婭·塞內維拉特納共同開展，采用了一種尖端的人工智能遷移學習方法，該方法整合了來自多個氣候模型和觀測的知識，以先前完善的估計并得出更準確的區域預測。

研究人員基于人工智能的遷移學習，分析了10種不同氣候模型的數據來預測急劇上升，結果發現：

• 到 2040 年，34 個地區的氣溫升高幅度可能會超過 1.5°C。
• 預計到 2040 年，這 34 個地區中的 31 個地區的氣溫升高將達到 2°C。
• 預計到 2060 年，這 34 個地區中的 26 個地區的氣溫升高將超過 3°C。?

伊麗莎白·巴恩斯說：

“我們的研究強調了遷移學習等創新人工智能技術解決氣候模擬的重要性，可能會改善和限制區域預測，并為世界各地的政策制定者、科學家和社區提供可行的方案?！?/p>

斯坦福大學合著者兼Noah Diffenbaugh教授補充道：

“不僅要關注全球氣溫升高，還要關注當地和區域發生的具體變化，這一點很重要。通過限制區域變暖閾值的達到時間，我們可以更清楚地預測對社會和生態系統的具體影響時間。挑戰在于區域氣候變化可能更加不確定，這既是因為氣候系統在較小的空間尺度上本質上更加嘈雜，也是因為大氣、海洋和陸地表面的過程造成了特定區域將如何應對全球變暖的不確定性?！?/p>

本文轉載自 ??歐米伽未來研究所??，作者： 歐米伽未來研究所