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全球变暖:是自然现象还是人为所致？
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全球变暖:是自然现象还是人为所致？
诸平
Artificial Neural Network (ANN)
全球变暖是人类活动所致这几乎已经成为环境科学家们的共识，但是2017年8月23日物理学家组织网（Phys.org） 网站报道了澳大利亚生物学家、气候科学否定论者詹妮弗·马罗哈西（Jennifer Marohasy）和计算机科学家约翰·阿博特（John Abbot）合作研究的最新结果，他们使用神经网络技术（neural network technology）对于世界气候变化的研究结果表明,世界气候正在经历的变化几乎是完全自然的，即全球气候变暖是一种自然现象，并非人为所致。相关研究结果已于2017年8月5日在GeoResJ杂志网站在线发表——John Abbota, Jennifer Marohasy. The application of machine learning for evaluating anthropogenic versus natural climate change, GeoResJ, 2017, 14, 36-46. DOI: 10.1016/j.grj.2017.08.001.
Credit: CC0 Public Domain
詹妮弗·马罗哈西在她自己博客上对于他们的研究工作进行了简要介绍，而且提供了一个附加解释。同时,布莱巴特（Breitbart）新闻网站对于詹妮弗·马罗哈西等人的研究结果也有介绍和报道。这种与当前绝大多数人已经形成的共识截然相反的观点，一经发表就招来一石激起千层浪的轰动效应。
世界各地的大多数科学家对于正在发生的全球变暖现象已达成共识,气候变暖正在发生是因为人类已经向大气中排放了太多的CO2所致。但詹妮弗·马罗哈西和约翰·阿博特声称这一共识是建立在一个错误基础之上的,这是近一个世纪前对其作出的决定,当时所做的工作就是为了了解CO2的吸热潜力。他们进一步提出，从那时起全球性的应用这些原则，一直开展如此之小的研究工作,尽管如此，但是它不可能证明CO2有能力对世界温度造成影响。出于这个原因,他们开始收集之前的研究数据。这些数据提供了一种了解过去2000年温度变化的迹象,如树木的年轮（tree rings）、珊瑚核心（coral cores）等。他们将这些数据输入到由约翰·阿博特一直在过去多年用于澳大利亚降雨模式预测的神经网络。此网络通过观察模式和学习既定情况即这种情况就是在过去2000年间的全球气温模式,然后提供预测。
研究人员报告,计算机预测气温上升与他们根据实际测量结果是大致相同的。实际测量是没有添加CO2,这表明CO2并非是导致气候变暖原因。他们还指出,曾经有一段时间被称为中世纪温暖期（Medieval Warm Period ）,是大约从986年到1234年,当时的气温大致与于今天的气温相当。因此，澳大利亚的两位研究人员认为,已经有证据表明,地球会一直变暖到某一程度，无论人类在100年之间是向大气中排放还是不排放CO2，都不会影响其自然变化。詹妮弗·马罗哈西和约翰·阿博特还指出,他们的研究结果也显示,1980年之后全球气温平均处于下降趋势,这与其他主流科学家指出缓慢下降不谋而合。之前对此无法进行完全解释，现在就不难理解了。他们建议我们现在经历的气候变暖主要是自然发生的,气候变化可能会像过去一样而降温的。更多信息请注意浏览原文或者相关报道；
Human-caused warming likely led to recent streak of record-breaking temperatures: study
Research pair suggest global warming almost completely natural
Delingpole: Global Warming Is Almost Entirely Natural, Study Confirms
Abstract
Time-series profiles derived from temperature proxies such as tree rings can provide information about past climate. Signal analysis was undertaken of six such datasets, and the resulting component sine waves used as input to an artificial neural network (ANN), a form of machine learning. By optimizing spectral features of the component sine waves, such as periodicity, amplitude and phase, the original temperature profiles were approximately simulated for the late Holocene period to 1830 CE. The ANN models were then used to generate projections of temperatures through the 20th century. The largest deviation between the ANN projections and measured temperatures for six geographically distinct regions was approximately 0.2 °C, and from this an Equilibrium Climate Sensitivity (ECS) of approximately 0.6 °C was estimated. This is considerably less than estimates from the General Circulation Models (GCMs) used by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), and similar to estimates from spectroscopic methods.
https://blog.sciencenet.cn/blog-212210-1072575.html
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