统计,模型,天气和气候 2018-11-01 02:01:07

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气候变化研究中最复杂(也有一些有争议的)方面之一是许多基于模型

模型是数学工具,基本上会根据您提供的假设和数据吐出结果

给他们提供不同的假设或数据,他们可能吐出不同的结果

尽管有不同的假设和数据,但绝大多数与气候变化相关的研究都得出了类似的结果

然而,许多人认为模型就是这样:抽象而不是真实的东西,充满了不确定性

另一方面,统计和民意调查有一种吸引人们注意力的方式,不仅因为大多数人确实理解他们所说的话(95%的可能性,60%的人认为,等等),但因为他们是基于关于实际数据,真实的事实

这种“现实”的结果是,人们可能更多地相信统计数据,而不仅仅是因为统计数据是基于实际发生的事实

因此,詹姆斯汉森的新研究,他使用统计数据(而不是模型)将极端天气事件与气候变化联系起来应该是一种更可信,更可靠的方式,让我们真正了解世界正在发生的事情

汉森在他的华盛顿邮报评论中表示,“这不是气候模型或预测,而是对已经发生的天气事件和温度的实际观察

”在Huff Post这里的一篇文章很好地总结了研究的结果以及气候领域两边的反应

迈克尔·曼(Michael Mann)评论汉森研究的一篇评论文章指出:在过去十年中,美国每日最高气温的记录被打破的速度是我们单独预期的两倍

可以把它想象成你所期望的两倍频率 - 这是你在高风险的骰子游戏中很容易注意到的事情

今年到目前为止,这个比例接近10比1.这是双六的比例,是你预期的十倍

我们都明白这种语言,而且我们都会本能地知道,当事情开始时总是发生在机会之上时,一些可疑的东西正在发生(是的,骰子被加载,或卡被标记)

如果那发生在赌场,大多数人都会哭泣

为什么我们现在不哭泣,因为有太多的利害关系而不是金钱