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金弓木小火
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紫晨郡主

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是非常庞大而且详细的样子,这一份跨越了200万年的水文气候记录,非常有价值,具有参考意义,通过摄像头据了解,这样看得更清楚,也不会损害文物。

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还有谁没吃

在自然杂志上面发表的,可以在这个杂志上面获得信息,或者登录官网获得信息,介绍了公元前214万年非洲的情况。

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huangmanjing

中国近五千年来气候变迁的初步研究

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神采飞扬0829

你知道跨越200万年的水文气候记录出炉是什么样的吗?过去的6600万年,大型恐龙的灭绝和被子植物、哺乳动物和鸟类的开花,代表了地质史上的新一代。在新生代早期,两极没有冰层,但在新生代晚期,两极出现了大冰层。温室气体浓度曾一度超过2000ppmv,但到了最后一个冰河时期则低于200ppmv。

古气候学家一直希望获得新生代以来的气候变化记录,以了解现代地球气候演变的规律和发展趋势。整整100年前,Milankovitch提出,地球轨道参数的变化,包括偏心率、倾角和早衰,影响了地球表面获得的太阳辐射的纬度和季节分布,推动了地球气候的准周期性变化(Milankovitch, 1920)。在过去的50年里,米兰科维奇假说不仅成为古气候研究的理论范式,而且还为古气候研究提供了天文测年方法。

自20世纪80年代中期以来,古气候学家利用深海沉积物中的碳和氧同位素记录来重建新生代气候史。迄今为止,最有影响力的整合曲线是加州大学洛杉矶分校古海洋学教授Jim Zachos团队在2001年发表在《科学》上的一篇论文(Zachos等人,2001A)。这篇论文在很大程度上确立了学术界对新生代气候演变的整体认识。但在当时,天文测年尺度刚刚进入古生代的门槛(Zachos等,2001b),新生代早期的时间尺度主要取决于生物地层学和磁力地层学,存在很多差异。近二十年来,世界各地新获得的深海沉积钻孔弥补了这些不足(图1),天体时间尺度逐渐从新生代延伸到古生代。一个新的整合曲线正在隐现。

全球气候是一个复杂的动态系统,对准周期性的天文强迫因素有着复杂的非线性反应,其规模从一万年到数百万年不等。为了研究CENOGRID的时间特征,研究小组进行了递归分析(recurrence analysis)。递归分析可以揭示系统的非线性动态过程和非线性交互信息。递归图是对时间序列的内部结构和可预测性的一种可视化。

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小兔子好好

Science:过去气候预示着我们的未来

工业革命以来,人类向大气中排放大量的温室气体,已改变了地球的气候,并推动它走向一个前所未有的温暖状态。尽管这种增温状态在地球 历史 上找不到完全相同的相似型,但过去的气候——“古气候(paleoclimates)”为理解全球变暖提供了重要的科学依据。“研究过去是为了预测将来”,越来越多的科学家试图从古气候变化规律中寻找未来全球变化的趋势。

在漫长的地质 历史 时期,地球经历了多次大幅度的气候变化,如白垩纪中期高温期和晚更新世末次冰盛期等(图1),这些气候变化为未来气候演变的模拟和预测提供了参考信息。过去的气候状态与今天截然不同,但提供了丰富的证据。过去的气候状态可以揭示出大气CO2浓度在一定的范围内(400-2000ppm)变化时地球气候系统是如何运行的(图1)。

图1 距今1亿年以来的气候演化 历史 和未来200年不同情景预测情况(Tierney et al.,2020)

最近,美国亚利桑那大学Jessica Tierney和合作者在Science上刊登综述性论文,系统地总结和评价了古气候研究在科学应对未来气候变化的重要作用,强调了它对现代气候模拟研究和未来气候变化预测的重要性。该论文从以下几个方面评述了古气候研究能够有效评估、修正和完善现有气候模式,减少气候模拟研究的不确定性和认识未来气候变化等方面的价值。

一、古气候对气候敏感度的约束

平衡气候敏感度(Equilibrium climate sensitivity,ECS)已经被广泛采用,并被作为地球气候系统对辐射强迫响应的简单度量标准。其定义为大气CO2加倍增长后,地球系统反馈过程(水汽、云、雪)从几年到几十年内达到平衡后,导致的全球近地表空气温度的变化幅度。由于ECS的高低对环境、经济 社会 影响非常重要(Hope et al.,2015),因此减小ECS估算误差一直是学术界优先考虑的主题之一。一些新观点认为,ECS变化与气候背景有关,并随其变化——具体来说,在较暖的气候状态下,ECS会增加(Meraner et al.,2013)。研究地质 历史 时期的温暖气候可以为ECS值的波动范围提供参照。

二、冰冻圈稳定性的古气候视角

对未来海平面上升的预测尚有很大的不确定性,主要原因是对冰盖稳定性和临界状态缺乏足够的认识(Bamber et al.,2019)。古气候记录可以为理解过去冰盖变化与海平面上升之间的关系、冰冻圈对气候变暖的敏感性提供证据,从而降低预测的不确定性。在过去的几年里,古气候学界在地质证据和气候建模方面取得了重要进步,在冰盖大小、形状和范围的代用指标的产生和解释方面取得进展(Wise et al., 2017;Rovere et al., 2016;Gulick et al.,2017),将有助于增加我们对温暖气候状态下冰冻圈动力学的理解。

三、古气候揭示的区域和季节性气候变化信息

未来气候变暖将改变降雨和温度的空间模态和季节性变化模式,给人类 社会 带来巨大的影响(Wilby, 2007)。陆地表面的区域性变化(积雪减少、冻土融化、绿化、荒漠化)可能进一步触发生物地球化学循环的反馈作用,从而减弱或放大太阳辐射强迫效应,进而影响气候变化(Arneth et al.,2010)。当前,气候模型在区域降雨未来变化的趋势和幅度上还存在重大分歧(Knutti and Sedláck,2013)。改进对区域气候变化的预测能力,需将气候系统的内部变化(例如,年际-百年振荡)与外部强迫(例如,温室气体或气溶胶)的作用有效分开。在这方面,古气候研究提供的区域和季节性气候变化信息至关重要,因为它们记录了长期、连续的气候变化 历史 ,极大延长了现代气候的器测记录(Deser et al.,2012)。

四、气候突变

气候突变是古气候学最重要的发现之一,即地球气候在相对短暂的时间内出现异常变化,严重偏离了平均气候状态。其特征是温度、降水模式和海洋环流的发生显著改变,并在地质记录中留下明显的气候环境印迹,比如白垩纪中期海洋缺氧事件中无处不在的黑色页岩(Jenkyns,2010)。研究者认为,气候突变记录了地球一度进入异常状态,并恢复至正常状态的信息,具有重要研究意义。此外,发生在大约56Ma前后,由迅速的温室气体释放所引发的古新世-始新世极热事件(PETM)就是古气候记录中最显著的气候突变之一,可为理解人类排放温室气体所引起的全球变暖提供重要参考。

五、架起古气候数据与模型之间的桥梁

气候模型提供了对地球系统温度、风速和降水等直接的模拟结果。但是古气候信息是间接的,主要是通过对气候变化有响应的物理参数(如:磁化率和粒度)、化学参数(如:元素)和/或生物化石(如:有孔虫、孢粉)等代用指标来重建过去气候变化。然而,气候环境代用指标并不是完美的气候记录,有固有的不确定性。尽管可通过转换函数等方法,将古气候定量重建结果与模拟结果进行直接比较,但如果不考虑这些方法的不确定性,就可能导致错误的解释。这种在模型结果和代用指标之间产生的“语言障碍”,造成利用古气候代用指标指示过去气候变化和评估气候模型具有一定的局限性。因此,如何将古气候数据和气候模拟结果有效结合就显得至关重要(图2)。论文作者提出了解决这一问题的三个关键的步骤:(i)选择合适的与指标记录相关的化学示踪方法;(ii)明确代用指标的气候环境意义;以及(iii)整合古气候记录与模型数据的分析方法。

图2 基于古气候指标优化后的末次冰盛期海表面温度、地面温度和降雨情况。图中DSST为末次冰盛期(LGM)与晚全新世海表面温度的差值,DSAT为地表温度的差值,DPrecip为年平均降水量的差值(Tierney et al., 2020)

古全球变化研究表明,远在人类工业活动之前,全球气候就不断发生变化。地球 历史 上气候变化的主要驱动力是自然因素。相对于地球长期的气候演化,工业化以来全球气候的变化是微小的,是漫长地球演化过程中众多气候波动的一小段。未来随着人类排放温室气体逐渐增加,预估地球气候未来变化趋势仍存在着诸多不确定,古气候研究是我们理解未来气候变化的重要基础之一,也是有限的器测气候数据之外,检验气候模型预测结果的唯一途径。古气候学的未来是将地质证据与气候模型研究相结合,以便更准确地评估和预测人类活动对气候变化的影响。

【致谢:感谢新生代室郝青振研究员、吴海斌研究员对本文的修改和建议。】

主要参考文献

Arneth A, Harrison S P, Zaehle S, et al.Terrestrial biogeochemical feedbacks in the climate system[J]. NatureGeoscience, 2010, 3(8): 525-532.

Bamber J L, Oppenheimer M, Kopp R E, et al. Ice sheet contributionsto future sea-level rise from structured expert judgment[J]. Proceedings of theNational Academy of Sciences, 2019, 116(23): 11195-11200.

Deser C, Phillips A, Bourdette V, et al. Uncertainty in climatechange projections: the role of internal variability[J]. Climate dynamics,2012, 38(3-4): 527-546.

Gulick S P S, Shevenell A E, Montelli A, et al. Initiation andlong-term instability of the East Antarctic Ice Sheet[J]. Nature, 2017,552(7684): 225-229.

Hope C. The $10 trillion value of better information about thetransient climate response[J]. Philosophical Transactions of the Royal SocietyA: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2015, 373(2054): 20140429.

Jenkyns H C. Geochemistry of oceanic anoxic events[J]. Geochemistry,Geophysics, Geosystems, 2010, 11(3).

Knutti R, Sedlácek J. Robustness and uncertainties in the new CMIP5 climate modelprojections[J]. Nature Climate Change, 2013, 3(4): 369-373.

Meraner K, Mauritsen T, Voigt A. Robust increase in equilibriumclimate sensitivity under global warming[J]. Geophysical Research Letters,2013, 40(22): 5944-5948.

Rovere A, Raymo M E, Vacchi M, et al. The analysis of LastInterglacial (MIS 5e) relative sea-level indicators: Reconstructing sea-levelin a warmer world[J]. Earth-Science Reviews, 2016, 159: 404-427.

Tierney J,Poulsen C,Montanez I et al. Past climates inform ourfuture[J].Science, 2020, 30(6517).

Wilby R L. A review of climate change impacts on the builtenvironment[J]. Built Environment, 2007, 33(1): 31-45.

Wise M G, Dowdeswell J A, Jakobsson M, et al.Evidence of marine ice-cliff instability in Pine Island Bay from iceberg-keelplough marks[J]. Nature, 2017, 550(7677): 506-510.

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