美国西部的研究伙伴利用机器学习的能力来推断热浪在气候条件变化中的发生方式和时间。
他们的低成本新工具在周三的《科学进展》(Science Advances)上有详细介绍，它有助于澄清全球变暖和个别极端天气事件之间的联系，并改变科学家预测未来此类现象的方式。
在开发这种方法的过程中，作者表示希望研究结果既可以指导气候适应策略，也可以为原告寻求气候相关伤害的法律赔偿提供证据。
“我们已经看到极端天气事件对人类健康、基础设施和生态系统的影响，”该研究的主要作者、斯坦福大学多尔可持续发展学院地球系统科学博士候选人贾里德·特罗克在一份声明中说。
“为了设计有效的解决方案，我们需要更好地了解全球变暖在多大程度上推动了这些极端事件的变化，”他补充说。
Trok和他来自斯坦福大学和科罗拉多州立大学的同事们训练了人工智能模型，根据区域天气条件和全球平均温度预测每日最高气温。
在基于1850年至2100年气候模拟的训练之后，作者将重点转移到现实世界的热浪上:预测在相同的天气条件下，不同的变暖程度下，这些事件的温度会有多高。他们还考虑了气候变化如何影响历史天气事件的频率和严重程度。
在他们对2023年德克萨斯州致命热浪的首次现实世界分析中，研究小组确定，全球变暖导致该事件的温度比没有气候变化影响的情况下高出2.12至2.56华氏度。
他们发现，如果全球气温继续飙升，与欧洲、俄罗斯和印度创纪录的热浪相当的事件可能每十年发生多次。
虽然作者对他们的方法的初步效用持乐观态度，但他们承认，在该工具“可用于高风险应用，如改进适应决策、归因于气候损害和为气候诉讼提供信息”之前，有必要进行进一步的分析。
然而，正如人工智能在揭示气候数据集中的复杂联系方面变得至关重要一样，它也可以为“了解气候变化对极端事件的历史和未来影响”打开一扇窗，科学家们说。
“人工智能并没有解决所有的科学挑战，”斯坦福大学多尔学院地球系统科学教授、资深作者诺亚·迪芬鲍在一份声明中说。
他补充说:“但这种新方法确实是一项令人兴奋的进步，我认为它将被许多不同的应用所采用。”
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希望本篇文章《创新AI工具助力热浪预测，揭示其与气候变化的关联》能对你有所帮助！
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