Global S&T Development Trend Analysis Platform of Resources and Environment
| 美研究人员利用人工智能预测地球变暖峰值 | |
| 廖琴 | |
| 2024-12-20 | |
| 所属快报 | 气候变化快报 | 
| 出版年 | 2024 | 
| 期 | 24 | 
| 语种 | 中文 | 
| 领域 | 气候变化 | 
| 栏目 | 前沿研究进展 | 
| 中文关键词 | 卷积神经网络 ; 变暖峰值 ; 气候模型 ; 变暖阈值 | 
| 英文关键词 | Convolutional Neural Network Peak Warming Climate Models Warming Thresholds | 
| 中文摘要 | 12月10日,来自美国斯坦福大学(Stanford University)和科罗拉多州立大学(Colorado State University)的研究人员,分别在《地球物理研究快报》(Geophysical Research Letters)和《环境研究快报》(Environmental Research Letters)期刊上发表题为《快速脱碳下数据驱动的变暖峰值预测》(Data-driven Predictions of Peak Warming Under Rapid Decarbonization)和《结合气候模式和观测预测到达区域变暖阈值前的剩余时间》(Combining Climate Models and Observations to Predict the Time Remaining Until Regional Warming Thresholds Are Reached)的文章指出,即使在21世纪中叶实现净零排放目标,将全球变暖限制在比工业化前水平高1.5 ℃以内的目标几乎也无法实现,且超过2 ℃的可能性达到50%。大多数地区可能会在2040年或更早超过1.5 ℃的变暖阈值,一些地区的气温在2060年将超过3.0 ℃的阈值,比早期研究的预期要早。  | 
| 原文题名 | Data-driven Predictions of Peak Warming Under Rapid Decarbonization; Combining Climate Models and Observations to Predict the Time Remaining Until Regional Warming Thresholds Are Reached | 
| 原文链接 | 查看原文 | 
| 参考文献 | [1] Data-driven Predictions of Peak Warming Under Rapid Decarbonization. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2024GL111832 [2] Combining Climate Models and Observations to Predict the Time Remaining Until Regional Warming Thresholds Are Reached. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad91ca  | 
| 文献类型 | 快报文章 | 
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/355304 | 
| 专题 | 气候变化 | 
| 推荐引用方式 GB/T 7714  | 廖琴. 美研究人员利用人工智能预测地球变暖峰值. 2024. | 
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 美研究人员利用人工智能预测地球变暖峰值.(16KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 美研究人员利用人工智能预测地球变暖峰值.(146KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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