Джоана Мюллер

Источники

1.. К. П. обуви, И. В. Пташник, Gradel, Surv. Geophys. 33, 535 (2012).

2.. H. А. Gebbie и др, Природа 221, 14311969.); К. Pfeilsticker др., Science, 300, 2078 (2003).

3.. AF Крупнов, MYTretyakov, C. Leforestier, J. Quant. Спектроскопия. Radiat. Транс,: 110 427 (2009).

4.. М. И. Третьяков и др., Phys. Rev. Lett. 110, 093 001 (2013). www.physicstoday.org

Глобальная температура поверхности суши, показанные как скользящих средних 10-летних.Новый estimate сделаны проекта температуры поверхности Berkeley Earth показано в черном, с затененными областях, представляющих неопределенности одного и двух стандартных отклонений.Кривая сравнивается хорошо с земельными только средних, рассчитанных по времени после 1850 г. трех других групп: Отделом исследований климата в Универ асафетидой космических исследований (фиолетовый); и Национальный центр климатических данных Национального управления океанических и атмосферных исследований (зеленый). Эти группы сообщили, температурные аномалии относительно различных базовых периодов, поэтому аналитики Беркли добавил постоянный коэффициент для каждого в соответствии с абсолютной калибровки показано на рисунке. (Адаптировано из работы. 4.)	наборы данных Группа Беркли обратил на 14 собранных ранее баз данных. (Большинство из тех, были в процессе включения в новую версию ° Глобального Исторический климатологии сети, что NCDC поддерживает и использует.) Аль-хотя многие из этих баз данных доступны для общественности в различных формах, Шмидт кредитует Беркли команда с потянув их все вместе и выпускать их на постоянной основе. Мюллер говорит, что его цель в течение уже прозрачность. Его команда поставила не только исходные данные температуры, однако компьютерный код, используемый в своем анализе на своем сайте. Он призывает других сделать свои собственные предположения и сделать свои собственные расчеты. Барбара Госс Лев
товарищи, аналитики должны объединить отдельные записи в среднем в мире. Как правило, они делят земной шар в сетку, и для каждого квадрата сетки, оценить температуру ИЛИ чаще, аномалия температуры по сравнению с некоторыми местными долгосрочного среднего времени. В different группы используют различные методы для объединения и взвешивания данных от станций или рядом с каждым квадрата сетки в репрезентативного значения для этой области. Они также используют различные методы, чтобы оценить значение в квадрат сетки, которая не enclose в метеорологическая станция. Вместо того, чтобы сначала регулировки смещения переменных для измерений на каждом участке, а затем вычисления средней глобальной температуры, как это делают другие группы, метод Беркли по существу делает эти задачи в одно время. Роберт Роде проекта Berkeley Earth объясняет, что его группа использовала стандартную технику Геостатистика известный как кригинге. В основном;Метод Беркли отливают в виде очень большого задачи минимизации.Переменная, которую необходимо минимизировать наилучшая оценка температуры, вызванного местной погоде, или отклонения локального температуре от глобального average. Его средняя должны в среднем к нулю в течение длительных периодов времени или больших пространственных масштабах. Можно написать измерение температуры для данного места и времени в виде суммы четырех слагаемых: средней глобальной температуры 7- "г;позиционная изменение вызвано широтой или высоты;смещения измерение, или смещение переменной; и температура связаны с местной погоды. Обращаясь что уравнение вокруг создает местный термин погода для данного месяца выражается как measured температуре в течение этого месяца минус глобальной средней Tavg, позиционной variation и смещения переменной. Значения Т ". S и для станции смещение переменные выйти из глобального ми- Апрель 2013 Physics Today 19	Процедура минимизации. Как объясняет Rohde, он и его коллеги взвешенных в месячный срок погоды от каждого квадрата сетки на фактор, связанный с его корреляции с другими станциями, и плотности станции. Затем они суммируются эти ежемесячные сроки по всем сетям и всех времен и регулировать смещения переменных и среднемесячных значений Т "г, чтобы минимизировать средний квадрат локального срок погоды. После каждого минимизации, в values выносных переменных используются для расчета новых оценок L, G, и процесс повторяющийся повторяется.	Источники 1.. С. Д. Джонс и др., I. геофизики. Res. 117, D05127 (2012). 2.. Дж Хансен и др., Rev. Geophys. 48, RG4004 (2010). 3.. Р. С. Восейский и др., Bull. Amer. Метеорология и гидрология. Soc. 93, 1677 (2012); J. 1-1. Lawrimore и др., J. Geophys. Res. 116, D19121 (2011). 4.. Р. Rohde и др., Geoinfor. Geostat: Overview 1, 1 (2013); HTTP: //www.scitechnol.com / КОНЦЕРТЫ / КОНЦЕРТЫ-1-101.pdf. 5.. С. В. Том и др., Bull. Amer. Встретил eorol. Soc. 92, ES40 (2011). 6. М. Дж Menne и др., I. Ahnos. Ocean. Technol. 29, 897 (2012).