Science Daily (15/5/2012) – Lần đầu tiên, các nhà nghiên cứu đã kết hợp các mô hình khí hậu khác nhau bằng phương pháp sử dụng số liệu thống kê không gian để dự báo thay đổi nhiệt độ theo mùa trong tương lai ở các vùng khu vực Bắc Mỹ.
Các nhà nghiên cứu đã thực hiện phân tích thống kê tiên tiến trên hai mô hình khí hậu khu vực Bắc Mỹ và có thể dự đoán ước tính về nhiệt độ thay đổi trong những năm 2041 đến 2070, cũng như mức độ tin cậy của những dự đoán này.
Phân tích, do các nhà thống kê tại Đại học bang Ohio phát triển, xem xét các nhóm mô hình khí hậu khu vực, tìm thấy sự tương đồng giữa chúng, và xác định quyền số cho mỗi dự báo khí hậu riêng sẽ nhận được một ước lượng khí hậu liên ứng.
Thông qua đồ thị trên trang web thống kê (http://www.stat.osu.edu/~sses/collab_warming.html), mọi người có thể thấy nhiệt độ khu vực riêng của họ sẽ thay đổi vào năm 2070 – chung cho cả năm, và cho các mùa trong năm.
Với bản chất phức tạp và sự đa dạng của các mô hình khí hậu được các nhóm nghiên cứu khác nhau trên khắp thế giới đưa ra, cần có công cụ để tập hợp các phân tích của họ lại với nhau, Noel Cressie, giáo sư thống kê, giám đốc Chương trình thống kê không gian và thống kê môi trường của Bang Ohio giải thích.
Giáo sư Cressie và Emily Kang cựu sinh viên sau đại học, hiện đang làm việc tại University Cincinnati, trình bày phân tích thống kê trong một bài báo xuất bản trong Tạp chí quốc tế chuyên ngành ứng dụng quan sát trái đất và thông tin địa lý.
“Một trong những chỉ trích từ những người hoài nghi về sự thay đổi khí hậu là các mô hình khí hậu khác nhau đưa ra các kết quả khác nhau, do đó, họ lập luận rằng họ không biết tin vào đâu,” ông nói. “Chúng tôi muốn phát triển một phương pháp để xác định khả năng của kết quả khác nhau, và kết hợp chúng thành một dự báo khí hậu liên ứng. Chúng tôi thể hiện là có những kết luận đã được chia sẻ nhờ đó các nhà khoa học có thể đồng ý với mức độ sự tin cậy nào đó, và chúng tôi có thể định lượng thống kê về mức độ tin cậy đó.”
Về phân tích ban đầu của họ, Cressie và Kang đã chọn để kết hợp hai mô hình khí hậu được phát triển cho Chương trình đánh giá thay đổi khí hậu khu vực Bắc Mỹ. Mặc dù các mô hình đưa ra rất nhiều biến khí hậu, các nhà nghiên cứu tập trung vào nhiệt độ trong khoảng thời gian 100 năm: thứ nhất, các giá trị nhiệt độ từ năm 1971 đến 2000, và sau đó là các giá trị nhiệt độ của mô hình khí hậu đã dự báo cho năm 2041 đến 2070. Số liệu được chia thành các khối có diện tích 50 km (khoảng 30 dặm) về một phía, qua khắp Bắc Mỹ.
Trung bình các kết quả tính trên các khối diện tích này, phân tích thống kê của Cressie và Kang đã ước tính rằng nhiệt độ đất trung bình ở khu vực Bắc Mỹ sẽ tăng khoảng 2,5 độ C (4,5 độ F) vào năm 2070. Kết quả đó phù hợp với những phát hiện của Hội đồng liên chính phủ Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu, trong đó đề xuất theo kịch bản phát thải tương tự như NARCCAP sử dụng, nhiệt độ trung bình toàn cầu sẽ tăng 2,4 độ C (4,3 độ F) vào năm 2070. Phân tích của Cressie và Kang cho khu vực Bắc Mỹ – không chỉ ước tính sự tăng nhiệt độ trung bình của đất, mà cả sự tăng nhiệt độ khu vực cho cả bốn mùa trong năm.
Cressie cảnh báo rằng nghiên cứu đầu tiên này dựa vào sự kết hợp của một số ít các mô hình. Tuy nhiên, ông vẫn tiếp tục theo đuổi, những tính toán thống kê có khả năng phát triển với số lượng mô hình lớn hơn. Nghiên cứu thể hiện rằng các mô hình khí hậu thực sự có thể kết hợp với nhau để đạt được sự đồng thuận, và sự chắc chắn của đồng thuận đó có thể định lượng được.
Ông nói thêm, việc phân tích thống kê có thể được sử dụng để kết hợp các mô hình khí hậu từ bất kỳ khu vực nào trên thế giới, mặc dù sẽ cần chuyên gia thống kê không gian để thay đổi việc phân tích cho các thiết lập khác.
Điểm mấu chốt là sự kết hợp đặc biệt các phương pháp phân tích thống kê mà Cressie đã đi tiên phong, sử dụng các mô hình thống kê không gian là những gì mà các nhà nghiên cứu gọi là phân tích thống kê phân cấp Bayesian.
Cressie giải thích kỹ thuật phân tích thống kê phân cấp bắt nguồn từ thống kê Bayesian, cho phép các nhà nghiên cứu lượng hóa mức độ tin cậy liên quan với kết quả mô hình cụ thể bất kỳ, tất cả các nguồn số liệu và các mô hình ít nhiều đều đáng tin cậy, và việc lượng hóa những độ tin cậy này là các khối xây dựng của phân tích Bayesian.
Trường hợp của hai mô hình dự báo khí hậu trong khu vực Bắc Mỹ, kỹ thuật phân tích Bayesian của ông có thể đưa ra một loạt những thay đổi nhiệt độ có thể bao gồm sự thay đổi nhiệt độ thực sự với xác suất 95%.
Sau khi đưa ra bản đồ nhiệt độ trung bình cho cả khu vực Bắc Mỹ, các nhà nghiên cứu đã phân tích sâu hơn và đã kiểm tra nhiệt độ thay đổi bốn mùa. Trên trang web, chúng thể hiện những thay đổi theo mùa đó cho các khu vực ở vịnh Hudson, Great Lakes, khu vực Trung Tây Hoa Kỳ, và Mountains Rocky.
Trong tương lai, khu vực vịnh Hudson có thể sẽ trải qua những biến động nhiệt độ lớn hơn các khu vực khác.
Đó là khu vực Canada ở phía đông bắc của châu lục có khả năng trải qua những thay đổi lớn nhất trong những tháng mùa đông, với nhiệt độ ước tính tăng trung bình khoảng 6 độ C (10,7 độ F) – có thể là do băng bức xạ năng lượng ít hơn từ bề mặt của trái đất khi băng tan chảy. Mặt khác mùa hè ở Vịnh Hudson, ước tính nhiệt độ chỉ tăng khoảng 1,2 độ C (2,1 độ F).
Theo phân tích thống kê của các nhà nghiên cứu, khu vực Trung Tây Hoa Kỳ và Great Lakes không tính đến mùa sẽ có sự gia tăng nhiệt độ khoảng 2,8 độ C (5 độ F). Khu vực Mountains Rocky tăng nhiệt độ dự kiến vào mùa hè cao hơn khoảng 3,5 độ C (6,3 độ F) so với mùa đông khoảng 2,3 độ C (4,1 độ F).
Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có thể xem xét những sự biến khí hậu khác trong phân tích của họ, chẳng hạn như lượng mưa.
NTH
Statistical Analysis Projects Future Temperatures in North America
http://www.sciencedaily.com/releases/2012/05/120515131634.htm