碳摩天大楼

速度杀人。

这就是为什么用枪发射子弹比用手扔子弹更危险的原因。 为什么跳伞运动员使用降落伞。 为什么道路有速度限制。 以及为什么与过去的速度相比，了解人类活动将多快推动气候变化至关重要。 我们会导致地球上的文明和生命能够适应的逐渐转变——还是我们会点燃一场无法超越的野火？

因此，科学家们跋涉到寒冷的南极洲，深入其冰盖，将数千英尺厚的雪压成冰。 他们仔细地确定每一层的日期，提取古代大气的微小气泡，并测量二氧化碳的浓度，二氧化碳是地球恒温器的调节器。

通过这项艰苦的工作，我们了解了过去一百万年碳水平的锯齿模式。 它在爬升到过去的温暖区间时迅速上升，有点像今天的气候，然后缓慢下降到它们之间的漫长冰河时代。 我们还可以看到最近人类造成的二氧化碳急剧增加，主要是通过燃烧化石燃料获取能源。 用于显示这种跳跃的图表可以说是气候科学中最具标志性的人物。

对我来说，长期以来，它一直是气候变化危险的最有力例证。 一目了然，它显示了我们与正常情况的巨大差异。 然而，有一种内在的错觉，大大低估了人类的影响。

简而言之，在情节的左右两端之间有很多时间——几乎一百万年。 肉眼几乎无法分辨一百年和一千年所占据的微小宽度之间的差异。 虽然最近的碳增长显然是最高和最陡的，但它看起来并不比之前的许多增长陡峭得多。

但事实上，最近的增长比这个记录或尚未发现的任何过去的增长都要陡峭。 陡峭表明碳增加的速度——速度预示着危险。 气候变化越快，社会以及我们赖以生存的生态系统适应新异常的能力就越差。

您可以通过放大以仅查看图形时间线的一小部分来开始看到差异。 来自南极洲的新数据刚刚为我们提供了过去 67,000 年来二氧化碳的最高分辨率外观：

在此期间，您可以看到碳的缓慢下降，直到地球达到大约 20,000 年前的最后一个冰河时代的最冷点。 然后，七到八千年（箭头之间的时期），碳自然地猛增，使地球变暖到接近目前的气候——适合农业和文明。

与工业革命以来的人类活动有关的最右边的绝对峰值显然要陡峭得多。 问题是我们需要放大才能看到这种对比，但必须像第一个图一样缩小范围以适应更广泛的背景。

幸运的是，有一种简单的方法可以显示变化速度的差异以及很长的记录。 这种方式是关注每一段时间二氧化碳的变化，而不是关注水平。 结果揭示了这件作品顶部令人瞠目结舌的碳摩天大楼。

据我所知，这是第一次以这种方式描述历史碳记录。 我希望开发这种可视化是为了清楚地展示人类的影响有多么巨大——以及我们的处境可能有多么严重。

重要的是，这枚硬币也有乐观的一面。 人类工业的速度和规模也可以应用于解决方案，今天，我们有可能迅速采取行动减少排放。 通过可再生能源和其他清洁技术，以及明智的政策和行动意愿，世界各国可以比我们撬开它们更快地关闭碳闸门——在几十年而不是几个世纪。

也许之前没有尝试过摩天大楼的情节，因为我们没有直接的二氧化碳读数需要的确切年份。 记录中存在差距：在显示的整个时期内，科学家平均每 400 年左右进行一次直接测量——在时间线的较旧部分大约每 800 年进行一次。 有些差距超过2,000年。 传统图表看起来完整的原因是在观察之间画了一条线，本质上是连接点。 但从科学的角度来看，这并不是填补空白的最佳方式。

为了改进这种方法，我的同事 Scott Kulp 使用神经网络（一种人工智能形式）从不完整的数据构建连续曲线，如下所示，并允许对任何年份进行估计。 这座碳摩天大楼是通过从现在开始每 1,000 年从曲线中读取一次读数而建造的。

重建的曲线与数据有很好的拟合。 但这座拥有 1,000 年历史的摩天大楼仍然低估了我们的困境。

为什么？ 1,000 年长的时间块无法捕捉到现代碳跃升的速度，几乎所有跃迁都发生在上个世纪。 如果我们可以制作一个 100 年的摩天大楼情节，它的外观会更加鲜明。 它看起来很像拥有 1,000 年历史的摩天大楼，但每个时期的平均变化——除了最后一个尖峰——除以 100，形成了更大的对比。 不幸的是，大部分记录的数据差距仍然太长，无法对具有 1,000 年分辨率的重建充满信心。 或许那是幸运的：XNUMX 年版本看起来已经够吓人了。

在任何决议中都有一点很清楚：人类正处于快速、不稳定的气候变化的速成班上，除非我们能够显着放慢速度并停止对大气的污染。 在那之后，也许我们甚至可以找到一种方法把它反过来。

在没有数据的情况下估算过去几年二氧化碳水平的详细方法
由气候中心高级计算科学家 Scott Kulp 博士开发和实施

对于过去 CO2 浓度的原始数据，我们使用了 800 年 2 月访问的世界古气候数据中心博尔德和 NOAA 古气候计划的南极冰芯修订版 2015KYr CO2020 数据（Bereiter 等人，8,877 年）。从 67,257 – 距今 2020 年（3 年），我们交换了来自美国南极计划数据中心的 WAIS Divide Ice Core Marine Isotope Stage 2 CO2020 记录（Brook XNUMX）的最新数据。

为了根据年份预测 CO2 浓度，为了填补直接记录中缺失的年份，我们构建了一个多层感知器人工神经网络，基于南极冰盖核心样本从现在到 800,000 万年 BP 的观测数据进行训练。 有 1952 个这样的观测值，尽管它们分布不均，超过一半代表 100,000 BP 之前的点。

神经网络通常用于高度非线性回归分析，例如这个。 我们的神经网络包含 4 层：一个 1 节点输入层（将年份作为单个输入）、两个分别具有 100 和 10 个节点的隐藏层和一个 1 节点输出层（预测的 CO2 浓度）。 该模型使用 Matlab 的深度学习工具箱进行训练，采用 Levenberg-Marquardt 反向传播函数。 随机抽取1854个样本作为训练集，49个作为验证集，其余49个作为测试集。 训练一直持续到使用验证集所做的预测在连续 6 个时期内恶化，最终偏差为 0.0025，训练集的均方根误差为百万分之 4.0，独立测试集为 0.46/4.19 ppm . 训练集和测试集之间的这些强大且相似的表现表明该模型没有严重过拟合。

然后，我们查询该模型，以 2 年为间隔获得 1,000 到 800,000 年（取 2019 年）的 CO1,000 水平估计值，并使用 409 ppm 作为当前水平。 411 年全球平均水平为 2019 ppm，但南极洲的二氧化碳水平比全球平均水平低约 2 ppm，因此我们进行了调整，以考虑到冰芯二氧化碳水平来自南极洲的事实。 最后，我们采用差异来计算每 2 年的二氧化碳变化。

本杰明·施特劳斯
气候中心首席执行官兼首席科学家

Dr. Benjamin Strauss was elected President and CEO of Climate Central in April 2018 and also serves as Chief Scientist. 他是众多关于海平面上升的科学论文和报告的作者，并且是 Surge Seas 地图、工具和可视化套件的架构师。

有关完整的传记和选定的出版物，请参见气候中心网站。