1. 복잡성과 학제 간 :
* 기후는 복잡한 시스템입니다. 그것은 대기, 바다, 지표면, 빙상 및 살아있는 유기체 사이의 상호 작용을 포함합니다. 화학의 시험관 반응과 달리 기후 변화는 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 개별 변수를 분리하고 연구하기가 어렵습니다.
* 학제 간 성격 : 기후 과학은 물리, 화학, 생물학, 지질학, 해양학 및 컴퓨터 과학을 포함한 광범위한 분야에서 비롯됩니다. 이 학제 간 성격은 협업과 커뮤니케이션이 중요합니다.
2. 장시간 척도와 큰 공간 스케일 :
* 장기 관점 : 기후 변화는 수십 년, 수세기, 심지어 천년에 걸쳐 운영됩니다. 이것은 전통적인 과학과 대조적으로 종종 짧은 시간 규모에 초점을 맞추었다.
* 글로벌 스케일 : 기후 변화는 지구 전체에 영향을 미쳐 데이터 수집과 모델링을보다 어려워집니다.
3. 불확실성 및 데이터 문제 :
* 불확실성은 내재되어 있습니다 : 기후 과학은 불확실성을 가진 복잡한 시스템을 다루는 확률 론적입니다. 이것은 정확한 측정 및 결정 론적 관계에 중점을 둔 일부 화학 및 생물학 영역과 대조됩니다.
* 데이터 격차 및 제한 : 현재 관측 네트워크의 과거 데이터 격차와 한계와 함께 오랜 기간과 전 세계에 걸쳐 기후 데이터를 수집하는 것은 복잡합니다.
4. 예측 및 모델링 :
* 모델링 및 예측 : 기후 과학은 미래 기후 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 모델에 크게 의존합니다. 이 모델에는 복잡한 알고리즘과 많은 양의 데이터가 필요하므로 예측을 검증하고 개선하는 데 어려움이 있습니다.
* 예측은 예측이 아닙니다 : 기후 모델은 날씨 예측과 같은 정확한 예측이 아닌 가능한 미래의 예측을 제공합니다.
5. 사회적 영향과 정책적 영향 :
* 사회적 영향 : 기후 과학은 정책 결정, 자원 관리 및 인간의 복지에 영향을 미치는 심각한 사회적 영향을 미칩니다.
* 정치적, 사회적 측면 : 기후 변화는 고도로 정치화 된 주제가되어 과학적 발견을 전달하고이를 행동으로 전환 할 때 추가 복잡성을 도입했습니다.
이러한 차이에도 불구하고 기후 과학은 과학적 방법의 동일한 핵심 원칙을 준수합니다.
* 관찰 및 데이터 수집 : 기후 과학자들은 기상 관측소, 위성 및 고생물 기록과 같은 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다.
* 가설 테스트 : 그들은 기후 변화의 원인과 영향에 대한 가설을 공식화하고 모델과 관찰을 사용하여 테스트합니다.
* 동료 검토 : 기후 과학 연구는 과학계에서 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 엄격하게 검토됩니다.
결론적으로, 기후 과학은 전통적인 분야와 핵심 과학 원칙을 공유하지만, 독특한 복잡성, 오랜 규모 및 사회적 영향은 자체 도전과 접근 방식으로 뚜렷한 연구 분야가됩니다.
