1. 관찰 :
* 역사적 데이터 : 과학자들은 다음을 포함하여 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다.
* 도구 기록 : 온도, 강수량, 해수면 및 기타 기후 변수는 1800 년대 이후로 측정되었습니다.
* 고생물 기록 : 얼음 코어, 나무 고리, 퇴적물 층 및 화석의 과거 기후에 대한 정보는 수천 또는 수백만 년을 연장하는 데이터를 제공합니다.
* 현재 측정 : 위성, 기상 관측소, 해양 부표 및 기타 악기를 통해 지구의 기후를 지속적으로 모니터링합니다.
2. 데이터 분석 :
* 통계 분석 : 다른 기후 변수 간의 패턴, 추세 및 관계를 식별하기 위해 과거 및 현재 데이터를 분석합니다.
* 기후 모델 : 이들은 다음과 같은 요소를 고려하여 지구의 기후 시스템을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다.
* 대기 : 기온, 압력, 습도, 바람, 구름.
* 바다 : 해류, 온도, 염분, 해수면.
* 지표면 : 식생, 토양 수분, 얼음 덮개, 토지 사용.
* 온실 가스 : CO2, 메탄 및 열을 가두는 기타 가스의 농도.
* 교정 및 검증 : 기후 모델은 과거의 기후 변화를 정확하게 재현 할 수 있도록 과거 데이터에 대해 테스트됩니다.
3. 미래 예측 :
* 시나리오 모델링 : 온실 가스 배출, 인구 성장, 기술 발전 및 기타 요인에 대한 다양한 가정을 바탕으로 다양한 시나리오가 미래 기후를 예측하는 데 사용됩니다.
* 앙상블 예측 : 초기 조건과 매개 변수화가 다른 여러 기후 모델을 실행하여 미래 기후 결과의 범위를 추정합니다.
4. 불확실성과 자신감 :
* 기후 예측은 완벽하지 않습니다. 여기에는 다음과 같은 요인으로 인해 불확실성이 포함됩니다.
* 자연 변동성 : 기후는 El Niño 및 화산 폭발과 같은 현상으로 인해 자연적으로 다양합니다.
* 불완전한 이해 : 기후 시스템의 특정 과정에 대한 이해에는 여전히 차이가 있습니다.
* 신뢰 수준 : 과학자들은 다음을 바탕으로 예측에 대한 자신감을 정량화합니다.
* 증거의 힘 : 관찰과 데이터가 예측을 얼마나 잘 지원하는지.
* 모델 간의 계약 : 다른 모델이 비슷한 결과를 낳는 정도.
본질적으로 기후 예측은 광범위한 관찰, 정교한 분석 및 고급 컴퓨터 모델링을 결합한 엄격한 과학적 과정을 기반으로합니다. 고유 한 불확실성이 있지만 과학계는 미래 기후 변화의 전반적인 추세와 투영에 대한 확신이 높습니다. .
