기상 관측소 및 모니터링 네트워크 :
1. 온도 측정 :온도는 전 세계 수천 개의 기상 관측소와 기상 스테이션에서 측정됩니다. 이 스테이션은 고품질 기기를 사용하고 표준화 된 절차를 따라 정확한 온도 데이터를 기록합니다.
2. 실시간 모니터링 :많은 기상 관측소에는 실시간 온도 데이터를 중앙 데이터베이스로 전송하는 자동화 된 시스템이 장착되어 있습니다. 이를 통해 기상 학자와 기후 학자들은 온도 추세를 지속적으로 모니터링 할 수 있습니다.
3. 역사적 데이터 :장기 온도 기록은 세 심하게 유지되어 비교 및 추세 분석을위한 역사적 맥락을 제공합니다. 이 기록은 정상 온도 패턴에서 벗어나 극단적 인 사건의 발생을 식별하는 데 도움이됩니다.
데이터 분석 및 검증 :
4. 품질 관리 :온도 데이터는 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 품질 관리 점검을 거치게됩니다. 일관성이 없거나 잘못 판독 값은 데이터 세트에서 플래그가 지정되고 수정되거나 제거됩니다.
5. 표준화 :온도 측정은 고도, 노출 및 기기 유형과 같은 요소를 설명하기 위해 표준화됩니다. 이것은 다른 위치에서 일관된 비교를 보장합니다.
6. 검증 :기록적인 온도에는 철저한 검증 프로세스가 적용됩니다. WMO는 새로운 온도를 극단으로 기반으로하는 엄격한 기준을 유지하며 종종 새로운 기록을 확인하기 전에 여러 증거 소스가 필요합니다.
극한 날씨 사건 :
7. 열파와 차가운 스냅 :온도 기록이 크게 초과되면 종종 열파 또는 차가운 스냅과 같은 극한 날씨 사건과 관련이 있습니다. 이러한 사건은 기상 학자들이 신중하게 분석하여 근본적인 원인과 기여 요인을 이해합니다.
8. 다중 소스 확인 :기상 관측소 데이터 외에도 위성 측정, 모델 시뮬레이션 및 기타 정보 소스를 사용하여 극한 온도 보고서를 뒷받침합니다. 이 멀티 소스 접근 방식은 레코드의 정확성에 대한 신뢰를 높입니다.
기후 추세 및 기후 모델 :
장기 트렌드 :기후 변화로 인한 전 세계 평균 온도 상승은 기록적인 사건의 배경을 제공합니다. 장기 추세 분석은 극한 온도의 빈도와 강도의 일관된 증가를 보여줍니다.
10. 기후 모델 예측 :기후 모델은 다양한 배출 시나리오에서 극도의 온도의 가능성과 예상 크기를 예측합니다. 이 모델은 인간 활동이 온도 패턴에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이됩니다.
이러한 다양한 증거 소스를 결합함으로써 과학자들은 세계 일일 온도 기록이 언제 분리되었는지 자신있게 결정할 수 있습니다. 이러한 극단적 인 사건의 발생은 생태계, 사회 및 인간 건강에 대한 위험과 영향을 완화하기 위해 기후 변화를 해결하는 시급성을 강조합니다.
