地球平均温度

全球气候变化是一个重要的问题。基于科学界的声明,人类活动是造成当前以及未来全球变暖的原因。但是,我们真的能够定义地球平均温度吗?如果能,又该如何测量它?当我们给出上个世纪的变暖趋势,或者当国际社会设定将全球温升控制在2℃甚至1.5℃的目标时,我们的测量真的能精确到零点几摄氏度吗?在此,我们讨论了确定地球表面平均温度的方法问题、当前重建的准确度问题、观测问题以及近期演变的原因。
1.全球平均温度意义何在?
1.1能量平衡与全球温度的关系

[图片来源:怀尔德(Wild)等,2015 [1]]
气候系统(包括大气、海洋、冰盖、植被等)接收的能量大部分来自太阳(图1)[1]。这些以辐射形式接收的能量大致相当于温度为5800 K的黑体(参见:“黑体热辐射”)在可见光区的辐射量。在透过大气层时,部分辐射被反射或被云层、空气中的颗粒(气溶胶)和大气气体所散射。另一部分辐射被这些气体和气溶胶所吸收。只有部分太阳辐射能够到达地表,在那里它也被部分反射。因此,大气层顶部入射的太阳辐射(340 W/m2)只有大约一半在地球表面被吸收(160 W/m2)。
海洋和陆地获得的能量输入被等量的能量损耗抵消,从而达到能量平衡。损耗的形式可以是辐射能,或是与传导有关的热量转移(称作显热),也可以是和水相变有关的热量转移(称作潜热)。这些能量损耗都是地球温度的函数,特别是地表辐射,接近于288 K的黑体辐射,因此属于红外光范围。
地球温度在不断变化,从而使地表和大气层顶部趋于能量平衡。但是,即使这个物理机制已经为人们所熟知,全球平均温度的概念依然不容易掌握。
1.2.平均温度?一个统计指标!
固体、液体或气体介质的温度是反映特定环境下构成该介质的粒子运动的物理量,所以把两个温度相加不具有物理意义。因此,对各地不同且跨度很大的温度进行平均计算没有直接的物理解释。地表平均温度正是如此,它涵盖了温暖的热带地区和寒冷的极地地区。然而,平均温度是一个统计指标,并且已被证明非常有助于评估过去以及未来几个世纪全球范围内的气候变化。全球平均温度反映了气候变化,气候变化可以通过明确的基础物理机制进行解释。
1.3.举例一: 温室气体对地球平均温度的影响
第一个例子是平均温差,由于大气中存在自然产生的温室气体,因此可以通过计算地球能量平衡来估算。温室气体具有吸收地表发射的红外辐射、再重新发射红外辐射到地表的特性,会使地表温度进一步升高(图1)。主要的温室气体包括水蒸气、二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)。温室气体对全球平均温度的影响之一是33 ℃的升温效应,可以将全球平均温度从-18℃提升至15℃。
应该注意的是,这种计算方法只有在“所有条件都相同”的情况下才有意义,因为如果地球温度降低约30度,其表面的冰盖变化将导致额外的冷却,这是由于太阳辐射的反射增加(冰-反射率反馈效应)。
1.4. 举例二: 地球轨道参数对平均温度的影响
物理过程导致地球平均温度出现较大偏差的另一个例子,主要是由地球轨道偏心率的变化引起的。地球绕太阳公转的轨道是一个椭圆,其偏心率,即测量形状与圆形之间的偏差,在过去一百万年里在0(圆形轨道)和0.06之间变化,主周期约为10万年。随着偏心率增加,地球到太阳的平均距离也会增加,因此地球接收的太阳辐射能减少。其结果是,在过去大约一百万年的时间里,形成了一个10万年寒冷(冰川期)和温暖(间冰期)交替的气候循环。
对10万年周期的理解仍在研究中,因为地球接收的能量变化的直接影响很小。研究[2]表明,还需要考虑其他天文参数变化的影响(黄赤交角、岁差;参见:“环境自然演变的动力”)以及那些扩大寒热期温差的物理效应:
前面提到的冰-反射率反馈效应:暖期冰盖减少,降低了太阳辐射在地球表面的反射率(反照率),地表吸收的辐射能增加,从而加剧变暖。
温室效应:在温暖期,温室气体浓度也会受物理过程和生态系统变化影响而增加。
因此,约21000年前最后一个极端寒冷时期(末次冰期冰盛期,LGM)和我们已知的大约10000年前温暖间冰期之间的全球平均温差可能在3到8摄氏度之间[3]。
动画“气候变化的驱动力”[致谢:图卢兹博物馆(Museum de Toulouse),墨卡托海洋国际公司(Mercator Océan )]
1.5.总结
因此,全球平均温度必须被视为地球表面气候演变的一个统计指标。上述两个例子表明,这一指标在多大程度上能够灵敏地反映地球气候平衡中涉及的物理和生物过程,尤其是那些对能量平衡有影响的过程。
此外,第二个例子与已观测到的地球气候变化相符,表明该指标的几度偏差可以带来非常显著的气候变化。上一个末次冰期冰盛期中,温度的降低带来了北半球冰盖覆盖范围的扩大(比如覆盖不列颠群岛北部)以及海平面下降约130米。
2.基于仪器数据的全球平均温度重建
2.1.地表观测
(参考 Ground Weather Observations: What are we measuring and what do we do with them?)
[图片来源:公有领域]
海洋[4]和陆地[5]仪器观测始于17世纪,第一个气象观测网络直到1856年才出现。该网络在法国天文学家奥本·勒威耶(Urbain Le Verrier)[6]的指导下,由巴黎天文台的埃马纽埃尔·利亚斯(Emmanuel Liais)管理。因此,基于温度计测量的全球平均温度重建工作最早可以追溯到1850年。
一些研究团队也开展了基于温度估算的间接重建工作。该工作利用的是自然档案(如冰芯、沉积物、树木年轮、珊瑚……)和数据模型。间接重建虽然覆盖的时间更长,但在准确度和全球覆盖率上还未达到仪器重建的水平。
2.2.原始数据
19世纪后半叶,主要有三个团队开始着手进行全球平均温度重建,包括美国国家航空航天局戈达德空间科学研究所(NASA Goddard Institute for Space Science)[7]、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)[8]、以及来自英国气象局哈德利中心(UK Met-Office)和东安格利亚大学气候研究室(Climate Research Unit of the University of East Anglia)[9]的英国团队。
这三个重建工作中的部分源数据是相通的,大部分数据也是可获取的:
陆地区域的数据来自全球历史气候网(Global Historical Climatology Network, GHCN)[10],网站数据是美国国家航空航天局(NASA)和NOAA最新版本(GHCNv4)重建中使用的约25000个站点的遮蔽空气温度观测数据(图2)。
海洋区域的数据来自国际海洋大气综合数据集(International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set, ICOADS)[4]。
[图片来源: 公有领域]
陆地温度数据是在地表附近的空气中测量出的,世界气象组织(参见:“地表气象观测:测量什么以及如何测量”)建议的测量高度在1.25米到2米之间(法国为1.5米)。然而,相比于水温测量,在船上或者浮标上测量空气温度没有那么准确,主要原因在于传感器会被盐污染,而且在船上难以测量海面以上高度的温度。因此重建者通常选择在水中而非空气中测量海面温度(图3)。只要每个重建过程的计算方法一致,这种测量方法就不会影响全球平均温度变化的研究。但是,在估算不确定性时,必须要考虑这种方法带来的影响(参见2.4)。
全球平均温度的重建有赖于档案文件中以往观测数据的收集和保存。因此,随着诸如在国际I-DARE项目框架内的收集的数据被重新处理,数据的时间和空间覆盖面有望在未来得到完善,尤其是在历史最久远的时期[12]。
2.3.平均值计算方法
由于数据在空间上是分散的,在重建的早期阶段,一些区域的数据覆盖率仍然很低。另一方面,一些观测可能集中在某些地区,例如欧洲大陆和北大西洋。因此,有必要采用兼顾这种空间异质性的平均化程序。计算程序因不同的重建而不同,由于计算程序在科学文献出版物中已有准确记录,在此只作概述。
在英国的重建工作中,现有的观测数据是在5°经度乘以5°纬度的网格上取平均值,无需任何插值,然后按相应区域计算加权平均,获得全球平均值[9]。对于NASA来说,大陆重建主要的中间步骤还包括在地面网格内求平均值(面积相同的8000个网格),但是在1200千米半径内按每个网格中心的距离加权[7]。NOAA的大陆重建更复杂,因为它涉及到利用统计函数考虑观测之间的空间关系(Empirical Orthogonal Teleconnection Functions or EOTs),对数据进行插值(和外推)。这些函数的影响范围限于每个网格中心周围2000km(纬度)×4000km(经度)的区域[8]。美国重建正是使用这些函数在2°(经度)×2°(纬度)的网格内对海面温度数据插值、外推。在这种情况下,EOT的空间影响范围被限制在每个网格中心和周围3000千米(纬度)×5000千米(经度)的区域[13]。
世界气象组织建议计算30年内气候平均值(气候学)的偏移或者异常值。虽然三组重建选择的基准期不同(英国团队和NOAA选择1961~1990年;NASA选择了1951~1980年),但这对最终结果没有任何影响,因为在重建过程中只关注温度的时间变化而非难以阐释的温度绝对值。这样可以在给定网格中测平均温度时,不受站点的海拔差异影响。
重建工作是在覆盖地球的网格上进行的(NOAA[14]使用5°×5°的网格,英国重建[15]和NASA重建使用2°×2°的网格[16])。通过重建,不仅可以计算全球平均值,还能绘制不同区域的温度趋势图。从1850年开始,英国的重建工作按月和按年进行,而NASA和NOAA则是从1880年开始进行重建的。
2.4.估算和纠错
[图片来源: 政府间气候变化专门委员会(IPCC) 2013 [3]]
在全球范围内,无论是在海洋或者大陆上,全球年平均温度的不确定性是通过综合所有可以估计的误差或者不确定性来计算的。通过NASA[8]、NOAA[9]和英国团队[9]提出的重建,最终得到了对平均温度的各种估计。尽管使用的方法不同,但各重建的估计值都非常接近。NOAA重建和其他两种重建之间的主要区别在于取样和空间覆盖误差。先验地更好地考虑了20世纪中期北极的数据,从而降低了不确定性。
3.前两个世纪全球平均温度是如何变化的,以及为何变化?
3.1.趋势探究
图5摘自世界气象组织(World Meteorological Organization)年度报告[17]。该图显示了根据第二节介绍的三个重建工作获得的1850年至2019年全球平均温度的演变。每个重建工作都要去除1981-2010年的平均值来计算温度值,然后与所谓的“工业化前”参考值(1850-1900年期间的HadCRUT4平均值[9])进行对比。其他两个全球平均温度估算是通过数据再分析得出的(JRA-55数据来自日本气象厅[18],ERA5数据来自欧洲中期天气预报中心[19]),估算结果按照相同的步骤也显示在了图中。(参见:“通过再分析估算地表温度”)
[图片来源:世界气象组织关于2019(2020)年全球气候状况的声明;WMO Pub No.1248.17]
图5还强调了不同时间尺度变化的叠加。三个重建工作计算出的最长公共周期的温度变化趋势都非常接近,这些趋势也清楚地表明升温幅度会超过任何一个重建工作中的不确定性。最新的IPCC评估报告[8]包括了对这些趋势的预估,以及截至2012年的计算结果的不确定性。根据这份报告,全球平均地表温度在1880~2012年间增加了约0.9℃(有90%的概率升温在0.65~1.06℃之间)。为了更好地测量升温情况,只需把这次温升和末次冰期冰盛期(约21000年前)与现在温度之间的3-8℃的温升联系起来(参见第1节)。自这份IPCC报告发布以来,这种变暖趋势仍在继续,NASA和NOAA估计温升幅度为0.96°C(根据[7],温升幅度有95%的可能在0.81°C~1.11°C)
3.2.观测到变暖的原因是什么?
图6再现了1951-2010年期间不同因素对温度趋势的贡献估计,并与观测到的趋势进行比较。图6强调,自然因素不是主要原因,人为因素与变暖现象联系更密切。产生温室气体(“GHG”)和气溶胶颗粒(“OA”)各自的影响很难准确估算,正如这些估计值周围的误差“线”所示。
3.3.如何解释数十年的温度变动性?
[图片来源:WMO 2018 [21]]
第一个典型的阶段是50到70年代,其特点是:尽管大气中温室气体的浓度增加,但平均温度相对稳定。在短时间内,将人为因素与其他因素的影响区分开来仍然是一个挑战。然而应该注意的是,一些研究表明,另一种人为因素的潜在作用,即大气中气溶胶颗粒浓度的增加,可能导致在地球表面测得的太阳辐射减少(全球暗化)。从20世纪70年代末开始,温度快速上升的部分原因就是随着工业化国家为限制硫酸盐和含碳颗粒排放而采取的措施所带来的影响,这些措施也带来了地表太阳辐射的增加(全球亮化)[20][3]。
数十年变动性造成变暖趋势减缓的另一个例子发生在1998-2012年间。在这段时期,根据HadCRUT4的重建,温度只升高了0.06°C[3]。在这一时期,海平面上升和海洋热含量的增加没有表现出减缓的趋势。这种地表变暖放缓的根源是近年来许多出版物的主题,如何准确阐释这个根源依旧是科学争论的焦点(参见:“回顾1998-2013变暖趋势的减缓”)。
最后,图7还显示了温度的年际变化,这种变化也叠加在长期趋势上[21]。虽然不可能评估所有因素对特定某一年温度的影响,但是可以确定一个重要的自然因素,即热带太平洋区域的暖现象(厄尔尼诺)或冷现象(拉尼娜)。这些现象是海洋和大气相互作用的结果,在几个月时间内改变了海洋表面温度,如图7所示,还对全球平均温度产生了明显和类似的影响。
4.要记住的信息
地球表面平均温度正在发生变化,以实现其接受的能量和失去的能量之间的平衡。
全球平均温度是一个统计指标,对评估全球气候变化尤其有用。
从1850年开始,可以使用来自大陆表面空气温度和海洋表面水温观测的仪器数据,进行月度或年度的重建。
越发复杂的不确定模型让我们能够解释数据估计中的各种误差来源。
根据IPCC的数据,在1880-2012年间,全球平均气温上升了0.9℃,这一变暖幅度远远超过了数据估算的不确定性。
人类的影响极有可能是自20世纪中期以来观察到的变暖现象的主要原因。
然而,目前还不太可能准确地量化自然或人为因素在短时间尺度上对平均温度演变的影响程度。
参考资料及说明
封面图片:考虑到纬度和季节带来的已知变动性,我们该如何计算地球平均温度? [图片来源: Pixabay, 无版权图片]
[1] Wild, M., Folini, D., Hakuba, M.Z., Schär, C., Seneviratne, S., Kato, S., Rutan, D., Ammann, C., Wood, E.F., König-Langlo, G. (2015) The energy balance overland and oceans: an assessment based on direct observations and CMIP5 climate models.
[2] Abe-Ouchi, A., Saito, F., Kawamura, K., Raymo, M.E., Okuno, J., Takahashi, K., Blatter, H. (2013) Insolation-driven 100,000-year glacial cycles and hysteresis of ice-sheet volume. Nature, 500, 190-193, DOI :10.1038/nature12374.
[3] Climate Change (2013) The Physical Science Basis Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press, 1535 pp. Available at: http://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/
[4] Woodruff, S. D., Worley, S. J., Lubker, S. J., Ji, Z., Freeman, J. E., Berry, D. I., Brohan, P., Kent, E. C., Reynolds, R. W., Smith, S. R., Wilkinson, C. (2011) ICOADS Release 2.5: Extensions and enhancements to the surface marine meteorological archive. International Journal of Climatology, 31, 951-967, DOI: 10.1002/joc.2103.
[5] Rousseau, D. (2013) Les moyennes mensuelles de températures à Paris de 1658 à 1675. La Météorologie, 81, 11-22.
[6] Locher, F. (2009) Les météores de la modernité: la dépression, le télégraphe et la prévision savante du temps (1850-1914). Revue d’histoire moderne et contemporaine, 56, 77-103,
www.cairn.info/revue-d-histoire-moderne-et-contemporaine-2009-4-page-77.htm
[7] Lenssen, N., Schmidt, G., Hansen, J., Menne, M., Persin, A., Ruedy, R., Zyss, D. (2019) Improvements in the uncertainty model in the Goddard Institute for Space Studies Surface Temperature (GISTEMP) analysis. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124, 6307-6326, DOI:10. 1029/2018JD029522.
[8] Huang, B., Menne, M.J., Boyer, T., Freeman, E., Gleason, B.E., Lawrimore, J.H., Liu, C., Rennie, J.J., Schreck, C.J., Sun, F., Vose, R., Williams, C.N., Yin, X., Zhang, H.M. (2020) Uncertainty estimates for sea surface temperature and land surface air temperature in NOAAGlobalTemp version 5. Journal of Climate, 33, 1351-1379. DOI:10.1175/JCLI-D-19-0395.1.
[9] Morice, C. P., Kennedy, J. J., Rayner, N. A.,Jones, P. D. (2012) Quantifying uncertainties in global and regional temperature change using a set of observational estimates: The HadCRUT4 data set. Journal of Geophysical Research, 117, D08101, DOI: 10.1029/2011JD017187.
[10] Lawrimore, J. H., Menne, M. J., Gleason, B. E., Williams, C. N., Wuertz, D. B., Vose, R. S., Rennie, J. (2011) An overview of the Global Historical Climatology Network monthly mean temperature dataset, version 3, Journal of Geophysical Research, 116, D19121, DOI: 10.1029/2011JD016187.
[11] Jones, P.D., Lister, D.H., Osborn, T.J., Harpham, C., Salmon, M., Morice C.P. (2012) Hemispheric and large-scale land surface air temperature variations: An extensive revision and an update to 2010, Journal of Geophysical Research, 117, D05127, DOI: 10.1029/2011JD017139.
[12] I-DARE International Data Rescue Portal The International Data Rescue Assistance Portal (I-DARE). Available at: https://www.idare-portal.org/
[13] Huang, B., Banzon, V.F., Freeman, E., Lawrimore, J., Liu, W., Peterson, T.C., Smith, T.M., Thorne, P.W., Woodruff, S.D., Zhang, H.-M. (2015) Extended Reconstructed Sea Surface Temperature version 4 (ERSST.v4). Part I: Upgrades and intercomparisons. Journal of Climate, 28, 911-930, DOI:10.1175/ JCLI-D-14-00006.1.
[14] https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.mlost.html
[15] https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/
[16] GISS Surface Temperature Analysis (GISTEMP v4), NASA.
[17] WMO statement on the state of the global climate in 2019 (2020) WMO Pub No.1248. Geneva: WMO. ISBN: 978-92-62-11248-5.
[18] Japan Meteorological Agency JRA-55 – the Japanese 55-year Reanalysis.
[19] European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. ERA5.
[20] Wild, M. (2009) Global dimming and brightening: A review. Journal of Geophysical Research, 114, D00D16. DOI:10.1029/2008JD011470.
[21] World Meteorological Organization. Media – Press Release – World Meteorological Organization confirms that 2017 ranks among the three warmest years on record.
L’Encyclopédie de l’environnement est publiée par l’Université Grenoble Alpes – www.univ-grenoble-alpes.fr
Pour citer cet article: Auteur : PLANTON Serge (2020), The average temperature of the earth, Encyclopédie de l’Environnement, [en ligne ISSN 2555-0950] url : http://www.encyclopedie-environnement.org/?p=11589
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引用这篇文章: PLANTON Serge (2022年9月4日), 地球平均温度, 环境百科全书,咨询于 2023年12月10日 [在线ISSN 2555-0950]网址: https://www.encyclopedie-environnement.org/zh/climat-zh/average-temperature-earth/.
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