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2100年,2/3冰川可能消失******

2100年,2/3冰川可能消失

图片来源:pixabay

  美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

  研究表明,根据当今减缓气候变化的努力,本世纪全球可能损失多达41%,或者至少26%的冰川。

  这些预测将被汇总到全球温度变化场景中,补充有关气候变化的讨论内容,例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会(COP27)上进行的讨论。

  卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现,如果继续投资化石燃料,在未来场景中,按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失,而按照数量计算,超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下,全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内,但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失,按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

  按照冰川的标准,这些消失的冰川大多数都很小(不到1平方公里),但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

  该研究为区域冰川建模提供了更好的背景,Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会(COP26)承诺的目标。

  如果温度上升超过2℃,则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃,这些地区的冰川几乎将完全消失。

  Rounce指出,冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体,也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放,其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

  许多因素决定了冰川质量的流失,Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究,包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川,这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

  Rounce此前的研究表明,碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响,这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中,他发现,解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小,但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

  该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准,包括对每个冰川的单独质量变化进行观测,从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说,超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。(王方)

国际人工智能协会前主席:未来AI或可和人类一起发表论文******

  中新网12月9日电 (中新财经记者 谢艺观)“如果人工智能(AI)系统是个‘黑盒子’,那么它们永远都无法向科学家解释它们的决定。所以我们需要让AI成为生态系统的一部分,让AI从自动复制文章到变成研究助理,这样AI就可以在这个过程中显示它们可以承担新的任务,最后它们甚至可以和人类一起写作、发表论文。”

  9日,国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上如是表示。该论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴。

国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。

  约兰达·吉尔认为,人类的局限性会阻碍科学的进步。我们进入跨学科研究时,从生理、行为、医学等多个角度看,很难把各个学科的知识融会贯通。但是人工智能在这个方面有它的优势。人工智能系统越能够了解科学的各个门类,就越能更好地进行跨学科的聚合。

  在约兰达·吉尔看来,一个值得思考的问题是,我们如何去开发人工智能,使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么,从而使得人工智能系统具有写论文的能力。

  “如果说人工智能系统能承担这个任务,论文将会更加准确。”约兰达·吉尔提到,同时,我们也可使论文定制化,例如有的人想浏览,有的人想看原则、方法论和结果,有的人想重现结果,我们可以利用人工智能系统,实现论文定制化。

  约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径。“我们给予它算法、数据,又不止于此,让人工智能够有更大的主动性,有一定的自主性、独立性,以此去研究科学问题,进一步成为研究助理甚至作者。”(完)

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