P1 -所有科学家都知道measurement bias(mb),数据会出错。 -举例:metal ruler温度升高读数会不准确。 P2 -mb不可避免。 -人和设备都不是完美的,所以做数据评估的时候要把bias考虑进去。 P3 -但是探测bias不容易。 -举例:科学家发现全球气温60年间的mb。 -问题出在英国船和美国船如何测量海水温度。 P4 -T测量1880迄今的地表温度,交叉数据移除干扰。 -发现1945年温度降了0.5 度,但是海洋温度数据表明是测量出了问题。 P5 -当时英国船和美国船测量全世界的海洋温度。 -英国船测量bucket里的海水温度,美国船测量pipe的海水温度。 -但是pipe收到引擎室的温度影响,美国数据偏高。 P6 -T重新检查数据才发现原因。 -以前大部分数据都用的美国船的,1945年换成英国船的,温度比美国的低,所以解释了为什么温度降了0.5。 P7 -现在发现了bias所以科学家要把这个因素考虑到模型和实验里。 -But T说长期趋势不受影响。
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