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creep into悄悄进入;uncover揭穿;tweak稍稍调整;coolant冷却剂
整体围绕bias是如何影响数据的
每一位科学家都知道测量误差,一种可以悄悄进入数据的系统性错误。一个简单的例子,尺子会因为热胀冷缩给出不精确的读数。
完全避免测量误差是不可能的。没有人是完美的,设备也是。重要的是要认识到误差,并在处理数据的时候考虑它。
但是去识别误差并不简单。一个自然领域的例子,研究者六十年后才发现了一个测量全球地面温度所得数据中的误差。这个问题出现在,英美的船是如何测量地面水的温度的。
DT和同事分析从1880s到现在全球的平均地表温度,同时会调整数据去去除EN和其他天气怪谈的影响。他们发现1945有一个0.5度的下降,但指发生于海面的测量而非陆地上的,暗示着下降是有跟测量的什么方面有关。
当时,美英的船只承担了大部分海上温度的测量工作。英国船员测量被收集在bucket里面的海水的温度。但是从大概1939,大部分美国改为利用冷却管道去测量海水温度。因为从引擎室中产生的热量,美国人的测量数据都会偏高。
DT仔细看过数据之后,发现到底是发生了什么。大部分战争时间的测量数据是来源于美国船只,大约有20%的是来自英国。但是1945之后,整体情况变了,将近一半的数是来自英国。因为那些数据都偏低,这样就解释了之前提到的突然下降。
测量偏差已经被知晓,气候学研究者就需要在他们的模型和测算中考虑偏差。但是DT说长期的气候趋势其实不会被影响。
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