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文章主题:
识别误差并找到误差来源很重要,举水温数据的例子支撑论点。
文章结构:
1、每个科学家都知道测量偏差,数据中的系统性错误,例子:金属尺子的刻度在较热的温度下不准确。
2、不可能避免测量误差,因为没有完美的测量工具,我们要做的是识别偏差并在处理数据的时候考虑误差。
3、很难检查误差,Nature中举例:近期科学家检查出一份60多年前的关于全球地表温度的数据误差,误差来源于英美船测量水温方式的不同。
4、学者对数据的处理:移除厄尔尼诺和其他环境噪音的对数据的影响后,他们发现1945年数据有一个明显下降,但仅从海面得到的数据,不是陆地上,暗示了这个下降可能和测量方式有关。
5、对比测量方式:英船员测量收集在水桶中的水温,美国测量海水通过进水管作为发动机冷却剂时的温度。由于有来自发动机的热量,美国测的水温偏高。
6、进一步检查数据:战争数据大部分来源于美国船,但从1945开始变了,一半的数据来源于英国船,由于英国水温数据偏低,所以会有上文温度的明显下降。
7、误差的来源被成功识别。进一步学者们需要考虑用原来数据搭建的模型,但是这个误差不影响观测长期趋势。
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