人工智能是否会超越人类的判断力?其行为方式将依据怎样的伦理?机器是否有权做出判决?新年伊始,2023年消费电子展(CES)在拉斯维加斯开幕,笔者关注的主题也是汽车与AI的关系。
中新社北京8月11日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》北京时间10日夜间上线发表中国学者领衔的一项研究发现,在高排放场景下,到21世纪末,全球平均每个高温日的极端高温时长可能额外增加4小时。
这项全球小时尺度评估极端高温事件的研究表明,按小时评估能捕捉到每日评估指标忽略的高温暴露情况,可支持更有效的高温风险管理和公共卫生规划。
该论文介绍,极端高温事件通常使用日平均温度、日最高或最低温度来评估,但这些传统方法可能会忽视那些潜在的极端高温时段。
在本项研究中,中山大学刘小平教授、罗明教授、廖威林副教授等联合中外合作者,对1981年到2023年的全球小时尺度气温数据进行研究,其中结合气象观测和模型估算结果,并与21世纪末的未来气候预测相结合。
在被研究的这段时间里,研究团队估计全球陆地区域每年夏季平均经历约269小时的极端高温。他们将每小时高温事件定义为:温度超过1981年-2010年间同一小时温度的第90百分位数。超过80%的全球陆地显示出高温暴露增加,1981年-2023年间,平均每十年极端高温时长增加62小时;28%的此类事件发生在没有被日尺度指标识别为极端高温的日子里。
在高排放场景下,研究团队预测,到2070年-2099年,与当前水平(2001年-2023年)相比,每一高温日会额外增加4小时的高温时段。
他们还预计,非高温日也可能会额外增加3小时高温时段,且这些小时数可能仍无法被每日尺度的指标检测到。中等和低收入国家占当前和预测高温暴露的3/4以上,且低收入国家新生代人群面临的终身暴露量相比其前辈增幅最大。
研究团队表示,未来应集中于小时尺度极端高温的机制研究,如热爆流或快速热浪事件等。他们认为,在小时尺度上改善人们对短期高温事件的理解,有助于改善早期预警系统、评估潜在健康风险以及适应日益变暖的气候。(完) 【编辑:黄钰涵】
这是自2月18日俄乌冲突以来的首次谈话。。
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