100多年来，中国区域比同纬度、范围相似的美国区域气温升高速度更快。一些研究者倾向于将这种差异归因于中国区域快速的城市化进程或更高的温室气体排放。但这种解释明显缺乏有力的观测和模拟证据。 3月22日，中山大学大气科学学院教授李庆祥团队发表在《自然—气候变化》上的一项研究，回答了当前众多热点气候变化问题，指出气候响应的持续性差异导致区域性变暖不均衡。 数据集就是＂话语权＂ 全球气候变暖及其带来的一系列环境问题，深刻地影响着人类的生存和发展。 ＂上世纪90年代以来，世界各国都在为应对气候变化作出努力。＂该论文第一作者和通讯作者李庆祥对《中国科学报》说，＂对全球气候变化问题的深入研究，不但为国家应对气候变化战略及防灾减灾等提供决策支撑，还关乎本国（地区）排放权利和未来发展空间。＂ 李庆祥解释说，全球变暖问题的核心就是温度数据，没有自己的原创性数据，讨论气候变暖问题时就没有话语权，＂别人说增暖多少度就是多少度，说增暖停滞就是停滞＂。 2018年，李庆祥团队领衔国内多家机构专家，同美国国家海洋和大气管理局国家环境信息中心（NCEI）Boyin Huang博士和英国东安吉利尔大学气候研究中心（CRU）Phil Jones教授合作，研发了一套新的全球陆地气温数据集和表面温度数据集。 该团队在搜集1850年以来全球气温资料的基础上，综合考虑全球气候和区域气候变化精度，将数据处理能力较强的5个区域（美、加、澳、中、欧）之外，所有的原始数据进行了系统的质量控制和均一化，并创新数据集重建和不确定性评估模型，研发出一套自己的全球温度基准数据集。 ＂这个数据集的特点是既兼顾全球精度，又对某些大区域进行了偏差纠正，是一套相对全面的数据，目前在技术、精度上均处于领先水平，所以国际同行很快就认可了我们的做法。＂李庆祥说。 在2021年发表于《气候动力学》的学术论文中，李庆祥等提出，基于纯粹的观测数据，此前热议的全球增暖停滞只是一种统计假象。2021年，该数据集被联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次科学评估报告（AR6）引用并收录。值得注意的是，已有的几家数据集也开始升级，并在＂增暖停滞＂问题上＂跟我们的数据完全一致＂。 气候变化有＂记忆＂ 自20世纪初以来，中国区域平均升温速度比纬度、范围类似的美国同期升温速度快1/3到1/2。之前一些研究人员倾向于将这种差异归因于中国区域更高的温室气体排放或者是快速的城市化进程。 但根据IPCC最新的耦合模式比较，用历史模拟输出数据（CMIP6）分析显示，美国区域的平均气温对于外部强迫（主要是温室气体和气溶胶）响应，明显强于中国区域平均气温的响应。 ＂这和观测事实相反。＂李庆祥解释说，＂因此，应该是其他因素导致中国区域平均升温速度更快。＂ ＂目前国际上主流的归因手段依赖模式模拟的表现，没有正确模拟区域性差异进行归因研究，极有可能导致偏差和不确定性。＂该论文作者之一黄佳颖告诉《中国科学报》，＂显然，以前在全球变暖归因方面取得的经验不能解决更为复杂的区域性问题。＂ 为深入理解这种区域性增暖不平衡的物理本质，该团队利用自主发展的建模方法（多元线性回归和差分自回归移动平均组合数学模型），系统分离了中、美两国平均气温多时间尺度变化的外强迫和内部变率分量。 结果表明，采用该组合统计模型，能准确分解出与大陆尺度气温历史观测事实相符的外强迫信号线性与非线性响应分量。值得一提的是，该建模的灵感受德国气象学家Klaus Hasselmann教授经典文献的启发。在该论文审稿期间，Hasselmann教授获得了2021年度诺贝尔物理学奖。 进一步的分析表明，这种区域性增暖的不均衡性，可以用区域平均气温对外强迫响应的长程持续性（或＂记忆＂）来解释。 ＂气候变化的长程持续性包含了海气耦合作用影响，并在年代际和世纪尺度上得以强化，成为当前气候变化研究的一个关键问题。＂该论文作者之一盛博思说，＂我们对比了2000年以来（这一段时期的全球温度变化较为平稳）古气候代用重建资料和100多年来的现代气候基准观测数据，发现无论在千年尺度上，还是在百年尺度上，中国区域平均温度的‘记忆’都显著强于美国。它是增暖趋势的主要影响因素。＂ ＂控温＂须加强全球合作 考虑到人为气溶胶对气候变暖的影响也是近年来区域气温变化研究的焦点之一，该团队进一步对比了长期的再分析数据，并对气溶胶贡献进行经典的＂指纹分析＂。两种分析一致证明人为气溶胶完全解释不了这种区域性差异。因此，上述大陆尺度增暖趋势的不均衡性，主要是区域性温度变化对于温室气体排放的响应的持续性（＂记忆＂）差异所导致。 ＂比如近段时间气温较高，那么明天或未来几天高温的概率就比较大。气候的长期变化也有类似的‘记忆’。＂李庆祥补充说，＂中国大陆西部是地势较高的内陆，不像北美大陆那样两面毗邻海洋，更容易受海洋主导的气候系统内部变率调制，因此气温的‘记忆’更强，下降缓慢，而气候长期的‘记忆’让中国区域比美国区域升温幅度更大。下一步我们将优化建模，实现从目前单纯的气候变化信号‘分解’到真正的物理‘归因’，进一步搞清这种区域增暖不平衡的物理机制。＂ ＂这项研究也提示我们，要完成《巴黎协定》提出的全球减排任务，实现‘双碳’目标，仅靠部分国家（地区）的努力远远不够，需要开展广泛的全球性合作。＂李庆祥说。（记者 张双虎） 相关论文信息： https://doi.org/10.1038/s41558-022-01313-9
AI总监亲自揭秘特斯拉纯视觉系统，还有自动驾驶超算Dojo原型机器之心报道编辑陈萍小舟在2021年计算机视觉与模式识别大会上，特斯拉AI高级总监AndrejKarpathy分享了一些特斯拉在过去几个月中所做的事情，会上Karpath阐明了特斯年轻的LeCun吴恩达长啥样？升级版StyleGAN告诉你机器之心报道机器之心编辑部来自以色列特拉维夫大学的研究者在生成图像方面又有了新的升级，所用方法在保留源图像身份的同时，在细节编辑上实现了更精细的效果。英伟达提出的风格迁移模型Sty99行代码实现冰雪奇缘特效的太极再进化，胡渊鸣团队快手联合打造机器之心报道机器之心编辑部99行代码实现冰雪奇缘特效的续集来了，太极编译器再次升级。得益于计算机仿真技术的不断发展，我们能够在电脑中重建越来越逼真的现实世界，制作出冰雪奇缘等优秀的训练Rainbow需要1425个GPUDay？谷歌说强化学习可以降低计算成本机器之心报道编辑陈萍小舟DeepMind提出的Rainbow算法，可以让AI玩Atari游戏的水平提升一大截，但该算法计算成本非常高，一个主要原因是学术研究发布的标准通常是需要在大多大获杰出论文奖，田渊栋陆昱成获荣誉提名，ICML2021奖项公布机器之心报道机器之心编辑部刚刚，ICML2021揭晓了本届杰出论文奖和杰出论文荣誉提名奖，来自多伦多大学谷歌大脑的研究获得了杰出论文奖，包括田渊栋陆昱成在内的多位学者获得了杰出论文ACL2021论文分享会李航刘群Keynote分享，大会主席宗成庆致辞在全球疫情背景下，国际间的线下学术交流变得十分困难。这段时间以来，机器之心一直在围绕国际顶级学术会议在国内举办线下活动，促进国内AI领域的学术交流。2020年底，机器之心举办了NeAI生成的代码你敢用吗？有人给走红的Copilot做了个风险评估选自gist。github作者0xabad1dea机器之心编译编辑Panda近日，GitHub推出了一款利用人工智能生成模型来合成代码的工具Copilot，但发布之后却饱受争议，包机器人顶会RSS各奖项出炉，CMU华人博士生摘得最佳论文机器之心报道机器之心编辑部近日，机器人领域知名会议RSS（RoboticsScienceandSystem）公布了今年的最佳论文最佳学生论文杰出审稿人时间检验奖等重要奖项。其中，最达摩院首次将PureTransformer引入目标重识别，论文入选ICCV2021机器之心专栏作者罗浩阿里达摩院的研究团队首次成功将puretransformer架构应用于目标重识别（ReID）任务，提出了TransReID框架，在6个数据集上都取得了超过SOT实现AI环保目标的关键量子计算经过全世界科研人员的不懈努力，人工智能终于走进了另一个死胡同。虽然AI技术在实用性层面获得了突破性进展，但其耗费的巨量电能同样令人咋舌，迫使我们寻求一条更具可持续性的前进道路。按照什么是好公司？这个问题有点泛，就像问什么是好人一样。每个人心中的标准都不一样。但当你面对一个具体的公司的时候，你心中就有了一些确定的答案。我去年帮一个朋友公司做了一个宣传海报，用的标题就是什么是