论文研究 气候的信号分析:相关性延迟和反馈

人为全球变暖的成分之一是大气中的二氧化碳浓度与温度之间存在很大的相关性。 在这项工作中，我们分析了导致新的气候研究浪潮的原始时间序列数据，并检验了两个可以解释这种相关性的假设，即（较为普遍接受的和众所周知的）温室效应（GHE），而对温室效应的影响则较小。众所周知的亨利定律（HL）。 这是通过使用数据的相关性和时间特征来完成的。 我们的结论是，在这两个假设中，温室效应的可能性较小，而亨利定律假设可以轻松解释所有效应。 首先，相关性中的比例常数对于HL是正确的，而对于GHE，大约是两个数量级的错误。 而且，GHE无法轻易解释观察到的甲烷信号。 在时间尺度上，我们看到GHE在因果之间的明显负时差上存