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温室气体，臭氧耗尽物质和气溶胶的人为排放以及土地覆盖和土地利用的变化有望在将来改变干旱风险。但是，干旱并不罕见或前所未有，正如夏季平均帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）的基于树环的重建中所记录的。使用对这些工业前气候重建的无监督的机器学习方法，我们确定异常值：与“正常”变异性相对于“正常”的变异性，PDSI的空间模式与众不同。我们表明，在许多地区，离群值在20世纪和二十个世纪中更常见。将区域干旱地图集合并为一个全球数据集时，这种趋势更为明显。按定义，预计每十年的离群模式将发生一次，但是从1950 - 2000年开始，每十年超过六年以上，将其视为全球干旱地图集的异常值。使用观察数据集将全球干旱地图集扩展到2020年，这表明21世纪的80％的全球干旱条件在80％的时间内存在。我们的结果表明，在不诉诸气候模型的情况下，世界更频繁地经历干旱状况，这些条件在过去的自然气候变异性的背景下是非常不寻常的。
使用机器学习来识别新型的氢气候状态
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