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研究简介：气候模式导致湖面极端温度的变化
过去几十年来，全球范围内的湖泊表面温度 (LST) 发生了变化，总体趋势是极端变暖和极端寒冷。然而，量化这些极端情况，特别是在大型湖泊上[...]研究简报：气候模式驱动湖泊表面温度极端值的变化首先出现在《湖科学家》上。
来源:湖泊科学家过去几十年来，全球范围内的湖泊表面温度 (LST) 发生了变化，总体趋势是极端变暖和极端寒冷。然而，量化这些极端情况，特别是在大时间尺度上的大型湖泊上，一直很困难。
为了解决这一数据差距，《通信地球与环境》杂志于 2025 年进行的一项研究试图量化劳伦五大湖数十年的 LST 极端情况，比之前的研究追溯到更早。1
通过将这些数字与相应的气候数据进行比较，该研究的目标是了解这些极端温度的趋势以及气候变化在其中发挥的作用。
方法
该研究使用有限体积社区海洋模型来模拟 1941 年至 2022 年的大湖物理和热力学。1 该模型包含热通量、冰动力学和气象力等变量，以估计无法获得的表面温度。1
该模型已得到广泛验证，但作者进行了各种测试，比较了 1995 年至 2022 年五大湖表面环境分析的模拟温度和现场五大湖温度测量结果。
作者选择对非线性湖泊表面温度时间序列进行去趋势处理，以更好地了解极端温度随时间的季节性变化，从而更好地估计极端温度。1 这创建了去趋势的湖泊表面温度数据集 (DLST)。1
除了极端温度之外，该研究还计算了从基期 (1941-1970) 到其余时间序列 (1971-2022) 的热浪和寒潮的频率和严重程度的变化。1最后，该研究将这些极端温度与几种主要气候模式（例如厄尔尼诺和北大西洋涛动）的存在进行比较，以寻找相关性。1
结果
模拟温度值与现场测量结果高度一致，进一步验证了研究的模型。1
来源