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弥合差距：将可靠的气候数据转化为气候政策
一个新的特别收藏欢迎弥合严格的基本气候变量 (ECV) 监测、人工智能分析和气候政策之间差距的研究。
来源:Eos杂志增进我们对气候变化及其影响的理解需要多学科的努力，以在适当的时空尺度上生成、评估和整合可靠的气候记录。可靠且可追踪的气候观测对于循证气候治理至关重要。
基本气候变量 (ECV) 是监测地球系统的基础。例如，地球辐射收支和太阳总辐照度 (TSI) 等 ECV 提供了地球系统内能量交换的关键信息，为长期变化和人为影响的评估提供了基础。
这些变量是根据卫星、地面网络和模型估计的，产生大量数据集，其有用性不取决于大小，而是取决于质量、一致性和仔细集成。由于测量覆盖范围不均匀，仪器的校准不同，技术可能会产生相互矛盾的结果。因此，将原始数据转化为可靠的信息需要严格的质量控制以及跨科学和技术学科的协作。
WMO 全球综合观测系统 (WIGOS) 等国际框架为测量、记录、不确定性报告和开放数据共享制定了标准。这些系统提高了可追溯性和可靠性，确保能够跟踪每个数据点的生成和处理方式，以便科学家可以重现分析，政策制定者可以信任结果。此外，新兴方法，包括基于物理的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，可以增强大型异构数据集中的模式检测、异常识别和质量控制。因此，他们正在加强 ECV 在监控系统完整性方面的作用。