为什么2017年成为历史上最热的一年?
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发布时间：2022-04-23 07:44
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时间：2022-06-17 21:18
气温升高的最主要因素是人类活动，其次2017年拉尼娜现象出现，也导致了气温逐渐上升。所以说，让2017年成为史上最热一年主要有两大原因：
人类活动的长期影响
拉尼娜现象
据英国《每日邮报》1月18日报道，一项新的研究发现，在未出现厄尔尼诺现象情况下，2017年成为史上最热一年。
在厄尔尼诺现象发生的年份，通常盛行风向会发生改变，导致太平洋大面积水域水温升高，从而致使全球气温升高。与厄尔尼诺现象发生的年份相比，2016年的气温有所升高，但2017年的增长幅度最大，已成为史上最热一年。
科学家表示，在过去的150年里，气温升高的最主要因素是人类活动。其中包括化石燃料的燃烧，将大量吸热温室气体排放到大气中。科学家称，人类引起的气候变化超越了自然本身的力量。根据2017年的气温纪录，世界领导人应将重心放在气候变化所产生风险的规模和紧迫性上。
英国国家气象局哈德利中心与东英吉利大学气候研究中心的专家们参与了此项研究，并制作了“Hadcrut4”数据集，用于评估全球温度。结果发现，2017年的温度水平比1850-1900年前工业化水平高出1℃（1.8°F），比1981-2010年的平均水平高出0.38°C（0.78°F）。2017年成为有史以来最热的年份。
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）与美国国家航空航天局（Nasa）的一系列国际分析数据也显示，2017年成为有史以来最热的年份。2017年的气温超过了2016年所记录的最高气温，并且一些数据比2015年分析的数据还要高。
2015年和2016年都出现厄尔尼诺现象，一种太平洋上的自然现象，除了人为引起的全球变暖外，厄尔尼诺现象也会使气温上升。
英国国家气象局哈德利中心的科林·莫里斯（Colin Morice）博士表示，该中心所测的2017年全球温度数据与世界其他中心所测得得数据一致，在未受厄尔尼诺影响下，2017年成为3年来气温最高的一年，也是自1850年以来最热的一年。2015年、2016年和2017年已成为三个最热的年份。除了持续的温室气体排放外，2015年和2016年还受到强劲的厄尔尼诺现象的影响。然而，2017年却最值得关注，因为该年厄尔尼诺现象并未出现，反而拉尼娜现象却产生，但气温仍在持续上升。
2015-2016年持续的厄尔尼诺现象使2016年的年平均气温增加了约0.2°C（0.36°F），比1850-1900年的平均温度增长了约1.1°C（2°F）。
英国气象局2017年全球年平均气温预报显示，2017年全球平均气温预计将超过长期平均水平，维持在0.32°C（0.57°F）至0.56°C（1°F）之间。据全球三大温度数据集的平均值显示，2017年的临时数据比长期平均值高0.42°C（0.75°F），处于预测范围内。2016年年末的预测正确分析了2017年将是有史以来最热的年份之一。
“HadCRUT4”全球温度数据集是由全球数千个温度测量数据编制而成。温度的区域变化本身就为了解引起变暖机制的原因提供了参考信息，以应对大气中持续积累的温室气体。东英吉利大学气候研究部门研究主任蒂姆·奥斯本教授补充道，不仅要对全球平均气温数据进行分析，还需对气候变暖的地理格局做出解释。起初对气候物理学的理解，是陆地和北极地区变暖幅度越大，副极地地区变暖幅度就越小，而现在，该结果已得到观测。
世界气象组织（WMO）汇集了5个主要国际数据集，并表示长期以来气温一直在上升。世界气象组织秘书长佩蒂瑞·塔拉斯（Petteri Taalas）表示，长期的温度变化趋势比个别年份的排名更加重要，而且这个趋势还会上升。记录的18个最热年份中有17个出现在本世纪，而过去三年的变暖程度却是例外。北极的温暖变化尤为显著，这将对海平面以及世界其他地区的天气状况产生深远的影响。
其还表示，2017年的气温升高直接导致全球许多国家受极端天气的影响。美国已出现因极端天气和气候灾害影响最严重的一年，而其他国家也因热带气旋、洪水和干旱导致经济发展放缓或是逆向增长。
美国总统特朗普曾宣布，美国计划退出世界上第一个关于减少温室气体排放的综合协议《巴黎协定》，这将使美国成为唯一个未签署该协议的国家。
伦敦*经济学院的气候变化专家鲍勃·沃德表示，其虽未参与到此项研究，但随着气温的升高，世界各地会相继发生极端天气，比如加勒比海地区和美国的飓风。所有国家都将面临着气候变化带来的影响。今年，*将开始评估减少温室气体排放量与《巴黎协定》目标之间的差距。世界各国领导人应根据所记录的温度数据将重心集中在因人口、*和气候变化带来的全球气候变化风险的大小和紧迫性上。
由于观测资料未能全面覆盖到全球各地，尤其是极地地区，同时用于生成数据集的测量设备也存在局限性，从而使得计算结果充满不确定性。现有的各种评估差异数据也主要来自于极地地区零星的数据。
