全球平均表面气温的变化，可归因于外部因素驱动和气候系统的自然变率，前者包括温室气体排放或气溶胶，它们顺应特定的社会经济场景，但后者却十分难以预测。因此，要提高年际气候预测的准确性，就需要科学家改进预测气候系统的自然变率。
此次，法国布雷斯特大学科学家弗洛里安·赛文莱克和赛博壬·德利福霍特开发了一种基于变换算子的统计方法，来描绘自然变率，这是一种可以解释系统混沌行为的成熟统计分析方法。该系统可以提供可靠的全球平均表面气温和海面温度的概率预测。
研究团队对2018年至2022年的预测表明，由自然变率导致的气候变暖，将暂时强化长期的全球变暖趋势，导致极端温度出现的可能性上升。此前已有研究表明，2013年到2017年曾是有记录以来最热的5年，而今年的观察显示，2018年可能才是有史以来最热的一年。
研究人员表示，这个新系统初期一次只预测一个度量，但经过调整后，也可以预测其他度量（如降水量），并且可以进行区域尺度的预测。此外，由于该系统可以在笔记本电脑上运行，因而有望使气候预测为更广泛的科研人员所用。
（原标题：气候研究预计：2018—2022年或将异常“温暖”）
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