复杂性科学如何快速检测异常气候记录？

我们的气候历史是用冰写的。解读从南极地表下数千年积累的同位素中提取的复杂信号是一个问题。

当了解冰芯中包含的海量信息时，科学家们面临着法医面临的挑战：如何有效地将有用的信息与腐败分开。

发表在《熵》杂志上的一篇新论文展示了信息论(复杂科学的一个分支)的工具如何快速找到一些需要进一步研究的数据来应对这一挑战。

圣达菲研究所的数学家约书亚加兰(Joshua Garland)说：“有了这种数据，我们得到正确数据的机会有限。”他使用了来自南极冰盖冰芯分裂的6.8万年数据。“提取冰和处理数据需要数百人，需要大量的处理和分析。由于资源限制，复制核心很少。”

当加兰和他的团队获得这些数据时，从最初钻取冰芯到发布其中包含的数据集已经过去了10多年。从2007年到2012年，美国国家科学基金会资助的几所大学的团队提取了两英里长的冰芯。从南极洲西部的野外营地，将冰芯打包，然后运送到科罗拉多州的国家科学基金会冰芯设施，最后运送到科罗拉多大学。在北极和阿尔卑斯研究所的稳定同位素实验室，一个最先进的处理设备帮助科学家从冰中提取水的同位素记录。

结果是高分辨率的复杂数据集。与之前每5厘米分析一次的冰芯数据相比，WAIS Divide芯允许以毫米分辨率进行分析。

科罗拉多大学博尔德分校的古气候学家泰勒琼斯说：“过去十年冰芯研究的一个令人兴奋的事情是，我们开发了这些实验室系统来分析高分辨率的冰。“很久以前，我们分析气候的能力是有限的，因为我们无法获得足够的数据点，或者我们可能花费太长时间。这些新技术给了我们数百万个数据点，如果我们的(数据)处理没有一些新进展，这些数据点很难管理和解释。”

在之前的核心中，加兰指出，几十年甚至几个世纪以来，它们被合并成一个点。相比之下，WAIS数据有时每年提供40多个数据点。但是，随着科学家开始在更短的时间尺度上分析数据，即使是微小的异常也可能导致问题。

Garland指出：“随着细粒度数据的出现，可以进行细粒度的分析。“但这也使得分析容易受到细粒度异常的影响。”

为了快速确定哪些异常需要进一步调查，该团队使用信息论技术来测量时间序列中每个点的复杂性。复杂性的突然激增可能意味着有重大和意想不到的气候事件，例如超级火山，或者数据或数据处理管道的问题。

伊丽莎白大学的计算机科学家伊丽莎白布莱德利说：“如果不对数据进行高度详细和精细的逐点分析，这种异常将是看不见的，人类专家需要几个月才能完成。科罗拉多州博尔德和圣达菲研究所的外聘教授。“虽然信息论不能告诉我们异常的根本原因，但我们可以利用这些技术来快速标记应该由古气候专家调查的数据集。”

她将冰芯数据集与返回100万页的谷歌搜索进行了比较。布拉德利说，“并不是你不能浏览数百万页。”“但是想象一下，如果你有一种技术可以指向那些潜在的有意义的技术？”当分析大型真实数据集时，信息论可以发现数据中的差异，这表明处理错误或重大气候事件。

在他们的熵论文中，科学家详细介绍了他们如何使用信息论来识别和修复原始冰芯中有问题的数据。他们的研究最终促成了对档案冰芯的重新取样——迄今为止最长的高分辨率冰芯重新取样。当冰的那部分被重新取样和再加工时，研究小组能够解决大约5000年前熵的异常峰值。

“让这个区域变得正确非常重要，”加兰指出，“因为它包含了人类文明曙光带来的气候信息。”

琼斯说：“我认为气候变化是人类面临的最紧迫的问题，而冰核无疑是地球气候最优秀的记录，可以追溯到几十万年前。“信息论帮助我们过滤数据，以确保我们向世界推出的产品绝对是我们能做的最好、最确定的产品。”