مؤشرات التغير المناخي العالمي 2023: تحديث سنوي للمؤشرات الرئيسية لحالة نظام المناخ وتأثير الإنسان Indicators of Global Climate Change 2023: annual update of key indicators of the state of the climate system and human influence

المجلة: Earth system science data، المجلد: 16، العدد: 6
DOI: https://doi.org/10.5194/essd-16-2625-2024
تاريخ النشر: 2024-06-04

مؤشرات التغير المناخي العالمي 2023: تحديث سنوي للمؤشرات الرئيسية لحالة نظام المناخ وتأثير الإنسان

بيرس م. فورستر كريس سميث تريسترام والش ويليام ف. لامب روبن لامبول برادلي هول ماثياس هاوزر أوريليان ريبس ديبي روزن ناثان ب. جيلت ماثيو د. بالمر جوري روجيلج كارينا فون شوكمان بلير تروين مايلز ألين روبي أندرو ريتشارد أ. بيتس أليكس بورجر تيم بوير جيدو أ. برويرسما كارلو بوانتمبو سامانثا بورجس كيارا كانجازو ليجينغ تشينغ بيير فريدلينغشتاين أندرو غيتلمان يوهانس غوتشوف ماسايوشي إيشي ستيوارت جنكينز شين لان كولين موريش ينس ميوله كريستوفر كادو جون كينيدي راشيل إي. كيلك بول ب. كروميل جان سي. مينكس غونار ميهر فايشالي نايك جلين بي. بيترز آنا بيراني جوليا بونغراتز كارل-فريدريش شلايسنر سونيا آي. سيني فيراتني صوفي زوبا بيتر ثورن مهش ف. م. كوفيلكام إليسا ماياماكي يوكا-بيكا يالكاني مارغريت فان مارل راشيل م. هوسلي روبرت روهدي دومينيك شومخر غيدو فان دير ويرف راسل فوز كيرستن زيكفيلد شيوبين زانغ فاليري ماسون-دلموت ، و بانماو زهاي مركز بريستلي، جامعة ليدز، ليدز، LS2 9JT، المملكة المتحدة المعهد الدولي لتحليل النظم التطبيقية (IIASA)، فيينا، النمسا مكتب الأرصاد الجوية – مركز هادلي، إكستر، المملكة المتحدة معهد تغيير البيئة، جامعة أكسفورد، أكسفورد، المملكة المتحدة معهد ميركاتور للبحوث حول المشاعات العالمية وتغير المناخ (MCC)، برلين، ألمانيا مركز السياسة البيئية، إمبريال كوليدج لندن، لندن، المملكة المتحدة معهد علوم الغلاف الجوي والمناخ، قسم علوم النظم البيئية، ETH زيورخ، زيورخ، سويسرا الأرصاد الجوية الفرنسية، جامعة تولوز، المركز الوطني للبحث العلمي، تولوز، فرنسا البيئة وتغير المناخ كندا، فيكتوريا، كندا مدرسة علوم الأرض، جامعة بريستول، بريستول، المملكة المتحدة ميركاتور أوشن إنترناشيونال، تولوز، فرنسا مكتب الأرصاد الجوية، ملبورن، أستراليا مركز CICERO للبحوث المناخية الدولية، أوسلو، النرويج ECWMF، بون، ألمانيا المراكز الوطنية لمعلومات البيئة التابعة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، سيلفر سبرينغ، ماريلاند، الولايات المتحدة الأمريكية معهد الفيزياء الجوية، الأكاديمية الصينية للعلوم، بكين، الصين مختبر ديناميات السوائل الجيوفيزيائية NOAA، برينستون، نيو جيرسي، الولايات المتحدة الأمريكية كلية البيئة والعلوم والاقتصاد، جامعة إكستر، إكستر، المملكة المتحدة مختبر الأرصاد الجوية الديناميكية / معهد بيير سيمون لابلاس، CNRS، المدرسة العليا / جامعة PSL، باريس، فرنسا موارد المناخ، ملبورن، أستراليا مختبر المراقبة العالمية NOAA، بولدر، كولورادو، الولايات المتحدة الأمريكية معهد الأبحاث الجوية، تسوكوبا، اليابان مركز الحوسبة المناخية الألماني، هامبورغ، ألمانيا (DKRZ) باحث مستقل: فيردون، فرنسا المركز الأوروبي المتوسطي لتغير المناخ (CMCC)، فينيسيا، إيطاليا علوم البيئة، جامعة كا فوسكاري، فينيسيا، إيطاليا

قسم الجغرافيا، جامعة لودفيغ ماكسيميليان، ميونيخ، ألمانيا
تحليلات المناخ، برلين، ألمانيا
قسم الجغرافيا و IRI THESys، جامعة هومبولت في برلين، برلين، ألمانيا
معهد بيير سيمون لابلاس، مختبر علوم المناخ والبيئة، UMR8212 CNRS-CEA-UVSQ، جامعة باريس-ساكلاي، 91191، غيف-سور-إيفيت، فرنسا
مركز أبحاث المناخ ICARUS، جامعة مينوث، مينوث، أيرلندا
بيركلي إيرث، بيركلي، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية
المراكز الوطنية لمعلومات البيئة التابعة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، آشفيل، نورث كارولينا، الولايات المتحدة الأمريكية
قسم الجغرافيا، جامعة سايمون فريزر، فانكوفر، كندا
الأكاديمية الصينية لعلوم الأرصاد الجوية، بكين، الصين
معهد ماكس بلانك للأرصاد الجوية، هامبورغ، ألمانيا
معهد CIRES، جامعة كولورادو بولدر، بولدر، كولورادو، الولايات المتحدة الأمريكية
جامعة واغنينغن للعلوم والبحوث، واغنينغن، هولندا
مختبر المحيط الهادئ الوطني، ريتشلاند، واشنطن، الولايات المتحدة الأمريكية
لارك، ناسا، هامبتون، الولايات المتحدة الأمريكية
معهد الأرصاد الجوية الفنلندي، هلسنكي، فنلندا
دلترس، دلفت، هولندا
معهد الأنظمة العالمية، جامعة إكستر، إكستر، المملكة المتحدة
مؤسسة سكريبس لعلوم المحيطات، جامعة كاليفورنيا سان دييغو، لا جولا، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية
متتبع تغير المناخ، مؤسسة البيانات من أجل العمل، أمستردام، هولندا
المراسلة: بيرس م. فورسترp.m.forster@leeds.ac.uk)
تاريخ الاستلام: 24 أبريل 2024 – بدأت المناقشة: 8 مايو 2024
تمت المراجعة: 30 مايو 2024 – تم القبول: 31 مايو 2024 – تم النشر: 5 يونيو 2024

الملخص

تُعتبر تقييمات الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) المصدر الموثوق للأدلة العلمية في المفاوضات المناخية التي تجري تحت إطار اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ (UNFCCC). يجب أن تستند عملية اتخاذ القرار القائمة على الأدلة إلى معلومات محدثة وفي الوقت المناسب حول المؤشرات الرئيسية لحالة نظام المناخ وتأثير الإنسان على النظام المناخي العالمي. ومع ذلك، تُنشر تقارير IPCC المتعاقبة بفواصل زمنية تتراوح بين 5-10 سنوات، مما يخلق احتمال وجود فجوة معلوماتية بين دورات التقارير.

نتبع طرقًا قريبة قدر الإمكان من تلك المستخدمة في تقرير التقييم السادس (AR6) لفريق العمل الأول (WGI) التابع للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC). نقوم بتجميع مجموعات بيانات المراقبة لإنتاج تقديرات لمؤشرات المناخ الرئيسية المتعلقة بضغط نظام المناخ: انبعاثات غازات الدفيئة والعوامل المناخية قصيرة الأجل، تركيزات غازات الدفيئة، الضغط الإشعاعي، عدم توازن الطاقة في الأرض، تغييرات درجة حرارة السطح، الاحترار المنسوب إلى الأنشطة البشرية، الميزانية الكربونية المتبقية، وتقديرات لدرجات الحرارة القصوى العالمية. الغرض من هذا الجهد، المستند إلى نهج البيانات المفتوحة والعلوم المفتوحة، هو جعل مؤشرات المناخ العالمية الموثوقة والمحدثة سنويًا متاحة في المجال العام.https://doi.org/10.5281/zenodo.11388387، سميث وآخرون، 2024أ). حيث يمكن تتبعها إلى طرق تقارير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ، يمكن الوثوق بها من قبل جميع الأطراف المعنية في مفاوضات اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ وتساعد في نقل فهم أوسع لأحدث المعرفة حول نظام المناخ واتجاه تطوره.

تشير المؤشرات إلى أنه، بالنسبة لمتوسط عقد 2014-2023، كان الاحترار الملحوظ 1.19 [1.06 إلى ، منها 1.19 [1.0 إلى كان ناتجًا عن الأنشطة البشرية. بالنسبة لمتوسط السنة الواحدة، وصل الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية إلى 1.31 [1.1 إلى في عام 2023 بالنسبة لـ أفضل تقدير هو أقل من سجل الاحترار المسجل في عام 2023 والذي يبلغ 1.43 [1.32 إلى “، مما يشير إلى مساهمة كبيرة للتقلبات الداخلية في سجل عام 2023. لقد زادت ظاهرة الاحترار الناتجة عن الأنشطة البشرية بمعدل غير مسبوق في السجل القياسي، حيث وصلت إلى 0.26 لكل عقد خلال الفترة من 2014 إلى 2023. إن هذا المعدل المرتفع من الاحترار ناتج عن مجموعة من انبعاثات غازات الدفيئة التي تظل عند مستوى مرتفع مستمر من على مدار العقد الماضي، بالإضافة إلى الانخفاضات في قوة تبريد الهباء الجوي. على الرغم من ذلك، هناك أدلة على أن معدل الزيادة في لقد تباطأت الانبعاثات على مدى العقد الماضي مقارنةً بالعقد الأول من الألفية، واعتمادًا على الخيارات المجتمعية، يمكن أن تتبع سلسلة مستمرة من هذه التحديثات السنوية خلال العقد الحرج 2020s تغييرًا في الاتجاه لبعض المؤشرات المعروضة هنا.

1 المقدمة

قدم تقرير التقييم السادس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (AR6) تقييمًا لتأثير الإنسان على المؤشرات الرئيسية لحالة المناخ استنادًا إلى بيانات حتى عام 2019 (IPCC، 2021a، القسم التكميلي S1). من المقرر أن يصدر التقرير التقييمي التالي للهيئة، AR7، نحو نهاية العقد. نظرًا لسرعة التغيرات الأخيرة، والحاجة إلى معرفة مناخية محدثة لإبلاغ صنع القرار القائم على الأدلة، تم بدء مؤشرات تغير المناخ العالمية (IGCC) لتزويد صانعي السياسات بتحديثات سنوية لأحدث الفهم العلمي حول حالة مؤشرات المناخ الحرجة المختارة وتأثير الإنسان.
تتبع هذه التحديث السنوي الثاني بشكل عام نفس تنسيق العام الماضي (فورستر وآخرون، 2023)، مع التركيز على المؤشرات المتعلقة بتسخين نظام المناخ، بدءًا من انبعاثات غازات الدفيئة وصولاً إلى تقديرات الاحترار الناجم عن الإنسان والميزانية الكربونية المتبقية. تقدم الشكل 1 نظرة عامة على الجوانب التي تم تقييمها وترابطها من السبب (الانبعاثات) إلى الأثر (التغيرات في المؤشرات الفيزيائية) إلى محركات التأثير المناخي. كما يوفر خريطة بصرية حول هيكل الأقسام المتبقية في هذه الورقة لتوجيه القارئ.
التحديث يعتمد على المنهجيات التي تم تقييمها من قبل تقرير التقييم السادس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (AR6) حول الأساس العلمي الفيزيائي لتغير المناخ (تقرير مجموعة العمل الأولى (WGI)؛ الهيئة، 2021a) بالإضافة إلى الفصل 2 من تقرير مجموعة العمل الثالثة (Dhakal et al.، 2022) وهو متماشي مع الجهود التي بدأت في AR6 لتنفيذ مبادئ FAIR (قابل للاكتشاف، قابل للوصول، قابل للتشغيل البيني، قابل لإعادة الاستخدام) من أجل القابلية للتكرار وإعادة الاستخدام (Pirani et al.، 2022؛ Iturbide et al.، 2022). تقارير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ تقدم تقييمًا أوسع بكثير للعلوم والمنهجيات – نحن لا نحاول إعادة إنتاج الطبيعة الشاملة لهذه التقييمات. وبالتالي، لا نعتبر اعتماد نهج مختلف جذريًا عن AR6. بدلاً من ذلك، هدفنا هو تتبع تغييرات نظام المناخ وتحسينات المنهجيات المتطورة بين دورات تقارير الهيئة، وبالتالي تحقيق الشفافية والاتساق بين التقارير المتعاقبة.
التحديث منظم على النحو التالي: يتم استخدام الانبعاثات (القسم 2) وتركيزات غازات الدفيئة (GHG) (القسم 3) لتطوير تقديرات محدثة للقوة الإشعاعية الفعالة (القسم 4). عدم توازن الطاقة في الأرض (القسم 5) وملاحظات تغير درجة حرارة السطح العالمية (القسم 6) هي مؤشرات عالمية رئيسية لعالم دافئ. يتم رسم مساهمات تغير درجة حرارة السطح العالمية من التأثيرات البشرية والطبيعية بشكل رسمي في القسم 7، الذي يتتبع مستوى ومعدل الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية. يقوم القسم 8 بتحديث الميزانية الكربونية المتبقية إلى عتبات درجات حرارة ذات صلة بالسياسات. يقدم القسم 9 مثالاً على مؤشرات عالمية مرتبطة بظواهر المناخ المتطرفة لدرجات حرارة سطح الأرض القصوى. أحد الأغراض المهمة لهذه العملية هو جعل هذه المؤشرات متاحة على نطاق واسع ومفهومة. تتوفر الشيفرة والبيانات في القسم 10، وتُعرض الاستنتاجات في القسم 11. البيانات متاحة-
قابل فيhttps://doi.org/10.5281/zenodo. 11388387 (سميث وآخرون، 2024أ).

2 انبعاثات

تم تقييم الانبعاثات التاريخية الناتجة عن النشاط البشري في كل من AR6 WGI و WGIII. وقد قام الفصل الخامس من WGI بتقييم و الانبعاثات في سياق دورة الكربون (كاناديل وآخرون، 2021). قام الفصل السادس من WGI بتقييم الانبعاثات في سياق فهم تأثيرات المناخ وجودة الهواء للعوامل المناخية قصيرة الأجل (سزوبا وآخرون، 2021). قام الفصل الثاني من WGIII، الذي نُشر بعد عام (دهكال وآخرون، 2022)، بتقييم المصادر القطاعية للانبعاثات وقدم أحدث فهم لمستوى الانبعاثات الحالي. تستند هذه الفقرة إلى الأساليب والبيانات المستخدمة في هذا الفصل من WGIII.

2.1 طرق تقدير تغييرات انبعاثات غازات الدفيئة

كما في التقرير السادس للفريق العامل الثالث، تشير انبعاثات غازات الدفيئة الصافية في هذه الورقة إلى انبعاثات غازات الدفيئة من المصادر البشرية مطروحًا منها الإزالة بواسطة المصارف البشرية، بالنسبة لغازات الدفيئة المبلغ عنها بموجب التنسيق المشترك للتقارير في اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ. يشمل هذا انبعاثات من الوقود الأحفوري والصناعة ); شبكة انبعاثات من استخدام الأراضي، وتغير استخدام الأراضي، والغابات -LULUCF); ؛ وانبعاثات الغازات الفلورية (غاز F). يتكون بشكل رئيسي من انبعاثات احتراق الوقود الأحفوري، بالإضافة إلى الانبعاثات الناتجة عن العمليات الصناعية مثل إنتاج الأسمنت. وهذا يستثني استخدام الكتلة الحيوية والوقود الحيوي. -تُعزى انبعاثات الغابات واستخدام الأراضي (LULUCF) بشكل رئيسي إلى إزالة الغابات، ولكنها تشمل أيضًا الإزالة الناتجة عن الأنشطة البشرية على الأراضي من التشجير وإعادة التشجير، والانبعاثات الناتجة عن قطع الأشجار وتدهور الغابات، والانبعاثات والإزالة في دورات الزراعة المتنقلة، بالإضافة إلى الانبعاثات والإزالة الناتجة عن تغييرات استخدام الأراضي وأنشطة إدارة الأراضي الأخرى، بما في ذلك حرق الخث وتصريف المياه. وانبعاثات غازات الفلوراين – مرتبطة بقطاعات استخراج الوقود الأحفوري والزراعة والصناعة والنفايات.
لقد أدت الاتفاقيات التنظيمية العالمية إلى تصنيف مزدوج لانبعاثات الغازات F (المعروفة أيضًا بالغازات الهالوجينية). بموجب محاسبة اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ، تسجل الدول انبعاثات الهيدروفلوركربونات (HFCs) والبرفلوركربونات (PFCs) وسداسي فلوريد الكبريت ( ) و ثلاثي فلوريد النيتروجين – هنا بعد ذلك “غازات الفلوروكربون التابعة لاتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ”. ومع ذلك، تميل السجلات الوطنية إلى استبعاد الهالونات، والكلوروفلوروكربونات (CFCs) والكلوروهيدروفلوروكربونات (HCFCs) هنا بعد ذلك “غازات الفلوروكربون ODS (المواد المستنفدة للأوزون)” – حيث تم تنظيمها في البداية بموجب بروتوكول مونتريال وتعديلاته. وفقًا لتقييم WGIII، لا تشمل تقارير انبعاثات غازات الدفيئة لدينا غازات الفلوروكربون ODS والمواد الأخرى، ولكنها مدرجة في التقييمات اللاحقة لتغير التركيز (بما في ذلك المركبات التي تتكون في الغلاف الجوي كالأوزون)، الإشعاع الفعال –
الشكل 1. مخطط تدفق إنتاج البيانات من الانبعاثات إلى الاحترار الناتج عن الإنسان والميزانية الكربونية المتبقية، موضحًا كل من المنطق وسير العمل داخل إنتاج الورقة.
القوة الدافعة، الاحترار الناتج عن الإنسان، ميزانيات الكربون وتأثيرات المناخ بما يتماشى مع تقييم WGI.
هناك أيضًا تقاليد مختلفة تُستخدم لتحديد الكمية تدفقات LULUCF. تشمل هذه استخدام نماذج المحاسبة، ونماذج الغطاء النباتي العالمية الديناميكية (DGVMs) وتقارير الجرد الوطنية المجمعة (Pongratz et al.، 2021). يختلف كل منها من حيث الحدود النظامية والتعريفات المطبقة، ولا يمكن مقارنتها بشكل مباشر. ومع ذلك، أظهرت الجهود المبذولة لـ “ترجمة” التقديرات المحاسبية والجرد الوطني باستخدام DGVMs درجة من
عدم التناسق بين الأساليب المتنوعة (Friedlingstein et al., 2022; Grassi et al., 2023).
كل فئة من انبعاثات غازات الدفيئة المدرجة هنا تغطيها مصادر أولية ومجموعات بيانات متنوعة. على الرغم من أن العديد من مجموعات البيانات تغطي فئات فردية، إلا أن القليل منها يمتد عبر فئات متعددة، وفقط أقلية لديها جداول تحديث متكررة وفي الوقت المناسب. يغطي الميزانية العالمية للكربون (GCB؛ فريدلينغشتاين وآخرون، 2023) و لولوكف. قاعدة بيانات الانبعاثات للبحث الجوي العالمي (إدجار؛ كريبا وآخرون، 2023) ونموذج بوتسدام المتكامل في الوقت الحقيقي للتقييم الاحتمالي لـ
مسارات الانبعاثات (PRIMAP-hist؛ غوتشوف وآخرون، 2016، 2024) تغطي وغازات F التابعة لاتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ. يغطي نظام بيانات انبعاثات المجتمع (CEDS؛ هويسلي وآخرون، 2018؛ هويسلي وسميث، 2024) و قاعدة بيانات انبعاثات الحرائق العالمية (GFED؛ فان دير ويرف وآخرون، 2017) الإصدار 4.1s تغطي و كما هو موضح أدناه، لأسباب مختلفة، لم يتم استخدام جميع هذه المجموعات البيانية في هذا التحديث.
في AR6 WGIII، تم حساب إجمالي انبعاثات غازات الدفيئة الصافية كمجموع لـ وغازات F من اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ من EDGAR وصافي -انبعاثات LULUCF من GCB. صافي -تبع انبعاثات LULUCF اتفاقية GCB وتم اشتقاقها من متوسط ثلاثة نماذج محاسبية (هانسيس وآخرون، 2015؛ هوتون وناسيكاس، 2017؛ غاسر وآخرون، 2020). تم استخدام الإصدار 6 من EDGAR (مع تطبيق منهجية سريعة للعام النهائي من البيانات – 2019)، جنبًا إلى جنب مع الإصدار 2020 من GCB (فريدلينغشتاين وآخرون، 2020). -معادل ( تم حساب الانبعاثات باستخدام إمكانيات الاحترار العالمي مع أفق زمني مدته 100 عام (GWP100 من الآن فصاعدًا) من الفصل 7 من تقرير التقييم السادس (Forster et al.، 2021). كانت نطاقات عدم اليقين مستندة إلى تقييم مقارن للبيانات المتاحة وحكم الخبراء، مما يتوافق مع فترة الثقة (مينكس وآخرون، 2021): لـ لـ -LULUCF، لـ وغازات الفلور، و لـ (يرجى ملاحظة أن GCB يقيم عدم اليقين بمقدار انحراف معياري واحد لـ كـ ومن أجل -LULUCF كـ ; فريدلينغشتاين وآخرون، 2022). تم جمع إجمالي عدم اليقين بطريقة الرباعية، مع افتراض استقلال التقديرات لكل نوع/مصدر. تعكس هذه الشكوك، حيث أبلغت AR6 WGIII عن الانبعاثات إلى رقمين معنويين فقط. عدم اليقين في مقاييس GWP100 يبلغ تقريبًا لم يتم تطبيقها (مينكس وآخرون، 2021).
تحلل هذه الدراسة نفس تجميع غازات الدفيئة كما في التقرير السادس التقييمي WGIII. نتبع نفس النهج لتقدير عدم اليقين و الانبعاثات. نحن نستخدم أيضًا نفس نوع مصادر البيانات ولكن نجري تغييرات مهمة على الاختيار المحدد لمصادر البيانات لتحسين جودة البيانات بشكل أكبر، كما هو مقترح في مناقشة فجوة المعرفة في تقرير WGIII (دهكال وآخرون، 2022). بدلاً من استخدام بيانات EDGAR (التي تتوفر الآن كالإصدار 8)، نستخدم بيانات GCB لـ -FFI، بيانات PRIMAP-hist CR (المبلغ عنها من قبل الدول) لـ و ، وتركيزات الغازات في الغلاف الجوي مع تقديرات أفضل لعمر انبعاثات غازات F بموجب اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ (Hodnebrog et al.، 2020). كما في تقرير التقييم السادس WGIII، نستخدم GCB لصافي انبعاثات LULUCF، مع أخذ متوسط ثلاثة نماذج محاسبية (BLUE بواسطة هانسيز وآخرون، 2015؛ H&C بواسطة هوتون وكاستانه، 2023؛ OSCAR بواسطة غاسر وآخرون، 2020). تتضمن منهجية GCB انبعاثات من إزالة الغابات وحرائق تدهور الغابات ولكنها تستثني حرائق الغابات، التي يُفترض أنها طبيعية حتى لو أثرت تغيرات المناخ على شدتها وتكرارها. يتم تضمين انبعاثات السفن ولكن يتم استبعاد الانبعاثات العسكرية (مثل Bun et al.، 2024). من أجل المزيد من الشمولية، نقوم هذا العام أيضًا بتضمين تقديرات لـ
و انبعاثات من حرائق الكتلة الحيوية العالمية، مستمدة من GFED4.1s.
هناك ثلاثة أسباب لاختيار هذه البيانات المحددة. أولاً، تميل جرد انبعاثات غازات الدفيئة الوطنية إلى استخدام طرق محسّنة وأعلى مستوى لتقدير تدفقات الانبعاثات مقارنة بالجرد العالمي مثل EDGAR (ذهاكل وآخرون، 2022؛ مينكس وآخرون، 2021). حيث أن قواعد بيانات GCB و PRIMAP-hist CR تدمج أحدث التقديمات الوطنية للجرد إلى اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ، فإن اختيار هذه القواعد البيانات يستفيد بشكل أفضل من التحسينات على مستوى الدول في بنى جمع البيانات. من المهم الاعتراف، مع ذلك، بأن الجرد الوطني يختلف بشكل كبير من حيث فترات الإبلاغ، والأساليب المطبقة، وعوامل الانبعاثات (مينكس وآخرون، 2021). ومن الجدير بالذكر أن مجموعة بيانات PRIMAP-hist CR لديها إجمالي أقل بكثير من الانبعاثات بالنسبة لكل من مجموعات البيانات الأخرى المبلغ عنها هنا وتقديرات الانعكاس الجوي العالمية التي تم تقييمها في هذه الورقة. لقد تم تقييم مجموعة كبيرة من الأدبيات على المستوى الوطني الانعكاسات مقابل المخزونات، مع وجود ميل للأولى لتجاوز الأخيرة (دينغ وآخرون، 2022؛ تيبريوال وآخرون، 2024؛ جاناردانان وآخرون، 2024؛ سكاربيلي وآخرون، 2022). مقارنة بالوسيط لنماذج الانعكاس المبلغ عنها من دينغ وآخرون (2022)، فإن PRIMAP-Hist CR يُبلغ عن أرقام أقل انبعاثات الهند، والاتحاد الأوروبي 27 + المملكة المتحدة، والبرازيل، وروسيا، وإندونيسيا ولكن ليس في حالة الصين والولايات المتحدة (انظر الشكل S1).
ثانيًا، لا يزال الإبلاغ الشامل عن انبعاثات غازات F يمثل تحديًا في السجلات الوطنية وقد يستثني بعض التطبيقات العسكرية (انظر مينكس وآخرون، 2021؛ ذهكال وآخرون، 2022). ومع ذلك، فإن غازات F هي مواد من صنع الإنسان بالكامل، ويمكن قياس تركيزاتها بشكل فعال وموثوق في الغلاف الجوي. لذلك، نتبع نهج AR6 WGI في الاستفادة من الملاحظات الجوية المباشرة.
ثالثًا، اختيار بيانات GCB لـ يعني أنه يمكننا دمج توقعاته لذلك العام الانبعاثات في وقت النشر (أي لعام 2023). لا توجد مجموعة بيانات أخرى باستثناء GCB تقدم توقعات لـ الانبعاثات في هذه الفترة الزمنية. في هذه المرحلة من دورة النشر (منتصف العام)، توفر المصادر الأخرى المختارة نقاط بيانات بفارق زمني قدره عامين (أي لعام 2022). بينما تُفيد هذه الخيارات البيانية تقييمنا العام لانبعاثات غازات الدفيئة، نقدم مقارنة عبر مجموعات البيانات لكل فئة من فئات الانبعاثات، بالإضافة إلى مقارنة بين تقديراتنا وتقدير مستمد من قواعد بيانات مشابهة لـ AR6 WGIII (أي EDGAR لـ وغير انبعاثات غازات الدفيئة و GCB لـ -LULUCF).

2.2 انبعاثات غازات الدفيئة المحدثة

تُعرض تقديرات انبعاثات غازات الدفيئة المحدثة في الشكل 2 والجدول 1. كانت إجمالي انبعاثات غازات الدفيئة العالمية في عام 2022، نفس المستويات العالية السابقة في عامي 2019 و2021. من هذا المجموع، ساهم ساهمت LULUCF ساهم 2.7 ساهم وانبعاثات غازات الفلوراين ساهمت التوقعات الأولية
تشير إلى المجموع الكلي ظلّت الانبعاثات مشابهة في عام 2023، مع انبعاثات من الوقود الأحفوري والصناعة عند ومن تغيير استخدام الأراضي في (فرايدلينغستين وآخرون، 2023؛ انظر أيضًا ليو وآخرون، 2024؛ الوكالة الدولية للطاقة، 2023). لاحظ أن غازات الاحتباس الحراري ODS مثل الكلوروفلوروكربونات والكلوروهيدروفلوروكربونات مستبعدة من سجلات انبعاثات غازات الدفيئة الوطنية. من أجل التناسق مع AR6، تم استبعادها هنا أيضًا. إن تضمينها هنا سيزيد من إجمالي انبعاثات غازات الدفيئة العالمية بـ في عام 2022.
متوسط انبعاثات غازات الدفيئة السنوية لعقد 2013-2022 كان “، وهو نفس التقدير من العام الماضي للفترة 2012-2021. لقد زادت انبعاثات غازات الدفيئة المتوسطة على مدى العقود بشكل مستمر منذ السبعينيات عبر جميع المجموعات الرئيسية من غازات الدفيئة، مدفوعة بشكل أساسي بزيادة انبعاثات من الوقود الأحفوري والصناعة ولكن أيضًا ارتفاع انبعاثات و تُنظم الغازات المسببة لاستنفاد الأوزون في الطبقة الستراتوسفيرية بموجب بروتوكول مونتريال وتعديلاته، وقد انخفضت انبعاثاتها بشكل كبير منذ التسعينيات، في حين أن انبعاثات الغازات الأخرى، التي تُنظم بموجب اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ، قد نمت بشكل أسرع من انبعاثات الغازات الدفيئة الأخرى ولكن من مستويات منخفضة. كل من الحجم والاتجاه لـ تظل الانبعاثات الناتجة عن تغيير استخدام الأراضي غير مؤكدة بشكل كبير، حيث تشير أحدث البيانات إلى متوسط تدفق صافي يتراوح بين 4 و على مدى العقود القليلة الماضية.
أبلغت مجموعة العمل الثالثة من التقرير السادس عن الانبعاثات البشرية الصافية الإجمالية لـ في عام 2019 ومتوسط الانبعاثات السنوية على مدى عقد من 2010 إلى 2019. بالمقارنة، فإن تقديراتنا هنا لفترة AR6 تصل إلى في عام 2019 ومتوسط سنوي قدره لنفس العقد (2010-2019). الفرق بين هذه الأرقام، بما في ذلك نطاق عدم اليقين النسبي المنخفض، مدفوع جزئيًا بالتعديل الكبير في تقديرات GCB CO2-LULUCF بين النسخة 2020 (المستخدمة في AR6 WGIII) من وإصدار 2022 (المستخدم هنا) من . السبب الرئيسي وراء هذا التعديل النزولي يأتي من التقديرات المحدثة للمناطق الزراعية من قبل منظمة الأغذية والزراعة (الفاو)، التي تستخدم خرائط تغطية الأراضي متعددة السنوات من الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية، مما يؤدي إلى انخفاض الانبعاثات الناتجة عن توسع الأراضي الزراعية، لا سيما في المناطق الاستوائية. من المهم ملاحظة أن هذا التغيير ليس انعكاسًا لتغيير وتحسين المنهجية بحد ذاتها، بل هو تحديث للتقدير الناتج بسبب التحديثات في بيانات المدخلات المتاحة. ثانيًا، هناك تغييرات نسبية صغيرة ناتجة عن تحسينات في مجموعات البيانات منذ التقرير السادس لتقييم المناخ (AR6)، بما في ذلك الإضافة الجديدة لانبعاثات حرق الكتلة الحيوية العالمية (حرائق المناظر الطبيعية). تأثيرات مجموعة البيانات هي الأكبر بالنسبة لـ حيث تم تقليل تقدير الانبعاثات بـ في عام 2019. هذا مرتبط بالتحول من EDGAR في AR6 إلى PRIMAPhist CR في هذه الدراسة. تقديرات EDGAR أعلى بكثير الانبعاثات – من المصادر الأحفورية الهاربة، بالإضافة إلى قطاع الثروة الحيوانية وزراعة الأرز والنفايات – مقارنة بالبيانات المبلغ عنها من قبل الدول باستخدام طرق أعلى مستوى، كما هو مجمع في PRIMAP-hist CR (انظر القسم 2.1). التقدير لـ FFI هو أيضًا أقل لعام 2019 في هذه الدراسة بسبب
التحول من EDGAR إلى GCB، حيث يتضمن الأخير مصيدة لثاني أكسيد الكربون الناتج عن الأسمنت لم يتم أخذها في الاعتبار في EDGAR. الفروقات في الغازات المتبقية لعام 2019 صغيرة نسبيًا من حيث الحجم (زيادة في واتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ – الغازات المفلورة ( )).
كانت حصة الوقود الأحفوري من انبعاثات غازات الدفيئة العالمية تقريبًا في عام 2022 (مرجح GWP100)، استنادًا إلى مجموعة بيانات EDGAR v8 (كريبا وآخرون، 2023) واستخدام الأراضي الصافي الانبعاثات من الميزانية العالمية للكربون (فريدلينغشتاين وآخرون، 2023). تأتي الانبعاثات غير الناتجة عن الوقود الأحفوري في الغالب من تغيير استخدام الأراضي، والزراعة، وإنتاج الأسمنت، والنفايات، وانبعاثات الغازات الفلورية.
تشير الأدبيات الجديدة التي لم تكن متاحة في وقت تقرير التقييم السادس (AR6) إلى أن الزيادات في الغلاف الجوي تتأثر التركيزات أيضًا بانبعاثات الميثان الناتجة عن تغييرات الأراضي الرطبة نتيجة لتغير المناخ (مثل باسu وآخرون، 2022؛ بينغ وآخرون، 2022؛ نيسبت وآخرون، 2023؛ زانغ وآخرون، 2023). هناك أيضًا تأثير محتمل من التخصيب (فيرون وآخرون، 2024؛ هو وآخرون، 2023). لا تُعتبر مثل هذه التغذية الراجعة لدورة الكربون هنا لأنها ليست انبعاثًا مباشرًا من النشاط البشري، ومع ذلك ستساهم في زيادة تركيز غازات الدفيئة، والتغيرات في القوة والدورة الطاقية التي ستناقش في الأقسام التالية. ستصبح أكثر أهمية ليتم أخذها في الاعتبار بشكل صحيح في السنوات القادمة.

2.3 عوامل المناخ قصيرة الأمد غير الميثانية

بالإضافة إلى انبعاثات غازات الدفيئة، نقدم تحديثًا للانبعاثات البشرية من العوامل المناخية قصيرة العمر غير الميثانية (SLCFs) ( الكربون الأسود (BC)، الكربون العضوي (OC)، المركبات العضوية المتطايرة (VOCs)، أول أكسيد الكربون و ). يتم تقديم البيانات في الجدول 2. يتم تناول مركبات الهيدروفلوروكربون في القسم 2.2.
تنشأ انبعاثات SLCFs القطاعية من مصدرين. بالنسبة لقطاعات الوقود الأحفوري والصناعة والنفايات والزراعة، نستخدم مجموعة بيانات CEDS. توفر CEDS إجماليات الانبعاثات العالمية من 1750 إلى 2022 في أحدث إصدار لها (v_2024_04_01) (Hoesly et al.، 2018؛ Hoesly وSmith، 2024). لا تتوفر حاليًا بيانات انبعاثات CEDS لعام 2023. تم تقدير بيانات 2023 من خلال افتراض عودة مقاسة إلى سيناريو انبعاثات SSP2-4.5 الأساسي، الذي تم استخدامه كمدخلات لـ COVID-MIP (Forster et al.، 2020؛ Lamboll et al.، 2021). نجد أن اتجاهات الانبعاثات من 2020 إلى 2022 عند مقارنة CEDS و COVID-MIP ليست مختلفة بشكل كبير (الشكل S2)، لذا فإن تمديد COVID-MIP إلى 2023 مبرر. في Forster et al. (2023)، كانت مجموعة بيانات CEDS متاحة فقط حتى 2019، لذا تم استخدام تمديد COVID-MIP حتى 2022. لذلك، تم تعديل انبعاثات 2020 في ورقة هذا العام مع بيانات 2020-2022 التي نشأت الآن من CEDS.
بشكل عام، الصافي كانت الانبعاثات مشابهة (ضمن ; انظر القسم S2) خلال فترة 2020-2022 في مجموعة بيانات CEDS مقارنة بتقديرنا في Forster et al. (2023). تأخذ مجموعة بيانات CEDS في الاعتبار إدخال ضوابط صارمة على كبريت الوقود التي تم تنفيذها من قبل المنظمة البحرية الدولية –
الشكل 2. انبعاثات غازات الدفيئة الناتجة عن الأنشطة البشرية على مستوى العالم سنويًا حسب المصدر، 1970-2022. يُرجى الرجوع إلى القسم 2.1 للحصول على قائمة بمجموعات البيانات. تشير مجموعات البيانات التي تحتوي على نجمة (*) إلى المصادر المستخدمة لتجميع إجمالي انبعاثات غازات الدفيئة العالمية في (أ). تم حساب انبعاثات (e) في (أ) و (و) باستخدام GWP100 من AR6 WGI، الفصل 7 (Forster et al.، 2021). تشمل انبعاثات غازات F في (أ) فقط انبعاثات غازات F وفقًا لاتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ (UNFCCC) (انظر القسم 2.1 للحصول على قائمة بالأنواع). تشير انبعاثات غازات F في (و) إلى غازات F وفقًا لاتفاقية الأمم المتحدة الإطارية، باستثناء “CIP v2024.04 [غازات F ODS]”. تشير GFED إلى و انبعاثات من حرائق الكتلة الحيوية العالمية فقط. تتضمن مجموعة بيانات GCB v2023 في (ب) مصيدة كربونات الأسمنت، لذا فهي أقل قليلاً من التقديرات الأخرى.
منظمة إيتيم في 1 يناير 2020. المجموع انبعاثات عام 2019 كانت (الجدول 2). الـ انبعاثات الشحن الدولي انخفضت بـ من في عام 2019 إلى في عام 2020، وهو قريب من المتوقع التقليص المقدر من قبل المنظمة البحرية الدولية، حوالي من رقم 2019، مع الأخذ في الاعتبار فترة التهيئة التي تستمر 3 أشهر والتغييرات الناتجة عن COVID-19. غير الشحن تأثرت الانبعاثات قليلاً بـ COVID-19 لكنها عادت إلى مستويات قريبة من مستويات عام 2019 بحلول عام 2022 في CEDS.
بالنسبة لانبعاثات SLCF الناتجة عن حرق الكتلة الحيوية، نتبع AR6 WGIII (Dhakal et al., 2022) ونستخدم GFED (van der Werf et al., 2017) الإصدار 4 مع الحرائق الصغيرة (GFED4.1s) من 1997 إلى 2023، مع تمديد مجموعة البيانات إلى عام 1750 من أجل CMIP6 (van Marle et al., 2017). التقديرات من 2017 إلى 2023 مؤقتة. كما تم توضيحه مع التحديث لانبعاثات CEDS، هناك إمكانية لتحديث كلا المصدرين لبيانات الانبعاثات في الإصدارات المستقبلية، على سبيل المثال، مع التخطيط لإدخال GFED5 استعدادًا لـ CMIP7.
الجدول 1. انبعاثات غازات الدفيئة الناتجة عن الأنشطة البشرية على مستوى العالم حسب المصدر والعقد. جميع الأرقام تشير إلى المتوسطات العقدية، باستثناء التقديرات السنوية في 2022 و2023. تُحسب انبعاثات غازات الدفيئة باستخدام GWP100 من الفصل السابع من تقرير التقييم السادس (Forster et al.، 2021). توقعات غير الانبعاثات في عام 2023 لا تزال غير متاحة في وقت النشر. الشكوك هي لـ لـ -الغابات واستخدام الأراضي لـ وغازات F، و لـ يتوافق مع فترة الثقة. تم استبعاد غازات F-ODS، كما هو مذكور في القسم 2.1. يشمل مصب كربونات الأسمنت المحسوب في فريدلينغستين وآخرون (2023).
الوحدات: 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2013-2022 ٢٠٢٢ 2023 (توقعات)
غازات الدفيئة
-FFI
-لولوكف
غازات F في اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ
باستخدام تقديرنا المشترك لـ GFED و CEDS مع استقراء لعام 2023، تم تقليل انبعاثات جميع SLCFs في عام 2022 مقارنة بعام 2019، لكنها عادت للارتفاع مرة أخرى في عام 2023 (الجدول 2). المحرك الرئيسي للزيادة في عام 2023 هو عام حرق الكتلة الحيوية الشاذ، والذي يرتبط بشكل أساسي بموسم حرائق كندا غير المسبوق في عام 2023 (بارنز وآخرون، 2023)، مع مساهمة أصغر من التعافي المستمر من COVID-19. وفقًا لهذه الافتراضات، كان عام 2023 عامًا قياسيًا لانبعاثات الكربون العضوي (المدفوعة مرة أخرى بموسم حرق الكتلة الحيوية النشط جدًا) والأمونيا (المدفوعة بزيادة مستمرة في المصادر الزراعية ومساهمة من حرق الكتلة الحيوية). أسباب زيادة الحرق غير مميزة في بيانات GFED. سواء كان الحرق ناتجًا عن الإنسان، أو رد فعل بسبب الحرارة الشديدة، أو يحدث بشكل طبيعي، نختار تضمينها في تتبعنا، حيث تم التعامل مع سجلات انبعاثات حرق الكتلة الحيوية التاريخية سابقًا على أنها بشرية المصدر (على سبيل المثال في CMIP6)، على الرغم من أن هذا الافتراض قد يحتاج إلى إعادة النظر في المستقبل. هذا يختلف عن طريقة حساب و الانبعاثات في الوقت الحاضر (القسم 2.2)، حيث لا نقوم بتضمين الانبعاثات الطبيعية في السجلات. كما هو موضح في القسم 4، فإن معالجة جميع انبعاثات حرق الكتلة الحيوية كقوة لها تداعيات على عدة فئات من القوة الإشعاعية البشرية المنشأ. الاتجاهات في انبعاثات SLCF غير متجانسة مكانياً (Szopa et al.، 2021)، مع تحولات قوية في مواقع التخفيضات والزيادات على مدى عقد 2010-2019 (Hodnebrog et al.، 2024).
الشكوك المرتبطة بتقديرات هذه الانبعاثات يصعب تحديدها. ومن القطاعات غير المحترقة للكتلة الحيوية، يُقدّر أن تكون الأقل بالنسبة لـ ، الأكبر بالنسبة للكربون الأسود (BC) (بمعدل 2) ومتوسط بالنسبة للأنواع الأخرى (سميث وآخرون، 2011؛ بوند وآخرون، 2013؛ هوسلي وآخرون، 2018). من المحتمل أيضًا أن تزداد الشكوك سواء في الماضي (هوسلي وآخرون، 2018) أو مرة أخرى في السنوات الأخيرة. تقديرات الانبعاثات غير الناتجة عن حرق الكتلة الحيوية لعام 2023، خاصة ، غير مؤكدة بشكل كبير، بسبب استخدام بيانات نشاط بديلة مع تمديد سيناريو SSP2-4.5 (انظر أعلاه). من المتوقع أن تتضمن التحديثات المستقبلية لـ CEDS عدم اليقين (Hoesly et al.، 2018). على الرغم من
الاتجاهات على مدى السنوات الأخيرة غير مؤكدة، الانخفاض العام في بعض انبعاثات SLCF المستمدة من السجلات مدعوم بسنوات شاذة مؤقتة مع انبعاثات عالية من حرق الكتلة الحيوية بما في ذلك عام 2023، وذلك بدعم من قياسات عمق الضباب الهوائي بواسطة MODIS Terra وAqua (على سبيل المثال، كواس وآخرون، 2022؛ هودنبروغ وآخرون، 2024).

3 تركيزات غازات الدفيئة المختلطة جيدًا

كما في فورستر وآخرون (2023)، نبلغ عن تقديرات أفضل لتركيزات المتوسط العالمي لـ 52 غازاً دفيئاً مختلطاً جيداً. تم تحديث هذه التركيزات هنا إلى عام 2023.
كما في AR6 وفورستر وآخرون (2023)، تم أخذ نسب الخلط من مختبر المراقبة العالمية التابع للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) وتم تحديثها هنا حتى عام 2023 (لان وآخرون، 2023أ). كما في فورستر وآخرون (2023)، يتم الإبلاغ عنه على مقياس WMO-CO2-X2019، الذي يختلف عن WMO- -مقياس X2007 المستخدم في AR6. قبل استخدام بيانات NOAA GML من عام 1980 فصاعدًا، يتم تطبيق تحويل على سلسلة زمنية لثاني أكسيد الكربون في AR6 لأخذ تغيير المقياس في الاعتبار باستخدام X2019. X2007-0.142 جزء في المليون. تم تجميع سجلات غازات الدفيئة الأخرى من شبكات NOAA وAGAGE العالمية أو تم استنتاجها من الأدبيات. تم استخدام متوسطات بيانات NOAA وAGAGE لـ ، CFC-12 و CFC-113 و CCl4 و HCFC-22 و HFC-134a و HFC-125 (لان وآخرون، 2023ب؛ داتون وآخرون، 2024؛ برين وآخرون، 2018)، والتي، جنبًا إلى جنب مع تشكل أكثر من من تأثير الإشعاع الإضافي الناتج عن غازات الدفيئة المختلطة جيدًا. في الحالات التي لا تتوفر فيها معلومات محدثة، تم استنتاج التقديرات العالمية من فيمونت وآخرون (2022)، وويسترن وآخرون (2023) أو أدبيات أخرى وتم تعديلها لتكون متسقة مع تلك المبلغ عنها في AR6. بعض الاستنتاجات تستند إلى بيانات من منتصف العقد 2010 (دروست وآخرون، 2020؛ لاوب وآخرون، 2014؛ سيموندز وآخرون، 2017؛ فولمر وآخرون، 2018) ولكن لها تأثير غير ملحوظ على إجمالي تأثير الإشعاع الإضافي المقيَّم في القسم 4 وتم تضمينها للحفاظ على التناسق مع AR6. يُفترض أن تكون عدم اليقين في نسب الخلط لعام 2023 مشابهة لعام 2019، ونتبنى نفس عدم اليقين كما تم تقييمه في AR6 WGI.
الجدول 2. انبعاثات المواد الملوثة الرئيسية SLCFs في عام 1750، 2019، 2022 و2023 من مزيج من CEDS وGFED. انبعاثات استخدم الأوزان الجزيئية. انبعاثات استخدم الأوزان الجزيئية. المركبات العضوية المتطايرة هي للكتلة الإجمالية.
مركب انبعاثات 1750 ) انبعاثات 2019 ( ) انبعاثات 2022 ( ) انبعاثات 2023 ( )
ثاني أكسيد الكبريت ( كبريتات ) 2.8 84.2 75.3 79.1
الكربون الأسود (BC) 2.1 ٧.٥ 6.8 7.3
الكربون العضوي (OC) 15.5 ٣٤.٢ ٢٥.٨ ٤٠.٧
الأمونيا ) 6.6 67.6 67.3 71.1
أكاسيد النيتروجين ) 19.4 141.7 ١٣٠.٤ ١٣٩.٤
المركبات العضوية المتطايرة (VOCs) 60.9 ٢١٧.٣ 183.9 228.1
أول أكسيد الكربون (CO) 348.4 853.8 686.4 917.5
متوسط التركيزات العالمية على السطح لـ و في عام 2023 كانت جزء في المليون (ppm) جزء في المليار (ppb) و على التوالي. لقد زادت تركيزات جميع غازات الدفيئة الرئيسية الثلاثة منذ عام 2019، مع زيادة بمقدار بـ 56 جزء في البليون و بمقدار 4.8 جزء في البليون. الزيادات منذ عام 2019 تتماشى مع تلك من شبكة CSIRO (فرانسيس وآخرون، 1999)، والتي هي و 5.0 جزء في البليون لـ و ، على التوالي. مع بعض الاستثناءات، تواصل تركيزات المواد المستنفدة للأوزون، مثل CFC-11 وCFC-12، الانخفاض، بينما زادت تركيزات المركبات البديلة (HFCs). على سبيل المثال، زاد HFC-134a منذ عام 2019 إلى 129.5 جزء في التريليون (ppt). وبشكل مجمع عبر جميع الغازات، زادت مركبات الفلوروكربون من 109.7 إلى تقدير 115 ppt. -معادل من 2019 إلى 2023، وزادت مركبات الهيدروفلوروكربون من 237 إلى 301 ppt معادل HFC-134a، بينما انخفضت غازات مونتريال من 1032 إلى 1004 ppt معادل CFC12. يتم تحديد نسب الخلط المعادلة من خلال الكفاءات الإشعاعية لكل غاز دفيئة من هودنبرغ وآخرون (2020).
الأوزون غاز دفيئة مهم مع تباين إقليمي قوي في كل من الستراتوسفير والتروبوسفير (Szopa et al., 2021). يتم تقييم تأثيره الإشعاعي الناتج عن توزيعه الإقليمي في القسم 4، ولكن وفقًا لاتفاقية AR6، لا يتم تضمينه مع غازات الدفيئة التي تم مناقشتها هنا. يتم توزيع غير الميثان من المواد الملوثة قصيرة العمر بشكل غير متجانس في الغلاف الجوي، وعادةً لا يتم الإبلاغ عنها من حيث التركيز العالمي المتوسط. عادةً ما تكون التركيزات العالمية المتوسطة لهذه المواد مستمدة من النماذج، مدعومة بشبكات المراقبة المحلية وبيانات الأقمار الصناعية (Szopa et al., 2021).
في هذا التحديث، نستخدم تقديرات عدم اليقين المستمدة من AR6 ولا نقوم بإجراء تقييم جديد. يوضح الجدول S2 في القسم S3 تركيزات محددة محدثة لجميع غازات الدفيئة المدروسة.

4 التأثير الإشعاعي الفعال (ERF)

تم تقييم تأثيرات الإشعاع الإضافي (ERFs) بشكل أساسي في الفصل السابع من تقرير التقييم السادس (AR6 WGI) (فورستر وآخرون، 2021)، الذي ركز على تقييم تأثيرات الإشعاع الإضافي الناتجة عن التغيرات في تركيزات الغلاف الجوي؛ كما دعم…
تقديرات ERF في الفصل 6 التي نسبت القوة إلى انبعاثات سابقة محددة (Szopa et al., 2021) وأيضًا أنشأت التاريخ الزمني لـ ERF الموضح في الشكل 2.10 من تقرير AR6 WGI والمناقش في الفصل 2 (Gulev et al., 2021). فقط التقديرات المعتمدة على التركيز تم تحديثها هنا.
تتبع حسابات ERF المنهجية المستخدمة في AR6 WGI (سميث وآخرون، 2021) كما تم تحديثها بواسطة فورستر وآخرون (2023). لكل فئة من فئات القوة، يتم أخذ عينة من مجموعة مونت كارلو الاحتمالية المكونة من 100000 عضو لتغطية نطاق عدم اليقين المقيَّم في كل قوة. يتم الإبلاغ عن جميع حالات عدم اليقين على أنها النطاقات المقدمة بين قوسين مربعين. تم تفصيل الطرق جميعها في القسم S4.
تظهر النتائج الملخصة للمكونات البشرية للتأثيرات الإشعاعية الإضافية والإشعاع الشمسي في عام 2023 مقارنةً بعام 1750 في الشكل 3أ. في الجدول 3، يتم تلخيصها جنبًا إلى جنب مع التأثيرات الإشعاعية الإضافية المعادلة من تقرير التقييم السادس (1750-2019) وتحديث مؤشرات المناخ للعام الماضي (1750-2022). يوضح الشكل 3ب تطور التأثيرات الإشعاعية الإضافية من عام 1750 إلى عام 2023.
زاد إجمالي التأثير الإشعاعي الناتج عن الأنشطة البشرية إلى 2.79 [1.78 إلى في عام 2023 مقارنةً بعام 1750، مقارنةً بـ 2.72 [1.96 إلى 3.48] لعام 2019 بالنسبة لعام 1750 في AR6. تقدير ERF لعام 2023 أقل من 2.91 [2.19 إلى في عام 2022 تم تقييمه في مؤشرات العام الماضي. السبب الرئيسي لانخفاض عام 2023 مقارنة بعام 2022 هو المساهمة القوية جداً من الهباء الجوي الناتج عن حرق الكتلة الحيوية في عام 2023، وخاصة انبعاثات الكربون العضوي التي عززت التأثير السلبي للهباء الجوي (انظر أيضاً القسم 2.3). انخفضت انبعاثات الكبريت من الشحن منذ عام 2020، مما أضعف التأثير السلبي للهباء الجوي وأدى إلى حوالي من 2020 إلى 2023 (Gettelman et al.، 2024؛ انظر القسم S4.2.2). ومع ذلك، من المحتمل أن الهيمنة السلبية المعززة من زيادة حرق الكتلة الحيوية قد طغت على تأثير تقليل انبعاثات الشحن. كما تم مناقشته في القسم 2، ليس من السهل تحديد مقدار مساهمة حرق الكتلة الحيوية الناتجة عن حرائق الغابات الطبيعية استجابةً لسنة 2023 الدافئة بشكل غير عادي، والتي ستكون رد فعل مناخي بدلاً من أن تكون قوة دافعة. نتبع تقليد CMIP ونعتبر جميع انبعاثات حرق الكتلة الحيوية بشرية المنشأ، على الرغم من أن هذا الافتراض قد يحتاج إلى مراجعة في المستقبل. إن النهج الذي يتضمن جميع الهباء الجوي الناتج عن حرق الكتلة الحيوية يتماشى مع الإبلاغ عن ERF بناءً على
الجدول 3. المساهمات في التأثير الإشعاعي الفعال الناتج عن الأنشطة البشرية (ERF) للفترة من 1750 إلى 2023 كما تم تقييمها في هذا القسم. البيانات هي لتقديرات سنة واحدة ما لم يُذكر خلاف ذلك. جميع القيم بوحدات الواط لكل متر مربع. ، و تتواجد النطاقات بين قوسين مربعين. كمقارنة، يتم عرض التقييمات المعادلة من AR6 (1750-2019) ومؤشرات المناخ للعام الماضي (1750-2022). تم تضمين تأثير الإشعاع الشمسي (Solar ERF) وهو غير متغير عن AR6، استنادًا إلى الدورة الشمسية الأخيرة (2009-2019)، وبالتالي يختلف عن التقدير السنوي الفردي في الشكل 3a. تم استبعاد تأثير الإشعاع البركاني (Volcanic ERF) بسبب الطبيعة المتقطعة للانفجارات.
مجبِر (AR6)
(فورستر وآخرون، 2023)
سبب التغيير منذ العام الماضي
2.16 [1.90 إلى 2.41] 2.25 [1.98 إلى 2.52] 2.28 [2.01 إلى 2.56] زيادة تركيزات غازات الدفيئة الناتجة عن زيادة الانبعاثات
0.54 [0.43 إلى 0.65] 0.56 [0.45 إلى 0.67] 0.56 [0.45 إلى 0.68]
0.21 [0.18 إلى 0.24] 0.22 [0.19 إلى 0.25] 0.22 [0.19 إلى 0.26]
غازات الدفيئة الهالوجينية 0.41 [0.33 إلى 0.49] 0.41 [0.33 إلى 0.49] 0.41 [0.33 إلى 0.49]
الأوزون 0.47 [0.24 إلى 0.71] 0.48 [0.24 إلى 0.72] 0.51 [0.25 إلى 0.76] زيادة في السلف )
بخار الماء في الستراتوسفير 0.05 [0.00 إلى 0.10] 0.05 [0.00 إلى 0.10] 0.05 [0.00 إلى 0.10]
تفاعلات الهباء الجوي مع الإشعاع -0.22 [-0.47 إلى +0.04] -0.21 [-0.42 إلى 0.00] -0.26 [-0.50 إلى -0.03] زيادة كبيرة في جزيئات الهباء الجوي الناتجة عن حرق الكتلة الحيوية في عام 2023، استمرار التعافي من COVID-19، انخفاض في الكبريت الناتج عن الشحن
استخدام الأراضي (تغيرات البياض السطحي وتأثيرات الري) إلى -0.10 إلى -0.10 إلى -0.10
جزيئات تمتص الضوء على الثلج والجليد 0.08 [0.00 إلى 0.18] 0.06 [0.00 إلى 0.14] 0.08 [0.00 إلى 0.17] انتعاش انبعاثات كولومبيا البريطانية من حرق الكتلة الحيوية
الخطوط الجوية والسحب السيرية الناتجة عن الخطوط الجوية 0.06 [0.02 إلى 0.10] 0.05 [0.02 إلى 0.09] 0.05 [0.02 إلى 0.09] تقديرات نشاط الطيران قد بدأت في التعافي منذ الجائحة لكنها لا تزال دون مستويات عام 2019 في عام 2023.
الإجمالي البشري 2.72 [1.96 إلى 3.48] 2.91 [2.19 إلى 3.63] 2.79 [1.78 إلى 3.61] احتمال وجود تأثير قوي للجسيمات الهوائية في عام 2023 يعوض جزئيًا عن الزيادات في تأثيرات غازات الدفيئة والأوزون
شدة الإشعاع الشمسي 0.01 [-0.06 إلى 0.08] 0.01 [-0.06 إلى 0.08] 0.01 [-0.06 إلى 0.08]
زيادة التركيز في غازات الدفيئة بغض النظر عما إذا كان و تسببها الانبعاثات البشرية أو جزء أصغر ناتج عن أي ردود فعل مثل حرائق الكتلة الحيوية أو الأراضي الرطبة. ومع ذلك، فإن التغيرات في غبار المعادن وملح البحر غير مدرجة في تأثيرات الإشعاع الإضافية للجسيمات، وأي تغييرات تُفسر على أنها تقلبات سنوية أو مرتبطة بردود الفعل.
كانت عدم اليقين النسبي في إجمالي تأثير الإشعاع الإضافي عند أدنى مستوى تم الإبلاغ عنه في عام 2022 (انظر الجدول 3)، ولكن مع تعزيز تأثير الإشعاع الإضافي الناتج عن حرق الكتلة الحيوية، فإن عدم اليقين النسبي في إجمالي تأثير الإشعاع الإضافي لعام 2023 أعلى من ذلك الذي تم الإبلاغ عنه في عام 2019 في التقرير السادس لتقييم المناخ (فورستر وآخرون، 2021). على الرغم من القوة القوية للهباء الجوي في عام 2023، فإن الاتجاهات العقدية في تأثير الإشعاع الإضافي الناتج عن الأنشطة البشرية
الشكل 3. القوة الإشعاعية الفعالة من 1750-2023. (أ) التغير في القوة الإشعاعية الفعالة من 1750 إلى 2023، مع عرض أفضل التقديرات (الأعمدة) و نطاقات عدم اليقين (الخطوط) من المكونات البشرية الرئيسية إلى التأثير الإشعاعي الإضافي، والتأثير الإشعاعي الإضافي الكلي البشري، والقوة الشمسية. لاحظ أن القوة الشمسية في عام 2023 هي تقدير لسنة واحدة. (ب) تطور التأثير الإشعاعي الإضافي من عام 1750 إلى 2023. يتم عرض أفضل التقديرات من الفئات البشرية الرئيسية جنبًا إلى جنب مع القوة الشمسية والبركانية (الخطوط الملونة الرقيقة)، والإجمالي (الخط الأسود الرقيق)، والإجمالي البشري (الخط الأسود السميك). تظهر عدم اليقين في القوة البشرية من خلال التظليل الرمادي.
تبقى مرتفعة وتجاوزت لكل عقد. يتم مناقشتها بمزيد من التفصيل في القسم 7.3.
إن معامل الاحترار العالمي من غازات الدفيئة المختلطة جيدًا هو 3.48 [3.18 إلى 3.79] من 1750 إلى 2023، من بينها من من من و من الغازات الهالوجينية (المساهمات لا تساوي المجموع الكلي بسبب التقريب). هذه زيادة من 3.32 [3.03 إلى 3.61] للفترة من 1750 إلى 2019 في AR6. التأثيرات الإشعاعية من و قد زادت جميعها منذ تقييم AR6 WG1 للفترة من 1750 إلى 2019، بسبب الزيادات في تركيزات الغازات في الغلاف الجوي.
الإجمالي الكلي لتأثير الإشعاع الناتج عن الهباء الجوي (مجموع تأثير الإشعاع الناتج عن تفاعلات الهباء الجوي مع الإشعاع (ERFari) وتفاعلات الهباء الجوي مع السحب (ERFaci)) لـ هو إلى مقارنة بـ إلى -0.40 في فورستر وآخرون (2023) و إلى -0.41 تم تقييمه للفترة من 1750 إلى 2019 في AR6 WG1. هذا يتعارض مع الاتجاه الأخير المتمثل في تقليل تأثير الهباء الجوي ويرتبط في معظم الأحيان بأن عام 2023 كان موسم حرق الكتلة الحيوية نشطًا للغاية. معظم هذا الانخفاض ناتج عن ERFaci، الذي تم تحديده على أنه إلى -0.27 في عام 2023 مقارنة بـ إلى -0.23 من 1750 إلى 2022
(فورستر وآخرون، 2023) و إلى -0.25 في AR6 للفترة من 1750 إلى 2019. ERFari للفترة من 1750 إلى 2023 هو -0.26 إلى -0.03 أقوى من الـ إلى 0.00 من 1750 إلى 2022 و إلى تم تقييمها للفترة من 1750-2019 في AR6 WG1 (فورستر وآخرون، 2021). أكبر المساهمات في ERFari تأتي من (المصدر الرئيسي لرذاذ الكبريتات؛ ) ، و (المصدر الرئيسي لرذاذ النترات؛ ). تشمل ERFari أيضًا مصطلحات من المركبات العضوية المتطايرة و التي هي صغيرة.
تم تحديد تأثير الأوزون على الإشعاع (ERF) ليكون 0.51 [0.25 إلى 0.76] للفترة من 1750 إلى 2023، أعلى قليلاً من تقييم AR6 البالغ 0.47 [0.24 إلى 0.71] من 1750 إلى 2019. ويعود ذلك إلى زيادة انبعاثات بعض من سوابقه (CO، المركبات العضوية المتطايرة، )، لكن هذه النتيجة غير مؤكدة للغاية حيث تشير بيانات الأقمار الصناعية الأولية OMI/MLS إلى أن عبء الأوزون في الطبقة التروبوسفيرية مستقر من 2020 إلى 2023 (مما يعني أن مستوى 2023 لا يصل إلى مستوى 2019)، والذي قد يكون جزئيًا بسبب مستويات التروبوسفير من 2020 إلى 2023 أقل من مستويات ما قبل كوفيد (بيانات OMI من كروتكوفس وآخرون، 2019). لم تتغير قوة استخدام الأراضي وبخار الماء الستراتوسفيري الناتج عن أكسدة الميثان (إلى منزلتين عشريتين) منذ AR6. زادت انبعاثات الكربون الأسود بين عامي 2022 و2023 وكانت مشابهة لمستويات عام 2019 في عام 2023، مما أدى إلى أن تكون القوة الإشعاعية الناتجة عن الجسيمات الممتصة للضوء على الثلج والجليد 0.08 [0.00 إلى 0.17]. للفترة من 1750 إلى 2023، مشابهة لـ AR6. نحدد من البيانات المؤقتة أن نشاط الطيران في عام 2023 لم يعد بعد إلى مستويات ما قبل COVID (IATA، 2024). لذلك، فإن تأثير الإشعاع الناتج عن آثار الطيران والسحب الناتجة عن آثار الطيران لا يزال أقل من AR6، عند 0.05 [0.02 إلى 0.09] في عام 2023 مقارنة بـ 0.06 [0.02 إلى 0.10] في عام 2019.
التقييم الرئيسي للطاقة الشمسية ERF لم يتغير، عند إلى +0.08 من الفترة ما قبل الصناعية إلى متوسط دورة الشمس من 2009 إلى 2019. بالإضافة إلى تقييم تأثير الشمس على مدى دورات الشمس الكاملة، نقدم تأثير الإشعاع الشمسي لعام 2023 والذي يبلغ 0.08 [0.00 إلى +0.16]. . هذا أعلى من تقدير تأثير الإشعاع الشمسي لعام 2019 (وهو الحد الأدنى الشمسي) البالغ إلى 0.06 .
تم تضمين تأثيرات الانبعاثات البركانية في السلسلة الزمنية العامة (الشكل 3ب)، ولكن وفقًا لاتفاقية IPCC، لا نقدم تقديرًا لسنة واحدة لعام 2023 نظرًا للطبيعة المتقطعة للبراكين. إلى جانب السلسلة الزمنية لعمق الضباب الهوائي الستراتوسفيري المستمد من المؤشرات ومنتجات الأقمار الصناعية، ندرج لمساهمات بخار الماء الستراتوسفيري من ثوران هونغا تونغا-هونغا هاباي (HTHH) المستمدة من بيانات جهاز قياس الموجات الدقيقة.
يُقدَّر أن يكون تأثير بخار الماء في الطبقة الستراتوسفيرية في عام 2022 و في عام 2023 وفي عام 2023 يعوض تقريبًا تمامًا التأثير السلبي من الهباء الجوي الستراتوسفيري.

5 عدم توازن طاقة الأرض

عدم التوازن الطاقي للأرض (EEI)، الذي تم تقييمه في الفصل السابع من تقرير التقييم السادس (AR6 WGI) (فورستر وآخرون، 2021)، يوفر مقياسًا للطاقة الزائدة المتراكمة (الحرارة) في نظام المناخ، وبالتالي فهو مؤشر أساسي لمراقبة الحالة الحالية والمستقبلية للاحتباس الحراري العالمي. يمثل الفرق بين القوة الإشعاعية التي تعمل على تسخين المناخ واستجابة الأرض الإشعاعية، التي تعمل على معارضة هذا التسخين. على المدى السنوي والأطول، تتغير مخزونات الحرارة العالمية للأرض المرتبطة بـ EEI، والتي تهيمن عليها التغيرات في محتوى حرارة المحيطات العالمية (OHC)، والتي تمثل حوالي من الاحترار العالمي منذ السبعينيات (فورستر وآخرون، 2021). يؤدي هذا الاحترار الكوكبي إلى تغييرات في جميع مكونات نظام الأرض، مثل ارتفاع مستوى سطح البحر، وارتفاع درجة حرارة المحيطات، وفقدان الجليد، وزيادة في درجة الحرارة وبخار الماء في الغلاف الجوي، وتغييرات في دوران المحيطات والغلاف الجوي، وفقدان الجليد وذوبان التربة الصقيعية (على سبيل المثال، تشينغ وآخرون، 2022؛ فون شوكمان وآخرون، 2023أ)، مع آثار سلبية على النظم البيئية والنظم البشرية (دوفيلي وآخرون، 2021؛ الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ، 2022).
على مدى عقود، يمكن أن تصبح التغيرات في درجات حرارة السطح العالمية (القسم 5) غير مرتبطة بمؤشر الطاقة الزائدة (EEI) بسبب عمليات إعادة ترتيب حرارة المحيط (مثل بالمر وماكنيل، 2014؛ أليسون وآخرون، 2020). لذلك، فإن الزيادة في مخزون حرارة الأرض توفر مؤشراً قوياً على معدل التغير العالمي على مدى الفترات بين السنوات إلى العقود (تشنغ وآخرون، 2019؛ فورستر وآخرون، 2021؛ فون شكويمان وآخرون، 2023أ). وجدت المجموعة الأولى من تقرير التقييم السادس (AR6 WGI) زيادة في الثقة في تقييم التغير في مخزون حرارة الأرض مقارنة بالتقارير السابقة للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) بسبب التقدم في الملاحظات وإغلاق ميزانيات الطاقة ومستوى سطح البحر العالمي (فورستر وآخرون، 2021؛ فوكس-كيمبر وآخرون، 2021).
قدرت AR6 أن مؤشر الكفاءة الطاقية (EEI) زاد من 0.50 [0.32 خلال الفترة من 1971 إلى 2006 إلى 0.79 [0.52-1.06] خلال الفترة من 2006 إلى 2018 (فورستر وآخرون، 2021). ظلت المساهمات في الزيادات في مخزون حرارة الأرض طوال الفترة من 1971 إلى 2018 مستقرة: للمحيط العميق بالكامل، للأرض، للكريوسفير وحول للمحيط (فورستر وآخرون، 2021). أظهرت دراستان حديثتان بشكل مستقل ومتسق أنه منذ عام 1960، تسارعت عملية احترار المحيط العالمي بوتيرة متسقة نسبيًا من لكل عقد (Minière et al.، 2023؛ Storto وYang، 2024)، بينما كانت اليابسة والكرّات الجليدية والغلاف الجوي تسخن بمعدل لكل عقد (Minière et al.، 2023). وقد تم الإبلاغ عن الزيادة في EEI خلال الربع الأخير من العقد الأكثر حداثة (الشكل 4) من قبل Cheng et al. (2019)، von Schuckmann et al. (2020، 2023a)، Loeb et al. (2021)، Hakuba et al. (2021)، Kramer et al. (2021)، Raghuraman et al. (2021) و Minère et al. (2023). يُناقش أن العوامل التي أدت إلى الزيادة الملحوظة خلال الفترة الأخيرة (أي العقدين الماضيين) مرتبطة بارتفاع تركيزات غازات الدفيئة المختلطة جيدًا وال reductions الأخيرة في انبعاثات الهباء الجوي (Raghuraman et al.، 2021؛ Kramer et al.، 2021؛ Hansen et al.، 2023) وزيادة في الإشعاع الشمسي الممتص المرتبط بـ
تمت ملاحظته مع انخفاض الانعكاس بسبب السحب والجليد البحري وانخفاض الإشعاع الطويل الموجة الخارج (OLR) بسبب الزيادة في الغازات النادرة وبخار الماء (لوب وآخرون، 2021). درجة المساهمة من المحركات المختلفة غير مؤكدة ولا تزال قيد التحقيق النشط.
نقوم بتحديث تقدير AR6 للتغيرات في مخزون حرارة الأرض استنادًا إلى سلسلة زمنية محدثة للملاحظات للفترة من 1971 إلى 2020 (الجدول 4 والشكل 4). تم الحصول على سلاسل زمنية للتسخين المرتبط بفقدان الجليد وارتفاع درجة حرارة الغلاف الجوي وسطح اليابسة القارية من المبادرة الحديثة لنظام مراقبة المناخ العالمي (GCOS) (فون شوكمان وآخرون، 2023ب؛ كويستا فاليرو وآخرون، 2023؛ فانديركيلين وتييري، 2022؛ نيتز بون وآخرون، 2022؛ كيرشينغاست وآخرون، 2022). نستخدم مجموعة سلاسل زمنية OHC الأصلية من AR6 للفترة من 1971 إلى 2018 ثم مجموعة محدثة من خمسة أعضاء للفترة من 2019 إلى 2023. نقوم بـ “دمج” مجموعتي السلاسل الزمنية عن طريق إضافة تعويض حسب الحاجة لضمان أن تكون قيم 2018 متطابقة. يُفترض أن معدلات التسخين وعدم اليقين في AR6 للمحيط تحت 2000 م ثابتة طوال الفترة. يتم تحديد تطور مخزون حرارة الأرض كجمع بسيط لسلاسل زمنية من التسخين الجوي؛ تسخين اليابسة القارية؛ تسخين الغلاف الجليدي؛ وتسخين المحيط عبر ثلاث طبقات عمق – 0-700، 700-2000 وأكبر من 2000 م (الشكل 4أ). بينما قام فون شوكمان وآخرون (2023أ) أيضًا بتحديد تسخين التربة المتجمدة والبحيرات والخلجان الداخلية، فإن هذه المصطلحات الإضافية صغيرة جدًا وتم استبعادها هنا لضمان التوافق مع AR6 (فورستر وآخرون، 2021).
في تحليلنا المحدث، نجد زيادات متتالية في مؤشر EEI لكل فترة 20 عامًا منذ عام 1974، مع قيمة مقدرة تبلغ 0.42 [0.02 إلى 0.81] خلال الفترة من 1974 إلى 1993، تضاعف هذا الرقم أكثر من مرتين ليصل إلى 0.87 [0.65 إلى 1.08] خلال الفترة من 2004 إلى 2023 (الشكل 4ب). بالإضافة إلى ذلك، هناك بعض الأدلة على أن إشارة الاحترار تنتشر في المحيط العميق مع مرور الوقت، كما يتضح من الزيادة الكبيرة في العمق ( ارتفاع درجة حرارة المحيطات منذ التسعينيات (فون شوكمان وآخرون، 2020، 2023أ؛ تشينغ وآخرون، 2019، 2022). تتفق محاكاة النماذج نوعياً مع الأدلة الملاحظة (على سبيل المثال، غليكلي وآخرون، 2016؛ تشينغ وآخرون، 2019)، مما يشير بشكل أكبر إلى أن أكثر من نصف الزيادة في محتوى الحرارة المحيطية منذ أواخر القرن التاسع عشر تحدث بعد التسعينيات.
تحديث فترات تقييم AR6 لتنتهي في عام 2023 يؤدي إلى زيادات منهجية في EEI: خلال الفترة من 1976 إلى 2023 مقارنة بـ خلال الفترة من 1971 إلى 2018 و خلال الفترة من 2011 إلى 2023 مقارنة بـ خلال الفترة من 2006 إلى 2018 (الجدول 4). يمكن تفسير الاتجاه والتغيرات بين السنوات لمؤشر الطاقة البيئية بشكل كبير من خلال مزيج من تغييرات درجة حرارة السطح والقوة الإشعاعية (هودنبرغ وآخرون، 2024)، على الرغم من حدوث قفزة في عام 2023، والتي لا تزال قيد التحقيق (هانسن وآخرون، 2023).
الشكل 4. (أ) التغيرات الملحوظة في مخزون حرارة الأرض للفترة من 1971 إلى 2020، مع مساهمات المكونات كما هو موضح في أسطورة الشكل. (ب) تقديرات عدم توازن الطاقة في الأرض لفترات تقييم IPCC AR6، لفترات متتالية مدتها 20 عامًا والعقد الأخير. تشير المناطق المظللة إلى النطاق المحتمل جدًا. إلى الاحتمالية). يعتمد استخدام البيانات والنهج على طرق AR6 ويتم وصفها بشكل أكبر في القسم S5 في الملحق. بالنسبة لفترات IPCC AR6، تتطابق تقييماتنا بشكل وثيق مع تلك الموجودة في AR6. لاحظ أن الفترات في تقييمنا تتداخل مع فترات IPCC AR6 المختلفة.
الجدول 4. تقديرات عدم توازن الطاقة في الأرض (EEI) لتقرير التقييم السادس والدراسة الحالية.
فترة زمنية عدم توازن طاقة الأرض ). تظهر الأقواس المربعة فترات الثقة.
التقرير السادس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ هذه الدراسة
1971-2018 0.57 [0.43 إلى 0.72] 0.57 [0.43 إلى 0.72]
1971-2006 0.50 [0.32 إلى 0.69] 0.50 [0.31 إلى 0.68]
2006-2018 0.79 [0.52 إلى 1.06] 0.79 [0.52 إلى 1.07]
1976-2023 – 0.65 [0.48 إلى 0.82]
2011-2023 – 0.96 [0.67 إلى 1.26]

6 درجات حرارة السطح العالمية

تقييم الفصل 2 من تقرير التقييم السادس (AR6 WGI) لتغير درجة حرارة السطح العالمية المتوسطة من 2001 إلى 2020 فوق خط الأساس من 1850 إلى 1900 كان 0.99 [0.84 إلى 1.10] و 1.09 [ 0.95 إلى 1.20 للفترة من 2011 إلى 2020 (غوليف وآخرون، 2021). تقديرات محدثة لعام 2022 تبلغ 1.15 [1.00-1.25] تم تقديمها في تقرير التقييم السادس (AR6 SYR) (لي وآخرون، 2023)، متطابقة مع التقدير في فورستر وآخرون (2023).
هناك خيارات حول الأساليب المستخدمة لتجميع درجات حرارة السطح في متوسط عالمي، وكيفية تصحيح الأخطاء النظامية في القياسات، وطرق ملء البيانات المفقودة، وما إذا كانت القياسات السطحية أو درجات حرارة الغلاف الجوي التي تقع فوق السطح تُستخدم. هذه الخيارات، وغيرها، تؤثر على تقديرات تغير درجة الحرارة وتساهم في عدم اليقين (تقرير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ AR6 WGI الفصل 2، صندوق الفصل المتقاطع 2.3، غوليف وآخرون، 2021). الأساليب المختارة هنا تتبع عن كثب AR6 WGI وتُعرض في القسم S6. تم أخذ فترات الثقة من AR6 حيث أن مجموعة البيانات المستخدمة الوحيدة التي تقوم بتحديث التجميعات بانتظام (انظر القسم S6).
استنادًا إلى التحديثات المتاحة حتى مارس 2024، يتم تقديم التغيير في درجة حرارة السطح العالمية من 1850-1900 إلى 2014-2023 في الشكل 5. تعطي هذه البيانات، باستخدام نفس مجموعات البيانات الأساسية والمنهجية كما في AR6، 1.19 [1.06-1.30]. زيادة قدرها خلال 3 سنوات من القيمة المبلغ عنها في AR6 WGI (الجدول 5) للفترة 2011-2020 و من قيمة 2011-2020 في أحدث إصدارات مجموعة البيانات. التغيير من 1850-1900 إلى 2004-2023 كان أعلى من القيمة المبلغ عنها في التقرير السادس لتقييم المناخ (AR6 WGI) قبل ثلاث سنوات. هذه التغييرات، على الرغم من أنها تضخمت بعض الشيء بسبب حرارة عام 2023 الاستثنائية، تتماشى بشكل عام مع معدلات الاحترار النموذجية على مدى العقود القليلة الماضية، والتي تم تقييمها في التقرير السادس على أنها خلال فترة 1980-2020 (باستخدام الاتجاهات الخطية بطريقة المربعات الصغرى العادية) في السنة (Gulev et al., 2021). وهي أيضًا متوافقة بشكل عام مع معدلات الاحترار المتوقعة من 2001-2020 إلى 2021-2040 كما ورد في AR6، والتي تكون في حدود سنويًا تحت معظم السيناريوهات (لي وآخرون، 2021). انظر القسم 7.4 لمزيد من المناقشة حول الاتجاهات.
الجدول 5. تقديرات تغير درجة حرارة السطح العالمية من 1850-1900 [من المحتمل جداً ( نطاقات الاحتمالية) لتقرير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ AR6 والدراسة الحالية.
فترة زمنية تغير درجة الحرارة من 1850 إلى 1900 )
التقرير السادس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ هذه الدراسة
عالمي، آخر 10 سنوات 1.09 [0.95 إلى 1.20] (حتى 2011-2020) 1.19 [1.06 إلى 1.30] (إلى 2014-2023)
عالمي، آخر 20 سنة 0.99 [0.84 إلى 1.10] (حتى 2001-2020) 1.05 [0.90 إلى 1.16] (من 2004 إلى 2023)
الأرض، آخر 10 سنوات 1.59 [1.34 إلى 1.83] (حتى 2011-2020) 1.71 [1.41 إلى 1.94] (إلى 2014-2023)
المحيط، آخر 10 سنوات 0.88 [0.68 إلى 1.01] (حتى 2011-2020) 0.97 [0.77 إلى 1.09] (إلى 2014-2023)
الشكل 5. المتوسطات السنوية (الخط الرفيع) والعشرية (الخط السميك) لدرجة حرارة سطح الأرض العالمية (معبرًا عنها كتغير من فترة المرجع 1850-1900).
كانت درجة حرارة سطح الأرض العالمية في عام 2023 تبلغ 1.43 [1.32 إلى فوق متوسط 1850-1900 في المتوسط المتعدد البيانات المستخدم هنا. هذا مشابه للتقدير المدمج من ستة مجموعات بيانات المذكور في تقرير حالة المناخ العالمي لعام 2023، 1.45 [1.33 إلى (WMO، 2024). كما هو موضح في الشكل 5 ومناقش في القسم 7.3، فإن هذا يتجاوز بشكل كبير تقدير الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية، مما يشير إلى دور كبير للتقلبات الداخلية.

7 الاحترار العالمي الناتج عن الأنشطة البشرية

الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية، المعروف أيضًا بالاحترار الأنثروبوجيني، يشير إلى الجزء من الزيادة الملحوظة في درجة حرارة سطح الأرض العالمية الذي يُعزى إلى التأثيرات المباشرة وغير المباشرة للأنشطة البشرية، والتي تُجمع عادةً كما يلي: غازات الدفيئة المختلطة جيدًا (المكونة من ، وغازات الفلوراين) وغيرها من التأثيرات البشرية (التي تتكون من تفاعل الهباء الجوي مع الإشعاع، وتفاعل الهباء الجوي مع السحب، والكربون الأسود على الثلج، والآثار الناتجة عن الطائرات، والأوزون، والطبقة الستراتوسفيرية واستخدام الأراضي) (Eyring et al., 2021). المساهمون المتبقيون في الاحترار الكلي هم طبيعيون: يتكونون من كل من القوى الطبيعية (مثل النشاط الشمسي والبركاني) والداخلية
تغيرات نظام المناخ (مثل التغيرات المرتبطة بأحداث النينيو/النينيا).
تم تقديم تقييم للاحتباس الحراري الناتج عن الأنشطة البشرية في تقريرين ضمن الدورة السادسة لتقييم الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ: الأول في SR1.5 في عام 2018 (الفصل 1 القسم 1.2.1.3 والشكل 1.2 (ألين وآخرون، 2018)، ملخص في ملخص لصانعي السياسات (SPM) القسم A.1 والشكل SPM.1 (الهيئة، 2018)) والثاني في AR6 في عام 2021 (الفصل WGI 3 القسم 3.3.1.1.2 والشكل 3.8 (إيرينغ وآخرون، 2021)، ملخص في ملخص WGI لصانعي السياسات (SPM) القسم A.1.3 والشكل SPM.2 (الهيئة، 2021b) وتم الاقتباس منه مرة أخرى دون أي تحديثات في SYR القسم 2.1.1 والشكل 2.1 (الهيئة، 2023a) وملخص SYR لصانعي السياسات (SPM) القسم A.1.2 (الهيئة 2023b)).

7.1 تعريفات فترة الاحترار في دورة التقييم السادسة للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ

تُعرَّف زيادات درجة الحرارة بالنسبة لخط الأساس؛ حيث تستخدم تقييمات الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ عادةً متوسط درجة الحرارة من 1850 إلى 1900 كبديل لمناخ العصور ما قبل الصناعية، والذي يُشار إليه بالفترة التي تسبق عام 1750 (انظر صندوق الفصل المتقاطع 1.2 في التقرير السادس لتقييم الهيئة).
تتطلب متابعة التقدم نحو الهدف العالمي طويل الأجل للحد من الاحترار، بما يتماشى مع اتفاق باريس، تقييم كل من مستوى درجات حرارة السطح العالمية الحالية وما إذا كان هناك مستوى من الاحترار العالمي، مثل يتم الوصول إليه. لم يتم تحديد تعريفات لهذه في اتفاقية باريس، وهناك عدة طرق لتتبع مستويات الاحترار العالمي قيد الاستخدام (Betts et al. 2023)؛ هنا نركز على تلك المعتمدة ضمن تقرير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ AR6 (الشكل 6). عند تحديد ما إذا كانت عتبات الاحترار قد تم تجاوزها، اعتمد كل من AR6 وSR1.5 تعريفات تعتمد على الاحترار المستقبلي؛ في الممارسة العملية، تم الإبلاغ عن مستويات الاحترار الحالية في AR6 وSR1.5 باستخدام تعريفات إضافية تتجنب الحاجة إلى الانتظار لملاحظات المناخ المستقبلي. عرّف AR6 وقت العبور لمستوى من الاحترار العالمي على أنه منتصف فترة العشرين عامًا الأولى التي يتجاوز فيها متوسط الاحترار الملحوظ لتلك الفترة، في GSAT، ذلك المستوى من الاحترار (انظر AR6 WGI الفصل 2 صندوق 2.3). ثم أبلغ عن المستويات الحالية لكل من الاحترار الملحوظ والناجم عن الإنسان كمتوسطاتها على مدى العقد الأخير (انظر AR6 WGI الفصل 3 القسم 3.3.1.1.2). هذا لا يزال يعطي فعليًا الاحترار-
مستوى الاحترار الحالي كما عُرّف في SR1.5 هو متوسط الاحترار الناتج عن الإنسان، في متوسط درجة حرارة السطح العالمية (GMST)، لفترة 30 عامًا تتركز حول السنة الحالية، مع استقراء أي اتجاه متعدد العقود إلى المستقبل إذا لزم الأمر (انظر SR1.5 الفصل 1 القسم 1.2.1). إذا تم تفسير الاتجاه متعدد العقود على أنه خطي، فإن هذا التعريف للاحتباس الحراري الحالي يعادل نقطة النهاية لخط الاتجاه خلال السنوات الـ 15 الأخيرة من الاحترار الناتج عن الإنسان، وبالتالي يعتمد فقط على الاحترار التاريخي. تنتج هذه التفسير نتائج متطابقة تقريبًا مع القيمة السنوية الحالية للاحتباس الحراري الناتج عن الإنسان (انظر الشكل 6 والنتائج في الأقسام 7.3 و S7.3)، لذا في الممارسة العملية، كانت تقييمات النسبة في SR1.5 تعتمد على الاحترار المنسوب في سنة واحدة المحسوب باستخدام مؤشر الاحترار العالمي، وليس التعريف القائم على الاتجاه.

7.2 تحديث نهج التقييم للاحترار الناتج عن الإنسان حتى الآن

تقدم هذه الورقة تحديثًا لتقييمات الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية في AR6 WGI و SR1.5، بما في ذلك، من أجل الاكتمال، جميع التعريفات الثلاثة (متوسط العقد في AR6، القائم على الاتجاه في SR1.5، والسنة الواحدة في SR1.5). تتبع التحديثات لعام 2023 في هذه الورقة نفس الأساليب والعمليات كما في التحديثات لعام 2022 المقدمة في Forster et al. (2023). يتم اعتماد متوسط درجة حرارة السطح العالمية كتعريف لدرجة حرارة السطح العالمية (انظر القسم S7.1). يتم الاحتفاظ بالأساليب الثلاثة المستخدمة في AR6: مؤشر الاحترار العالمي (GWI) (بناءً على Haustein et al.، 2017)، والتوقيع الأمثل المنتظم (ROF) (كما في Gillett et al.، 2021) والتقريب من أجل تغير المناخ (KCC) (Ribes et al.، 2021). يتم تقديم تفاصيل كل طريقة، واستخداماتها المختلفة في SR1.5 و AR6، وأي تغييرات منهجية في القسم S7.2؛ كما يتم تقديم نتائج محددة لكل طريقة في القسم S7.3. يعتمد التقدير العام للاحتباس الحراري المنسوب لكل تعريف (متوسط العقد، القائم على الاتجاه والسنة الواحدة) على تقييم متعدد الأساليب للطرق الثلاثة للاحتساب (GWI، KCC، ROF)؛ ويتم تقديم أفضل تقدير كـ المتوسط الدقيق للنسب المئوية الخمسين من كل طريقة، والنطاق المحتمل يُعطى كأصغر نطاق الدقة الذي يشمل النطاقات من النسبة المئوية الخامسة إلى النسبة المئوية الخامسة والتسعين لكل طريقة. هذه الطريقة في التقييم مطابقة لتحديث العام الماضي (فورستر وآخرون، 2023)؛ وهي قابلة للتتبع مباشرة ومتوافقة تمامًا مع طريقة التقييم في AR6، على الرغم من أنها قد تم توسيعها بطرق موضحة في القسم S7.4.

7.3 النتائج

تم تلخيص النتائج في الجدول 6 والأشكال 6 و7. تُعطى المساهمات المحددة للطرق في نتائج التقييم، جنبًا إلى جنب مع السلاسل الزمنية، في القسم S7.3. حيث تختلف النتائج المبلغ عنها في GSAT عن تلك المبلغ عنها في GMST (انظر القسم S7.1)، يتم تقديم النتائج الإضافية لـ GSAT في القسم S7.3.
تظهر الحسابات المتكررة للاحتباس الحراري المنسوب في الفترة من 2010 إلى 2019 تطابقًا جيدًا مع النتائج في تقرير التقييم السادس (AR6 WGI) لنفس الفترة (انظر أيضًا القسم S7). الحساب المتكرر لمستوى الاحتباس الحراري الناتج عن الأنشطة البشرية في عام 2017 هو حوالي أكبر من التقدير المقدم في SR1.5 لنفس الفترة، نتيجة للتغيرات في الأساليب والبيانات الملاحظة (انظر AR6 WGI الفصل 2 صندوق 2.3). النتائج المحدثة لمساهمات الاحترار في عام 2023 أعلى من عام 2017، أيضًا بسبب 6 سنوات إضافية من زيادة القوة البشرية. لاحظ أيضًا أن تقييم SR1.5 استخدم فقط طريقة GWI، بينما هذه التحديثات السنوية تطبق التقييم المتعدد الأساليب الكامل لـ AR6 (انظر القسم S7.4 للتفاصيل والمنطق). يؤدي تقييم متكرر باستخدام تعريف قائم على الاتجاه لـ SR1.5 (انظر القسم 7.1) إلى نتائج مشابهة جدًا للنتائج السنوية الفردية المبلغ عنها في الجدول 6b؛ التقديرات الأفضل عبر جميع المكونات لتعريفات السنة الفردية والقائمة على الاتجاه متطابقة مع بعضها البعض لعام 2023 ومتطابقة أو ضمن نطاق عدم اليقين لعام 2017 (القسم S7.3 الجدول S4).
في هذا التحديث لعام 2024، نقيم متوسط الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية في العقد من 2014 إلى 2023 عند الذي هو فوق تقييم AR6 للفترة من 2010 إلى 2019. يُقدّر متوسط الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية في سنة واحدة بـ 1.31 [1.1 إلى في عام 2023 بالنسبة لـ . هذه أفضل تقدير لمستوى الاحترار الناتج عن الإنسان الحالي يصل إلى العتبة للمرة الأولى. أفضل تقدير هو أقل من درجة الحرارة الملحوظة في عام 2023 (1.43 [1.32 إلى ؛ انظر القسم 6)، ولكن لاحظ تداخل الشكوك. هذه التقديرات الأفضل للاحترار الناتج عن الإنسان على مدى عقد ومتوسط السنة الواحدة كلاهما أعلى من القيمة المقدرة في التحديث السابق لعام 2022 (فورستر وآخرون، 2023). زيادة في مستوى الاحترار البشري في سنة واحدة منذ تقييم العام الماضي (فورستر وآخرون، 2023) يتم تفصيله على النحو التالي: (ط) حوالي نصف الزيادة تعود إلى مراجعة الفترة التاريخية بسبب السنة الإضافية من الملاحظات (أي أن تحليل عام 2023 للاحتباس الحراري في سنة واحدة لعام 2022 هو أكثر دفئًا من تحليل عام 2022 للاحترار في سنة واحدة لعام 2022)، و (ii) حوالي نصف الزيادة تعود إلى السنة الإضافية نفسها (أي أن تحليل عام 2023 للاحترار في سنة واحدة لعام 2023 هو أكثر دفئًا من تحليل عام 2023 للاحترار في سنة واحدة لعام 2022). لذلك، فإن التغير في الاحترار الناتج عن الإنسان نتيجة إضافة سنة واحدة حارة بشكل خاص من الملاحظات (التي كانت عليها سنة 2023؛ انظر القسم 6) يتوافق مع تقدم سنة إضافية واحدة فقط بمعدل الاحترار الحالي. في السنة؛ انظر القسم 7.4)، وهو ما يعد أصغر بكثير من مصادر عدم اليقين الأخرى في التقييم. على مستوى النسبة، فإن هذا يعزز قليلاً-
الشكل 6. تعريفات فترة الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية المعتمدة في الدورة السادسة لتقييم الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ. يتم عرض سلسلة زمنية مفردة مأخوذة من الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية باللون الأحمر (في هذه الحالة من طريقة GWI – انظر القسم S7). يتم إعطاء الاحترار السنوي من خلال القيم السنوية لهذه السلسلة الزمنية. يتم إعطاء متوسط الاحترار لعقد AR6 من خلال متوسط القيم العشر الأكثر حداثة من الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية على أساس سنوي؛ يتم تصوير ذلك بواسطة الخط الأخضر المتقطع مع التظليل بينه وبين القيم السنوية الحمراء. القيمة المتوسطة للعقد للفترة 2014-2023 موضحة بالنقطة الخضراء. يتم إعطاء الاحترار القائم على الاتجاه SR1.5 من خلال نقطة النهاية لخط الاتجاه الخطي عبر 15 قيمة حديثة من الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية على أساس سنوي؛ يتم تصوير ذلك بواسطة الخط الأزرق المتقطع مع التظليل بينه وبين القيم السنوية الحمراء؛ القيمة القائمة على الاتجاه لعام 2023 موضحة بالنقطة الزرقاء. يتم توفير الملاحظات المرجعية لدرجة حرارة السطح العالمية من HadCRUT5، مع نطاق عدم اليقين. يتم تطبيق حسابات السنة الواحدة، المستندة إلى الاتجاه، ومتوسط العقد على مستوى الأعضاء الفرديين في المجموعة لكل طريقة من طرق النسبة؛ توفر النسب المئوية لتلك النتائج الجماعية تقديرات مركزية ونطاقات عدم اليقين لكل طريقة، وتجمع التقييمات متعددة الطرق تلك في النتائج النهائية للتقييم مع عدم اليقين (كما هو موضح في القسم S7.4). للرجوع، تم توضيح نتائج التقييم لعام 2023 المقدمة في القسم 7.3 في الشكل (على الرغم من أن البيانات في الشكل لا تتوافق مع النتائج النهائية للتقييم).
يتكون الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية من احترار يُعزى إلى غازات الدفيئة بشكل أكبر قليلاً، يتم تعويضه جزئيًا بتبريد يُعزى إلى الهباء الجوي بشكل أقوى قليلاً.
وجد تقرير WGI AR6 أنه، عند حساب متوسط الفترة من 2010 إلى 2019، كان التغير في درجة حرارة السطح العالمية الذي تم رصده تقريبًا بالكامل ناتجًا عن الأنشطة البشرية، حيث كانت مساهمة العوامل الشمسية والبركانية والتقلبات المناخية الداخلية ضئيلة. تظل هذه النتيجة كما هي للفترة من 2014 إلى 2023. عمومًا، بغض النظر عن المنهجية المستخدمة، على نطاق عالمي، فإن أفضل تقدير للاحتباس الحراري الناتج عن الأنشطة البشرية هو (ضمن عدم اليقين الصغير) مشابه للتغير الملحوظ في درجة حرارة السطح العالمية (الجدول 6).

7.4 معدل الاحترار العالمي الناتج عن الأنشطة البشرية

تشير تقديرات معدل الاحترار الناتج عن الإنسان إلى معدل الزيادة في مستوى الاحترار المنسوب إلى الأنشطة البشرية مع مرور الوقت؛ وهذا يختلف عن معدل الزيادة في درجة حرارة السطح العالمية المرصودة (القسم 6)، والتي تتأثر بالتقلبات الداخلية مثل ظاهرة النينيو والضغوط الطبيعية مثل النشاط البركاني (جينكينز وآخرون، 2023). يتم دفع معدل الاحترار الناتج عن الإنسان بواسطة معدل تغير تأثير الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية، مما يعني أن التغيرات في معدل الضغط المناخي مع مرور الوقت تتوافق مع التغيرات في معدل الاحترار المنسوب (انظر الشكل 8).
تم إجراء تقدير بسيط جدًا لمعدل الاحترار الناتج عن الإنسان والقوة الإشعاعية الفعالة العام الماضي بواسطة فورستر وآخرين (2023)، والذي أشار إلى أن معدلات الاحترار كانت غير مسبوقة، متجاوزة لكل عقد (على الرغم من عدم تقديم نطاق عدم اليقين). كانت تلك الحسابات تعتمد على التغيرات السنوية في مستويات الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية المتوسطة لعقد من الزمن وفقًا لطريقة GWI (انظر القسم S7.2). هذا العام، تم حساب معدلات الاحترار المنسوبة إلى الأنشطة البشرية لجميع طرق النسبة باستخدام الاتجاهات الخطية، كما هو مستخدم في AR6، مع تحديث تقدير المعدل العام بطريقة يمكن تتبعها تمامًا ومتوافقة مع تقييم المعدل في AR6.

7.4.1 تعريفات معدل الاحترار في SR1.5 و AR6

في التقييمات الأخيرة للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ، يتبع تعريف معدل الاحترار نهجين، يعتمد كلاهما إلى حد ما على حكم الخبراء. في التقرير الخاص SR1.5، تم النظر في عدة دراسات، كل منها تعرف معدل الاحترار بطرق مختلفة وعلى فترات زمنية متنوعة؛ وخلص التقييم إلى أن معدل الزيادة في الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية في عام 2017 كان لكل عقد مع نطاق محتمل من 0.1 إلى لكل عقد. في تقرير التقييم السادس (AR6 WGI)، تم استخدام ثلاث طرق لقياس معدل الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية (GWI وKCC وROF؛ انظر القسم S7.2)، حيث تم تعريف المعدل بشكل متسق عبر الثلاثة كالاتجاه الخطي في العقد السابق المنسوب إلى الأنشطة البشرية-
الشكل 7. المساهمات المحدثة المقدرة للاحتباس الحراري الملحوظ بالنسبة للفترة من 1850 إلى 1900؛ انظر ملخص التقرير السادس (AR6 WGI SPM.2). تم حساب النتائج لجميع الفترات الزمنية في هذا الشكل باستخدام مجموعات بيانات وأساليب محدثة. لإظهار كيف أثرت هذه التحديثات على التقييمات السابقة، تتكرر نتائج المتوسط لعقد 2010-2019 مع تقييم AR6 للفترة 2010-2019، وتكرر نتائج السنة الواحدة لعام 2017 مع تقييم SR1.5 لعام 2017. نتائج المتوسط لعقد 2014-2023 ونتائج السنة الواحدة لعام 2023 هي التقييمات المحدثة لهذا العام لتقارير AR6 وSR1.5، على التوالي. بالنسبة لكل عمود مزدوج، يشير التظليل الفاتح والداكن إلى الفترة السابقة واللاحقة، على التوالي. توضح اللوحة (أ) الاحتباس الحراري العالمي الملحوظ المحدث من القسم 6، معبرًا عنه كمتوسط درجة حرارة سطح الأرض العالمية (GMST)، نتيجة للتأثيرات البشرية والطبيعية. تعطي الخطوط المتعرجة النطاق المحتمل جدًا. توضح اللوحات (ب) و(ج) المساهمات المحدثة المقدرة للاحتباس الحراري، معبرًا عنها كمتوسط درجة حرارة سطح الأرض العالمية (GMST)، من القوى الطبيعية والقوى البشرية الكلية، والتي تتكون بدورها من المساهمات الناتجة عن غازات الدفيئة المختلطة جيدًا وغيرها من القوى البشرية. تعطي الخطوط المتعرجة النطاق المحتمل.
الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية. بينما كانت الاتجاهات المقدرة الأفضل المبلغ عنها في التقرير السادس للتقييم (AR6) جميعها أعلى من تقييم SR1.5، خلص إيرينغ وآخرون (2021) إلى أنه لا يوجد دليل كافٍ لتغيير اتجاه الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية المقدر في تقرير AR6 WGI، والذي ظل بالتالي دون تغيير عن SR1.5 عند لكل عقد (مع نطاق محتمل من 0.1 إلى لكل عقد). تم تقديم كل من تقييمات SR1.5 و AR6 بدقة لكل عقد فقط.

7.4.2 الطرق

وفقًا لتعريف AR6، يتم تعريف معدل الاحترار هنا على أنه الاتجاه الخطي المتداول لمدة 10 سنوات في الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية، والذي يتم حسابه باستخدام الانحدار الخطي بأقل المربعات العادية. لاحظ أنه، كما هو الحال مع مستوى الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية، يعني هذا النهج العقدي أن معدل الاحترار في سنة معينة هو الاتجاه الذي يتركز حول العقدة السابقة (أي أنه متأخر 5 سنوات). كل من الطرق الثلاث المستخدمة لحساب مستوى الاحترار هي
الجدول 6. التحديثات على التقييمات في الدورة السادسة لتقييم الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ بشأن الاحترار الناتج عن تأثيرات متعددة. تقديرات الاحترار الناتج عن تأثيرات متعددة (في بالنسبة لـ فترة الأساس. تُعطى النتائج كأفضل تقديرات، مع النطاق المحتمل بين قوسين، وتُبلغ كمتوسط درجة حرارة سطح الأرض العالمية (GMST). يتم اقتباس نتائج دورة التقييم السادسة للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC)، لكل من AR6 و SR1.5، في الأعمدة المسمّاة (i) ويتم مقارنتها بحسابات متكررة في الأعمدة المسمّاة (ii) لنفس الفترة باستخدام الطرق ومجموعات البيانات المحدثة من أجل رؤية كيف ستغير التحديثات المنهجية ومجموعات البيانات وحدها التقييمات السابقة. يتم الإبلاغ عن التقييمات للفترات المحدثة في الأعمدة المسمّاة (iii).
تعريف (أ) تحديث متوسط الاحترار المنسوب إلى تقرير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ AR6 لفترة السنوات العشر السابقة (ب) تحديث قيمة الاحترار المنسوب إلى تقرير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ SR1.5 لفترة سنة واحدة
فترة (ط) 2010-2019 مقتبس من التقرير السادس التقييمي الفصل 3 القسم 3.3.1.1.2 الجدول 3.1 (ii) 2010-2019 إعادة حساب باستخدام الطرق والبيانات المحدثة (iii) 2014— 2023 القيمة المحدثة باستخدام طرق ومجموعات بيانات محدثة (ط) 2017 مقتبس من SR1.5 الفصل 1 القسم 1.2.1.3 (ii) 2017 إعادة حساب باستخدام الطرق والمجموعات البيانية المحدثة (iii) القيمة المحدثة لعام 2023 باستخدام طرق ومجموعات بيانات محدثة
مكون
ملاحظ 1.06 [0.88 إلى 1.21] 1.07 [0.89 إلى 1.22] 1.19 [1.06 إلى 1.30] – – 1.43 [1.32 إلى 1.53]
أنثروبوجيني 1.07 [0.8 إلى 1.3] 1.09 [0.9 إلى 1.3] 1.19 [1.0 إلى 1.4] 1.0 [0.8 إلى 1.2] 1.15 [0.9 إلى 1.4] 1.31 [1.1 إلى 1.7]
غازات الدفيئة المختلطة جيدًا [1.0 إلى 2.0] 1.38 [1.0 إلى 1.8] 1.47 [1.0 إلى 1.9] غير متوفر 1.43 [1.0 إلى 1.9] 1.57 [1.1 إلى 2.1]
قوى بشرية أخرى [-0.8 إلى 0.0] -0.28 [-0.7 إلى 0.1] -0.27 [-0.7 إلى 0.1] غير متوفر -0.28 [-0.7 إلى 0.1] -0.26 [-0.7 إلى 0.1]
القوى الطبيعية [-0.1 إلى 0.1] 0.05 [-0.1 إلى 0.2] 0.04 [-0.1 إلى 0.2] غير متوفر 0.04 [-0.1 إلى 0.2] 0.04 [-0.1 إلى 0.2]
تم تمييز ملاحظات GMST المحدثة، المقتبسة من القسم 6 من هذا التحديث، بعلامة نجمة، مع نطاقات محتملة جداً موضحة بين قوسين. في تقرير التقييم السادس (AR6) للفريق العامل الأول، لم يتم تقديم قيم تقديرية أفضل للاحتباس الحراري الناتج عن غازات الدفيئة المختلطة جيدًا، والضغوط البشرية الأخرى، والضغوط الطبيعية (على الرغم من أنها تلقت نطاقًا محتملًا)؛ للمقارنة، تم حساب التقديرات الأفضل (المعلمة بنجمتين) بأثر رجعي بنفس الطريقة التي تم بها تقديم التقدير الأفضل للاحتباس الحراري الناتج عن الأنشطة البشرية في تقرير AR6 (انظر المناقشة في القسم S7.4.1). تقييم SR1.5 اعتمد فقط على GWI مقرب إلى الدقة، في حين أن الحسابات المكررة والمحدثة تستخدم نهج التقييم المتعدد الأساليب المحدث.
استخدمت مرة أخرى هنا لتقدير معدلات الاحترار البشرية المنفصلة.
لاحظ أن منهجية GWI فقط هي التي تعتمد على سلسلة الزمن التاريخية المحدثة للقوى المقدمة في القسم 4، بينما تعتمد الطريقتان الأخريان (ROF و KCC) على محاكاة CMIP6 SSP2-4.5، والتي أصبحت قديمة بشكل متزايد (انظر القسم S7.2). قد لا يتم التقاط التغييرات الحديثة جدًا في القوى البشرية، على سبيل المثال، إزالة الكبريت من وقود الشحن أو تأثير COVID-19، بشكل كامل في الاتجاه المتوسط لعقد من الزمن. علاوة على ذلك، تحتوي سجلات القوى البشرية المستخدمة في نسب الاحترار على مساهمات صغيرة من حرق الكتلة الحيوية في البيئة الطبيعية بسبب صعوبة فصل ذلك في تقديرات انبعاثات الهباء الجوي البشرية. لا يُتوقع أن تؤثر أي من هذه التأثيرات بشكل كبير على معدل الاحترار العالمي المتوسط المقدر هنا.

7.4.3 النتائج

تقديرات من GWI (استنادًا إلى الاحترار الملحوظ والقوى) و KCC (استنادًا إلى محاكاة CMIP) كلاهما يقدم نتائج من حيث GMST ويتفقان بشكل وثيق عبر كل فترة زمنية. كما يتم الإبلاغ عن التقديرات المستمدة باستخدام طريقة ROF (المعتمدة أيضًا على محاكاة CMIP)
لـ GMST هنا وتتأثر بشكل أقوى بالتقلبات الداخلية المتبقية التي تبقى في إشارة الاحترار البشرية بسبب القيود في حجم مجموعة CMIP، كما يتضح من نطاقات عدم اليقين الأوسع. نظرًا لأن نتائج ROF تعتبر في هذا السياق شاذة، يتم اعتماد النهج القياسي لأخذ النتيجة المتوسطة للتقييم العام متعدد الطرق.
تُلخص نتائج معدل الاحترار الناتج عن الإنسان في الجدول 7 والشكل 8. لغرض تقديم تحديثات سنوية، نأخذ التقدير الوسيط بدقة لكل عقد، مما يؤدي إلى أفضل تقدير إجمالي للفترة 2014-2023 قدره لكل عقد. يتم تقسيم هذا المعدل المتزايد بالنسبة لتقييم AR6 البالغ لكل عقد على النحو التالي: (i) لكل عقد من الزيادة ناتج عن تغيير في دقة التقريب (تحديث تقييم AR6 لمعدل الاحترار 2010-2019 من لكل عقد إلى لكل عقد)، (ii) لكل عقد من الزيادة ناتج عن تحديثات منهجية ومجموعة بيانات (تحديث معدل الاحترار 2010-2019 من لكل عقد إلى لكل عقد؛ يشمل ذلك تأثير إضافة 4 سنوات ملحوظة إضافية، مما يؤثر على النسبة لكامل الفترة التاريخية)، و (iii) فقط لكل عقد من الزيادة ناتج عن زيادة جوهرية في المعدل لـ
الشكل 8. معدلات (أ) الاحترار القابل للنسب (متوسط درجة حرارة السطح العالمية (GMST)) و (ب) القوة الإشعاعية الفعالة. يتم حساب سلسلة زمنية لمعدل الاحترار القابل للنسب باستخدام طريقة مؤشر الاحترار العالمي مع عدم اليقين الكامل للمجموعة. يتم أيضًا حساب معدلات GMST الملحوظة للإشارة مع عدم اليقين من مجموعة HadCRUT5، وللتوافق مع معدلات الاحترار المنسوبة، لا تشمل خطأ الانحدار القياسي، والذي، بالنسبة للاحتباس الحراري الملحوظ، سيزيد من حجم أشرطة الخطأ. يتم حساب معدلات القوة الإشعاعية الفعالة باستخدام مجموعة تمثيلية مكونة من 1000 عضو من القوى المقدمة في القسم 4 من هذه الورقة.
فترة 2014-2023 منذ فترة 2010-2019 (تحديث لكل عقد لـ إلى لكل عقد للفترة 2014-2023). يبقى انتشار المعدلات عبر الطرق الثلاثة للنسب مشابهًا لانتشارها في AR6 وبالتالي لا يدعم تقليل نطاق عدم اليقين في هذا التحديث. ومع ذلك، لتعكس بشكل أفضل الاتفاق الأقرب بين الأرضيات والانتشار الأكبر في الأسقف للطرق الثلاثة، ومعدل مرتفع من طريقة ROF، نقوم بتحديث نطاق عدم اليقين لمعدل الاحترار الناتج عن الإنسان من لكل عقد في AR6 إلى لكل عقد، مع ترك الدقة والنطاق دون تغيير، مع ملاحظة أن هذا غير متساوي حول التقدير المركزي. لذلك، يتم استنتاج أن معدل الاحترار الناتج عن الإنسان للفترة 2014-2023 هو لكل عقد مع نطاق من [0.2-0.4] لكل عقد).
يتضمن الشكل 8 والجدول 7 تحليلًا لمزيج جيد من غازات الدفيئة وغيرها من القوى البشرية (بما في ذلك الهباء الجوي) ومساهمات القوى الطبيعية منذ العصور ما قبل الصناعية. يتم تصوير سلسلة الزمن لمعدل القوى مع عدم اليقين بواسطة طريقة GWI، التي تستند إلى الاحترار الملحوظ والقوى التاريخية. معدل الاحترار القابل للنسب الإجمالي (مجموع القوى البشرية والطبيعية، غير مرسوم) له توافق جيد مع معدلات الاحترار الملحوظة المرسومة كمرجع. كما تتوافق معدلات الاحترار المنسوبة بشكل وثيق مع معدلات القوى. ظلت معدلات الاحترار مرتفعة بسبب الاحترار القوي الناتج عن غازات الدفيئة من الانبعاثات العالية و
انخفاض تبريد الهباء الجوي (Forster et al., 2023; Quaas et al., 2022; Jenkins et al., 2022).

8 الميزانية المتبقية للكربون

تقييم AR5 (IPCC، 2013) أن زيادة درجة حرارة السطح العالمية قريبة من التناسب الخطي مع إجمالي كمية الانبعاثات التراكمية (Collins et al., 2013). أكدت أحدث تقارير AR6 هذا التقييم (Canadell et al., 2021). تشير هذه العلاقة القريبة من الخطية إلى أنه للحفاظ على الاحترار العالمي دون مستوى درجة حرارة محدد، يمكن للمرء تقدير إجمالي كمية التي يمكن أن تُصدر على الإطلاق. عند التعبير عنها بالنسبة لفترة مرجعية حديثة، يُشار إلى ذلك باسم الميزانية المتبقية للكربون (Rogelj et al., 2018).
تقييم AR6 الميزانية المتبقية للكربون (RCB) في الفصل 5 من تقرير WGI الخاص به (Canadell et al., 2021) لعتبات 1.5 و 1.7 و (انظر الجدول 7). تم الإبلاغ عنها أيضًا في ملخص لصانعي السياسات (الجدول SPM.2، IPCC، 2021b). تم تحديث هذه في هذا القسم باستخدام نفس الطريقة كما في العام الماضي (Forster et al., 2023).
يتم تقدير RCB من خلال تطبيق طريقة WGI AR6 الموضحة في Rogelj et al. (2019)، والتي تتضمن دمج تقييم خمسة عوامل: (i) العقدة الأخيرة من الاحترار الناتج عن الإنسان (المعطاة في القسم 7)، (ii) الاستجابة المناخية العابرة للانبعاثات التراكمية من (TCRE)، (iii) الالتزام بعدم الانبعاثات (ZEC)،
الجدول 7. تحديثات لمعدل الاحترار الناتج عن الإنسان في IPCC AR6. تُعطى النتائج لكل طريقة كأفضل تقديرات مع الثقة، كما هو موضح في النص الرئيسي؛ تُعطى نتائج التقييم كأفضل تقدير مع نطاق محتمل بين قوسين. يتم اقتباس نتائج WGI AR6 (الفصل 3 القسم 3.3.1.1.2 الجدول 3.1) في العمود (i)، ومقارنتها مع حساب متكرر باستخدام الطرق ومجموعات البيانات المحدثة في العمود (ii)، وأخيرًا تحديثها لفترة 2014-2023 في العمود (iii). كانت نتيجة تقييم AR6 مطابقة لنتيجة تقييم SR1.5، على الرغم من أن الأخيرة كانت تستند إلى مجموعة مختلفة من الدراسات والأطر الزمنية.
تعريف تحديث معدل الاحترار الناتج عن الإنسان في IPCC AR6 الاتجاه الخطي في الاحترار الناتج عن الإنسان على مدى فترة 10 سنوات سابقة
الفترة (i) 2010-2019 مقتبس من AR6 الفصل 3 القسم 3.3.1.1.2 الجدول 3.1 (ii) 2010-2019 حساب متكرر باستخدام الطرق ومجموعات البيانات المحدثة (iii) 2014-2023 قيمة محدثة باستخدام الطرق ومجموعات البيانات المحدثة
الطريقة
تقييم معدل الاحترار الناتج عن الإنسان
مقتبس من AR6: 0.2 [0.1 إلى 0.3]
باستخدام النهج الوسيط:
0.23 [0.1 إلى 0.3] *
0.25 [0.2 إلى 0.4] 0.26 [0.2 إلى 0.4]
GWI 0.23 [0.19 إلى 0.35]
0.24 [0.18 إلى 0.29]
GMST
0.24 [0.19 إلى 0.30]
GMST
KCC 0.23 [0.18 إلى 0.29] 0.25 [0.20 إلى 0.30] 0.26 [0.20 إلى 0.31]
GSAT GMST GMST
ROF 0.35 [0.30 إلى 0.41] 0.27 [0.17 إلى 0.38] 0.38 [0.24 إلى 0.52]
GSAT GMST GMST
  • لاحظ أنه من أجل الوضوح وسهولة المقارنة مع تقييم هذا العام المحدث، فإن المعدل المقيَّم في العمود (i) يقتبس كل من التقييم من AR6 ويطبق بأثر رجعي النهج الوسيط المعتمد في هذه الورقة.
    (iv) مساهمة درجة الحرارة من الانبعاثات غير- و (v) مصطلح تعديل لتغذية نظام الأرض التي لا يتم التقاطها بخلاف ذلك من خلال العوامل الأخرى. أعادت WGI AR6 تقييم جميع العوامل الخمسة (Canadell et al., 2021). تم النظر في دمج تغذية نظام الأرض بشكل أكبر من قبل Lamboll و Rogelj (2022). نظر Lamboll et al. (2023) بشكل أكبر في مساهمة درجة الحرارة من الانبعاثات غير- بينما أوضح Rogelj و Lamboll (2024) التخفيضات في غير- التي يُفترض أنها موجودة في تقدير RCB.
الميزانية المتبقية للكربون لـ و تتم إعادة تقييم مستويات الاحترار استنادًا إلى أحدث البيانات المتاحة. يتم الإبلاغ عن تقديرات RCBs في الجدول 8. يتم التعبير عنها بالنسبة لعام 2020 للمقارنة مع AR6 وبالنسبة لبداية عام 2024 للتقديرات المستندة إلى تحديث الاحترار الناتج عن الإنسان من 2014 إلى 2023 (القسم 7). لاحظ أنه بين بداية عام 2020 ونهاية عام 2023، حوالي تم إصدارها (القسم 2). استنادًا إلى التغير في غير- الانبعاثات عبر السيناريوهات في قاعدة بيانات سيناريو AR6 WGIII، يمكن أن تكون قيم RCB المقدرة أعلى أو أقل بحوالي اعتمادًا على مدى عمق غير- تُخفَّض الانبعاثات (لامبول وآخرون، 2023؛ روجيل وللامبول، 2024). تأثير غير تشمل انبعاثات الاحترار كل من آثار الاحترار للغازات الدفيئة الأخرى مثل الميثان وآثار التبريد للهباء الجوي مثل الكبريتات. أدى تحديث هذه المسارات إلى زيادة تقدير أهمية الهباء الجوي.
التي من المتوقع أن تنخفض مع مرور الوقت في مسارات الانبعاثات المنخفضة (روجيلج وآخرون، 2014؛ روجيلج ولامبول، 2024)، مما يسبب ارتفاع درجة الحرارة وتقليل ميزانية الكربون المتبقية (لامبول وآخرون، 2023). تعطي عدم اليقين الهيكلي حدودًا جوهرية لدقة قياس ميزانيات الكربون المتبقية. تؤثر هذه بشكل خاص على RCB. بشكل عام، الـ الميزانية المتوافقة صغيرة جدًا وتتناقص بسرعة بسبب استمرار ارتفاع الأسعار العالمية انبعاثات.
تقديرات RCB المحدثة المعروضة في الجدول 8 لـ 1.5 و 1.7 و تقديرات الاحتباس الحراري العالمية أصغر من AR6، وبالتالي أصبحت الشكوك الجيوفيزيائية وغيرها أكبر من حيث النسب. هذه ميزة يجب أخذها في الاعتبار عند التواصل حول الميزانيات. التقديرات المقدمة هنا تختلف عن تلك المقدمة في منشورات الميزانية العالمية للكربون السنوية (GCB) (فريدلينغشتاين وآخرون، 2023). استخدمت GCB 2023 المتوسط بين تقدير AR6 WGI وتقديرات فورستر وآخرون (2023). تأخذ تقديرات RCB المقدمة هنا في الاعتبار نفس التحديثات في التاريخ. الانبعاثات من GCB بالإضافة إلى أحدث تقدير متاح للاحتباس الحراري الناتج عن الإنسان حتى الآن وإعادة تقييم من AR6 لـ غير- مساهمات الاحترار.
الحد من الاحترار إلى يتناقص بسرعة. من المهم، مع ذلك، تفسير هذه المعلومات بشكل صحيح. تقديرات RCB تأخذ في الاعتبار التخفيضات المتوقعة في غير- الانبعاثات التي تتماشى مع مستوى عالمي
الجدول 8. التقديرات المحدثة للميزانية الكربونية المتبقية لـ 1.5 و 1.7 و ، لخمس مستويات من الاحتمالية، مع الأخذ في الاعتبار فقط عدم اليقين في TCRE. تبدأ التقديرات من تقديرات AR6 WGI (الصف الأول لكل مستوى من الاحترار)، محدثة بأحدث معلومات محاكي MAGICC وسيناريوهات AR6 WGIII (من الصف الثاني لكل مستوى من الاحترار) وتحديث للاحتباس الحراري التاريخي الناتج عن الأنشطة البشرية، والذي يُقدّر لفترة 2014-2023 (الصف الثالث لكل مستوى من الاحترار). تُعبر التقديرات بالنسبة لبداية إما عام 2020 أو عام 2024. تشمل الاحتمالية فقط عدم اليقين في كيفية استجابة الأرض فوراً لانبعاثات الكربون، وليس الاحترار الملتزم على المدى الطويل أو عدم اليقين في انبعاثات أخرى. جميع القيم مقربة لأقرب تشير الأرقام بالخط العريض إلى تقدير الميزانية الكربونية المتبقية الكاملة التي تحتوي على جميع العناصر.
حالة/تحديث ميزانية الكربون المتبقية سنة الأساس الميزانيات الكربونية المتبقية المقدرة من بداية السنة الأساسية ( )
احتمالية الحد من ارتفاع درجة حرارة الأرض إلى حد درجة الحرارة 17 % ٣٣ ٪ 50 % 67 % 83 %
من AR6 WG1 ٢٠٢٠ ٩٠٠ ٦٥٠ ٥٠٠ ٤٠٠ ٣٠٠
+ نماذج AR6 والسيناريوهات ٢٠٢٠ 750 ٥٠٠ ٤٠٠ ٣٠٠ ٢٠٠
+ تقدير الاحترار المحدث 2024 ٤٥٠ ٣٠٠ ٢٠٠ 150 100
من AR6 WG1 ٢٠٢٠ 1450 ١٠٥٠ ٨٥٠ ٧٠٠ ٥٥٠
+ نماذج AR6 والسيناريوهات ٢٠٢٠ ١٣٠٠ 950 750 ٦٠٠ ٥٠٠
+ تقدير الاحترار المحدث ٢٠٢٤ 1000 ٧٠٠ ٥٥٠ ٤٥٠ ٣٥٠
من AR6 WG1 ٢٠٢٠ 2300 ١٧٠٠ 1350 ١١٥٠ ٩٠٠
+ نماذج AR6 والسيناريوهات ٢٠٢٠ ٢٢٠٠ 1650 ١٣٠٠ ١١٠٠ ٩٠٠
+ تقدير الاحترار المحدث ٢٠٢٤ 1900 1400 ١١٠٠ ٩٠٠ 750
الانتقال إلى الصفر الصافي الانبعاثات (لامبول وآخرون، 2023؛ روجيل وللامبول، 2024). تفترض هذه التقديرات تخفيضات متوسطة في غير- انبعاثات بين 2020-2050 من (حول ) ، (حول ) و (حول ) (روجيل ولومبول، 2024) (انظر القسم S8 والجدول S5). إذا كانت هذه غير- إذا لم يتم تحقيق تخفيضات في انبعاثات غازات الدفيئة، سيكون الحد من الانبعاثات أقل (انظر لامبول وآخرون، 2023؛ روجيل ولامبول، 2024). تحديث هذا العام لـ يستخدم الميزانية مستوى الاحترار التاريخي لفترة 2014-2023 ، مع المساهمة المستقبلية لغير- الاحترار. بافتراض تقدير وسطي لـ لكل ، هذا يعطي حوالي من منتصف الفترة، التي نطرح منها حوالي ( انبعاثات من منتصف فترة 2014-2023 و كونها التقدير الوسيط لتأثير ردود فعل نظام الأرض التي لن يتم تغطيتها بخلاف ذلك). هذا يعطي RCB لـ مع احتمالية . تتضمن الحسابات الكاملة توزيعات هذه القيم لتقديرات عدم اليقين.
يرجى ملاحظة أن من المتوقع أن تتعب RCB قبل بضع سنوات من تم الوصول إلى مستوى الاحتباس الحراري بسبب الطريقة التي تأخذ بها في الاعتبار الاحترار المستقبلي من غير- الانبعاثات في تقديرها.

9 extremes المناخ والطقس

تُعتبر التغيرات في المناخ والظواهر الجوية المتطرفة من بين أكثر الآثار وضوحًا للتغير المناخي الناتج عن الأنشطة البشرية. في تقرير التقييم السادس (AR6 WGI)، تم تخصيص فصل كامل لتقييم التغيرات الماضية والمتوقعة في الظواهر المتطرفة على القارات (سينيفيراتني وآخرون، 2021)، كما قدم الفصل المتعلق بالتغيرات في المحيطات والغطاء الجليدي ومستوى سطح البحر تقييمات حول التغيرات في موجات الحرارة البحرية (فوكس-كيمبر وآخرون، 2021).
تشمل المؤشرات العالمية المتعلقة بالظواهر المناخية المتطرفة التغيرات المتوسطة في هذه الظواهر، على سبيل المثال، الزيادة المتوسطة في درجات الحرارة الدنيا والعليا السنوية على اليابسة (التقرير السادس لتقييم المناخ، الفصل 11، الشكل 11.2، سينيفيراتني وآخرون، 2021) أو المساحة المتأثرة بأنواع معينة من الظواهر المتطرفة (التقرير السادس لتقييم المناخ، الفصل 11، الصندوق 11.1، الشكل 1، سينيفيراتني وآخرون، 2021؛ سيبيل وآخرون، 2015). بالمقارنة مع درجة حرارة السطح العالمية، فإن مؤشرات الظواهر المتطرفة أقل رسوخًا.
مؤشر المناخ للتغيرات في درجات الحرارة القصوى يتكون من متوسط درجات الحرارة القصوى السنوية للأرض (TXx) (باستثناء القارة القطبية الجنوبية). كجزء من هذا التحديث، نقدم نسخة محدثة من الشكل 6 من فورستر وآخرون (2023)، والذي يعتمد بدوره على الشكل 11.2 من سينيفيراتني وآخرون (2021) (الشكل 9). كما في العام الماضي، تم تحليل ثلاث مجموعات بيانات: HadEX3 (دون وآخرون، 2020)، ودرجة حرارة سطح الأرض في بيركلي (التي تعتمد على روهدي وآخرون، 2013) وإعادة تحليل الغلاف الجوي للجيل الخامس من ECMWF للمناخ العالمي (ERA5؛ هيرسباخ وآخرون، 2020). HadEX3 حالياً ثابت ولا يتم تحديثه. تم تحديث بيانات بيركلي، مما أدى إلى اختلافات في TXx لمعظم السنوات (أقل من )، والآن تشمل بيانات عام 2022. من بين مجموعات البيانات الثلاث، تغطي ERA5 فقط كامل عام 2023 في الوقت الحالي. يتم حساب TXx عن طريق متوسط درجة الحرارة القصوى السنوية على جميع نقاط الشبكة الأرضية المتاحة (باستثناء القارة القطبية الجنوبية) ثم تحويلها إلى انحرافات بالنسبة لفترة الأساس من 1961-1990. للتعبير عن TXx كانحرافات بالنسبة لـ نضيف تعويضا قدره إلى جميع مجموعات البيانات الثلاث. انظر القسم S9 للحصول على تفاصيل حول اختيار البيانات، ومتوسط الحساب، وحساب الإزاحة. نلاحظ أن بيانات بيركلي الأرض لديها اتجاهات أقل قليلاً من ERA5 وأن هذا قد يتطلب مزيدًا من التحقيق.
لقد ارتفعت درجة حرارة مناخنا بسرعة في العقود القليلة الماضية (القسم 6)، مما يظهر أيضًا في التغيرات في حدوث
شذوذ متوسط درجة الحرارة القصوى السنوية للأرض
الشكل 9. سلسلة زمنية للانحرافات الحرارية الملحوظة لدرجة الحرارة القصوى السنوية المتوسطة للأرض (TXx) لبيانات ERA5 (1950-2023)، وBerkeley Earth (1955-2022) وHadEX3 (1961-2018)، بالنسبة للفترة من 1850 إلى 1900. لاحظ أن مجموعات البيانات لها تغطية مكانية مختلفة وليست متطابقة في التغطية. جميع الانحرافات محسوبة بالنسبة للفترة من 1961 إلى 1990، وفرق قدره يتم إضافته للحصول على قيم TXx بالنسبة لـ لاحظ أنه بينما أرقام HadEX3 هي نفسها كما هو موضح في الشكل 11.2 من Seneviratne وآخرون (2021)، لم يتم تقييم هذه الأرقام بشكل محدد.
وشدة extremes المناخ والطقس. منذ حوالي عام 1980 فصاعدًا، تشير جميع مجموعات البيانات المستخدمة إلى زيادة قوية في TXx، والتي تتزامن مع الانتقال من التعتيم العالمي، المرتبط بزيادة الهباء الجوي، إلى الإضاءة، المرتبطة بانخفاض الهباء الجوي (Wild et al.، 2005، القسم 3). تقدير الاحترار القائم على ERA5 بالنسبة لـ 1850-1900 لعام 2023 هو عند ، وهو ما يمثل زيادة بأكثر من مقارنةً بعام 2022 والتي تحطم الرقم القياسي السابق بأكثر من على مدى فترات زمنية أطول، ارتفعت متوسط درجات الحرارة القصوى السنوية للأرض بأكثر من في السنوات العشر الماضية بالنسبة للظروف ما قبل الصناعية) مقارنة بالعقد الأول من الألفية ( ; الجدول 9). نظرًا لأن الانحراف النسبي عن فترة الأساس ما قبل الصناعة لدينا يتم حسابه على مدى الفترة من 1961 إلى 1990، فإن شذوذات درجات الحرارة تتماشى من حيث البناء خلال هذه الفترة ولكن يمكن أن تتباعد بعدها. في مقارنة شاملة لمؤشرات المناخ المتطرفة عبر عدة إعادة تحليل ومنتجات رصد، يشير دان وآخرون (2022) إلى وجود توافق قوي بشكل عام بين مؤشرات درجات الحرارة المتطرفة عبر إعادة التحليل ومنتجات الرصد، حيث تظهر ERA5 ارتباطات عالية بشكل خاص مع HadEX3 بين جميع مجموعات البيانات التي يتم تحديثها بانتظام.

10 توفر الشيفرة والبيانات

نحن ننشر مجموعة من المؤشرات الرئيسية المختارة لتغير المناخ العالمي عبر متتبع تغير المناخ (https:// climatechangetracker.org/igccآخر وصول: 2 يونيو 2024، متتبع تغير المناخ، 2024)، وهي منصة تهدف إلى توفير لوحات معلومات تفاعلية موثوقة وسهلة الاستخدام وعالية الجودة تتضمن تصورات وبيانات ورؤى سهلة الوصول من هذه الورقة (انظر الشكل 10).
الجدول 9. شذوذ متوسط درجة الحرارة القصوى السنوية للأرض (TXx) لعقود حديثة استنادًا إلى HadEX3 و ERA5.
فترة شذوذ بالنسبة لـ شذوذ بالنسبة لـ شذوذ بالنسبة لـ
ERA5 ERA5 HadEX3
2000-2009 1.21 0.69 0.72
2009-2018 1.54 1.02 1.01
2010-2019 1.62 1.11 –
2011-2020 1.63 1.12 –
2012-2021 1.70 1.18 –
2013-2022 1.73 1.21 –
2014-2023 1.81 1.29 –
من خلال متتبع تغير المناخ، نهدف إلى الوصول إلى جمهور أوسع، بما في ذلك صانعي السياسات المشاركين في مفاوضات اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ والأشخاص الذين يلعبون أدوارًا مهمة في التخفيف من آثار تغير المناخ والتكيف معه. يخطط متتبع تغير المناخ لتحديث مؤشرات هامة عدة مرات على مدار العام، مما يوفر صورة محدثة لمؤشرات تغير المناخ. داخل لوحات المعلومات، يمكن تتبع جميع البيانات إلى المصادر الأساسية.
حساب ميزانية الكربون متاح من https://github.com/Rlamboll/AR6CarbonBudgetCalc/tree/v1.0.1 (لامبول وروجيل، 2024). الشيفرة والبيانات المستخدمة لإنتاج مؤشرات أخرى متاحة في المستودعات تحت https://github.com/ClimateIndicator/data/tree/v2024.05.29b (سميث وآخرون، 2024ب). جميع البيانات متاحة من https://doi.org/10.5281/zenodo. 11388387 (سميث وآخرون، 2024أ). البيانات مقدمة بموجب رخصة CC-BY 4.0.
تم الحصول على بيانات HadEX3 [3.0.4] منفهرس. ceda.ac.uk/uuid/115d5e4ebf7148ec941423ec86fa9f26
الشكل 10. لقطة شاشة من لوحة المعلومات من https://climatechangetracker.org/igcc (آخر وصول: 2 يونيو 2024)، متتبع تغير المناخ (2024).
(دون وآخرون، 2023) في 5 أبريل 2023 وهي © حقوق الطبع والنشر الخاصة بالتاج البريطاني، مكتب الأرصاد الجوية، 2022، مقدمة بموجب ترخيص الحكومة المفتوحة؛http://www.nationalarchives.gov. uk/doc/open-government-licence/version/2/ (آخر وصول: 2 يونيو 2023).

11 المناقشة والاستنتاجات

لقد استندت السنة الثانية من مبادرة التغير المناخي العالمي (IGCC) إلى جهود العام الماضي ودورة تقرير AR6 لتقديم تحديث شامل لمؤشرات التغير المناخي المطلوبة لتقدير الاحترار الناتج عن الأنشطة البشرية والميزانية المتبقية من الكربون. تقدم الجدول 10 والشكل 11 ملخصًا للمؤشرات الرئيسية من كل قسم مقارنة بتلك الواردة في تقييم AR6 وتلخص أيضًا التحديثات المنهجية. التغيير الرئيسي في مجموعة البيانات الجوهرية منذ AR6 هو أن استخدام الأراضي تم تعديل الانبعاثات بالخفض بنحو (الجدول 10). ومع ذلك، كما تقديرات تأثير الاحترار الإشعاعي الفعال الناتج عن الإنسان تعتمد على التركيزات، وليس الانبعاثات، وهذا يفعل
لا تؤثر على معظم النتائج الأخرى. لاحظ أنها تزيد قليلاً من الميزانية الكربونية المتبقية، لكن هذا فقط بمقدار أقل من دقة التقريب.
شهد العام الماضي زيادة كبيرة في متوسط درجة حرارة سطح الأرض (القسم 6)، تقترب من فوق مستويات 1850-1900، والتي تم الإبلاغ عنها على نطاق واسع في الصحافة. كانت الزيادة في 2022-2023 هي ثالث أكبر زيادة سنوية في السجل الآلي بعد 1876-1877 و1976-1977، وهما فترتان أخريان شهدتا انتقالًا قويًا من ظروف النينيا إلى النينيو. يتم حاليًا التحقيق في أسباب التغيير، خاصة فيما يتعلق بالدور المحتمل للقوى الخارجية مثل تقليل انبعاثات الشحن مقارنة بالتقلبات الداخلية (على سبيل المثال، شميت، 2024؛ غيتلمان وآخرون، 2024). عملنا ينظر في التغيرات على المدى الطويل ولا يحقق مباشرة في أسباب الزيادة في مستويات GMST، ومع ذلك نلاحظ أن أفضل تقدير لدينا للاحتباس الحراري الناتج عن الإنسان في 2023 هو 1.31 (1.1 إلى 1.7). (الجدول 6)، أدنى تقدير لدرجة حرارة السطح العالمية المتوسطة (GMST) البالغ 1.43 [1.32 إلى في عام 2023 (القسم 6). وهذا يشير إلى دور محتمل كبير لظاهرة النينيو وغيرها من التغيرات في المحيط المدفوعة بالرياح.
الجدول 10. ملخص النتائج الرئيسية والتحديثات المنهجية من مبادرة مؤشرات التغير المناخي العالمي (IGCC).
مؤشر المناخ تقييم AR6 2021 هذا التقييم لعام 2023 تفسير التغييرات التحديثات المنهجية منذ التقرير السادس
انبعاثات غازات الدفيئة AR6 WGIII الفصل 2: ذكال وآخرون (2022)؛ انظر أيضًا مينكس وآخرون (2021) متوسط 2010-2019: متوسط 2010-2019: متوسط 2013-2022: نمت الانبعاثات المتوسطة في العقد الماضي بمعدل أبطأ من العقد السابق. التغيير من AR6 يرجع إلى مراجعة منهجية نحو الأسفل في -الغابات واستخدام الأراضي تقديرات. تم تعديل انبعاثات LULUCF بالخفض. تم استخدام انبعاثات الوقود الأحفوري والصناعة الصافية من GCB بدلاً من EDGAR. تم استخدام PRIMAPhist CR بدلاً من EDGAR لـ و الانبعاثات والقياسات الجوية التي تم أخذها لانبعاثات الغازات الفلورية. هذه التغييرات تقلل التقديرات بحوالي (القسم 2). لاحظ أنه وفقًا للتقاليد، يتم استبعاد غازات F من ODS من الإجمالي.
تركيزات غازات الدفيئة
AR6 WGI الفصل 2: غوليف وآخرون (2021)
2019: 2023: الزيادات الناتجة عن استمرار انبعاثات غازات الدفيئة الناتجة عن الأنشطة البشرية. التحديثات استنادًا إلى بيانات NOAA وAGAGE (القسم 3).
تغيير القوة الإشعاعية الفعالة منذ عام 1750 تقرير التقييم السادس WGI الفصل 7: فورستر وآخرون (2021) 2019: 2.72 [1.96 إلى 3.48] 2023: 2.79 [1.78 إلى 3.60] الاتجاه منذ عام 2019 ناتج عن زيادة تركيزات غازات الدفيئة وتقليل المواد المسبقة للهباء الجوي. قد تكون تخفيضات انبعاثات الشحن قد أضافت حوالي إلى التأثير الإشعاعي الفعال في عام 2023 مقارنة بعام 2022. ومع ذلك، فإن الزيادات في الهباء الجوي الناتج عن حرق الكتلة الحيوية من حرائق الغابات الكندية قد قللت من التأثير الإشعاعي الفعال بشكل أكبر. يتبع AR6 مع تحديث طفيف لعلاج سوائل الهباء الجوي وبيانات انبعاثات التي تنقح تقدير ERF لعام 2019 بالنسبة لعام 1750 نحو الأسفل (أكثر سلبية) بـ تقييم العنوان لعام 1750 إلى من لم يتغير عن AR6. تم تعديل منهجية تقدير تأثير السحب الناتجة عن الطائرات بشكل طفيف، مما لا يحدث فرقًا ماديًا.
عدم توازن الطاقة في الأرض AR6 WGI الفصل 7: فورستر وآخرون (2021) متوسط 2006-2018: 0.79 [ 0.52 إلى 1.06 ] 2010-2023. المتوسط: 0.96 [0.67 إلى 1.26] زيادة كبيرة في عدم التوازن الطاقي مقدرة بناءً على زيادة معدل تسخين المحيطات. تم تمديد سلسلة زمنية لمحتوى حرارة المحيط من 2018 إلى 2023 باستخدام أربعة من خمسة مجموعات بيانات AR6. تم تحديث مصطلحات جرد الحرارة الأخرى وفقًا لـ von Schuckmann et al. (2023a). يتم استخدام عدم اليقين في محتوى حرارة المحيط كبديل لعدم اليقين الكلي. مزيد من التفاصيل في القسم 5.
تغير متوسط درجة حرارة سطح الأرض العالمية منذ 1850-1900 تقرير التقييم السادس WGI الفصل 2: غوليف وآخرون (2021) متوسط 2011-2020: 1.09 [0.95 إلى 1.20] متوسط 2014-2023: زيادة في خلال 3 سنوات، مما يشير إلى معدل تغيير مرتفع على مدى عقد، والذي قد يكون جزئيًا نتيجة للتقلبات الداخلية. تتطابق الطرق مع أربعة مجموعات بيانات مستخدمة في AR6 (القسم 6). تحتوي مجموعات البيانات الفردية على بيانات تاريخية محدثة، لكن هذه التغييرات لا تؤثر بشكل جوهري على النتائج.
الاحترار العالمي الناتج عن الأنشطة البشرية منذ ما قبل الصناعة
التقرير السادس لتقييم المناخ، الفصل 3: إيرينغ وآخرون (2021)
متوسط 2010-2019: 1.07 [0.8 إلى 1.3] متوسط 2010-2019: 1.09 [0.9 إلى 1.3] المتوسط من 2014 إلى 2023: 1.19 [1.0 إلى زيادة في خلال 4 سنوات، مما يشير إلى معدل تغيير مرتفع على مدى عقد. تم تعديل زيادة درجة حرارة سطح الأرض العالمية في عام 2023 لتكون أعلى من التقديرات التاريخية. تم الاحتفاظ بالطرق الثلاث كأساس لتقييم AR6، ولكن لكل منها بيانات مدخلة جديدة (القسم 7).
ميزانية الكربون المتبقية لـ احتمالية الحد من ارتفاع درجة حرارة الأرض إلى التقرير السادس لتقييم المناخ WGI الفصل 5: كانادل وآخرون (2021) من بداية عام 2020: من بداية عام 2024: ال الميزانية أصبحت صغيرة جداً. قد تنفد ميزانية RCB قبل تم الوصول إلى العتبة بسبب الحاجة إلى السماح للمستقبل بعدم تسخين. لقد قللت محاكاة وتغيير السيناريو الميزانية منذ عام 2020 بمقدار (المادة 8).
تغير متوسط درجة حرارة الأرض القصوى مقارنةً بفترة ما قبل الصناعة. التقرير السادس لتقييم المناخ، الفصل 11: سيني فيراتني وآخرون، 2021 متوسط 2009-2018: متوسط 2014-2023: يرتفع بمعدل أسرع بكثير مقارنة بمتوسط درجة حرارة سطح الأرض العالمية. تم استبدال بيانات HadEX3 المستخدمة في AR6 ببيانات إعادة التحليل المستخدمة في هذا التقرير، والتي يمكن تحديثها بشكل أفضل في المستقبل. يضيف لتقدير (القسم 9).
الشكل 11. إنفوجرافيك لأفضل تقدير للمؤشرات الرئيسية التي تم تقييمها في هذه الورقة.
كان لانبعاثات الميثان والكتلة الحيوية مكون قوي من التغيرات المتعلقة بالتغذية الراجعة المناخية (الأقسام 2 و 3). ستصبح هذه التغيرات أكثر أهمية على مدار هذا القرن، حتى لو انخفض التأثير البشري المباشر. يجب أن تؤخذ هذه التغيرات بعين الاعتبار بشكل صحيح لشرح التغيرات في تركيز الغلاف الجوي وميزانية الطاقة. النهج المتبع في هذه الورقة بشأن الميثان (حيث يتم استبعاد التغيرات في المصادر الطبيعية) غير متسق مع النهج المتبع لانبعاثات الهباء الجوي (حيث يتم تضمين التغيرات الناتجة عن حرائق الغابات). في السنوات القادمة وفي التقرير المقبل للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ، سيكون هناك حاجة إلى نهج متسق.
يجب تطوير نهج لتوزيع الانبعاثات الجوية، وتغير التركيز، والقوة الإشعاعية. وبالمثل، نتبع الأدبيات الأساسية في معالجة الحرائق البرية المتعلقة بـ الانبعاثات والإزالة كطبيعية فقط (فريدلينغستين وآخرون، 2023)، على الرغم من أن شدتها وتكرارها يتغيران تحت تأثير التغير المناخي الناتج عن الأنشطة البشرية.
يأمل أن يدعم هذا التحديث المجتمع العلمي في جمع وتوفير بيانات المناخ العالمية الموثوقة وفي الوقت المناسب. في السنوات القادمة، نحن مهتمون بشكل خاص بتحسين طرق تحديث SLCF للحصول على المزيد من
تقدير دقيق للتغيرات قصيرة الأجل في تأثيرات الإشعاع. كما يبرز العمل أهمية البيانات الوصفية عالية الجودة لتوثيق التغيرات في المناهج المنهجية على مر الزمن. في السنوات القادمة، نأمل في تحسين متانة المؤشرات المقدمة هنا، ولكن أيضًا توسيع نطاق المؤشرات المبلغ عنها من خلال أنشطة بحث منسقة. على سبيل المثال، يمكننا البدء في استخدام بيانات جديدة من الأقمار الصناعية والبيانات الأرضية لتحسين مراقبة الغازات الدفيئة (على سبيل المثال، من خلال مبادرة مراقبة الغازات الدفيئة العالمية التابعة للمنظمة العالمية للأرصاد الجوية). يمكن أن تستكشف الجهود الموازية كيف يمكننا تحديث مؤشرات الظروف المناخية الإقليمية المتطرفة ونسبتها، والتي تعتبر ذات صلة خاصة لدعم الإجراءات المتعلقة بالتكيف والخسائر والأضرار.
بشكل عام، يلعب العلماء والمنظمات العلمية دورًا مهمًا كـ “مراقبين” لإبلاغ اتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة بشكل نقدي. يمكن أن يوفر هذا التحديث السنوي المستند إلى طرق الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) مصدرًا موثوقًا وفي الوقت المناسب للمعلومات الموثوقة. بالإضافة إلى المساعدة في إبلاغ القرارات، يمكننا استخدام التحديث لتتبع التغيرات في مجموعات البيانات بين استخدامها في تقرير IPCC واحد والتقرير التالي. يمكننا أيضًا تقديم المعلومات والاختبارات لتحفيز التحديثات في الأساليب التي قد تختار تقارير IPCC المستقبلية استخدامها.
هذه عقد حاسم: معدلات الاحترار العالمي الناتجة عن الأنشطة البشرية في أعلى مستوياتها التاريخية، و من المتوقع أن يتم الوصول إلى أو تجاوز ظاهرة الاحتباس الحراري خلال السنوات العشر القادمة في غياب التبريد الناتج عن الثورات البركانية الكبرى (لي وآخرون، 2021). ومع ذلك، فإن هذه هي العقد الذي من المتوقع أن تصل فيه انبعاثات غازات الدفيئة العالمية إلى ذروتها وتبدأ في الانخفاض بشكل كبير. تشير المؤشرات المتعلقة بتغير المناخ العالمي المقدمة هنا إلى أن عدم التوازن الطاقي للأرض قد زاد ليصل إلى حوالي ، متوسطًا على مدى السنوات الـ 12 الماضية. وهذا له أيضًا تداعيات على الاستجابة الملتزمة للمكونات البطيئة في نظام المناخ (الأنهار الجليدية، المحيط العميق وكتل الجليد) وارتفاع مستوى سطح البحر على المدى الطويل، لكن هذا ليس جزءًا من التحديث هنا. ومع ذلك، فإن الانخفاض السريع والصارم في انبعاثات غازات الدفيئة مثل تلك الملتزم بها في COP28 يمكن أن يقلل من معدلات الاحترار إلى النصف خلال العشرين عامًا القادمة (ماكيننا وآخرون، 2021). تُظهر الجدول 1 أن انبعاثات غازات الدفيئة العالمية في أعلى مستوياتها على المدى الطويل، ومع ذلك هناك علامات على أن معدل زيادتها قد تباطأ. اعتمادًا على الخيارات المجتمعية المتخذة في هذه العقدة الحرجة، يمكن أن تتبع سلسلة مستمرة من هذه التحديثات السنوية اتجاهًا محسنًا لبعض المؤشرات التي تم مناقشتها هنا.
ملحق. الملحق المتعلق بهذه المقالة متاح على الإنترنت على:https://doi.org/10.5194/essd-16-2625-2024-supplement.
مساهمات المؤلفين. قام PMF وCS وMA وPF وJR وAP بتطوير مفهوم تحديث سنوي من خلال مناقشات مع مجتمع IPCC الأوسع على مدى سنوات عديدة. قاد CS عمل مستودعات البيانات. قدم VMD وPZ وSS وJCM وCFS وSIS وVN وAP وNPG وGPP وBT وMDP وKvS وJR وPF وMA وXZ وKZ وRAB وCB وCC وSB وPT إطارًا مهمًا لـ IPCC وUNFCCC. قام PMF بتنسيق الإنتاج-
تمت كتابة المخطوطة بدعم من الدكتور WFL الذي قاد القسم 2 بمساهمات من JCM و PF و GPP و JG و JP و RA. قاد CS القسم 3 بمساهمات من XL و JM و PK. قاد CS القسم 4 بمساهمات من BH و SS و VN و RMH و GM و AG و GW و MVMK و EM و JPK و MvM و XL. قاد BT القسم 5 بمساهمات من PT و CM و CK و JK و RR و RV. قاد KvS و MDP القسم 6 بمساهمات من LC و MI و TB و REK. قاد BT القسم 6 بمساهمات من PT و CM و CK و JK و RR و RV و LC. قاد TW القسم 7 بمساهمات وحسابات من AR و NG و SJ و MA. قاد RL القسم 8 بمساهمات من JR و KZ. قاد MH القسم 9 بمساهمات من SIS و XZ و DS. جميع المؤلفين إما قاموا بتحرير أو التعليق على المخطوطة. قام DR و AB و JAB بتنسيق جهود تصور البيانات.
المصالح المتنافسة. لقد أعلن المؤلف المسؤول أنه لا يوجد لدى أي من المؤلفين أي مصالح متنافسة.
تنبيه. ملاحظة الناشر: تظل منشورات كوبرنيكوس محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية الواردة في النص، والخرائط المنشورة، والانتماءات المؤسسية، أو أي تمثيل جغرافي آخر في هذه الورقة. بينما تبذل منشورات كوبرنيكوس كل جهد ممكن لتضمين أسماء الأماكن المناسبة، فإن المسؤولية النهائية تقع على عاتق المؤلفين.
الشكر والتقدير. تم دعم كريس سميث، ماثيو دي. بالمر، كولن موريش، راشيل إي. كيلك وريتشارد أ. بيتس من قبل برنامج المناخ في مركز هادلي التابع لمكتب الأرصاد الجوية الممول من قبل DSIT. تم دعم بيتر ثورن من خلال منحة مركزية برقم 22/CC/11103. تُدار المنحة المركزية من قبل مؤسسة العلوم في أيرلندا (SFI) ووزارة الزراعة والبيئة والشؤون الريفية في أيرلندا الشمالية (DAERA) وابتكار الأبحاث في المملكة المتحدة (UKRI) وتدعم عبر صندوق الشراكات العلمية الدولية في المملكة المتحدة (ISPF) ومبادرة الجزيرة المشتركة من الحكومة الأيرلندية.
الدعم المالي. تم دعم هذا البحث من قبل برنامج هورايزون أوروبا، هورايزون أوروبا أوروبا المبتكرة (أرقام المنح: 820829، 101081395، و821003)، مجلس البحث الأوروبي H2020 (رقم المنحة: 951542)، مجالس البحث في المملكة المتحدة (رقم المنحة: NE/T009381/1)، ومجلس البحث الهندسي والفيزيائي في المملكة المتحدة (رقم المنحة: EP/V000772/1).
بيان المراجعة. تم تحرير هذه الورقة بواسطة مارتينا ستوكهاوز وتم مراجعتها بواسطة ديفيد هوارد وماثيو جونز.

References

Allen, M. R., Dube, O. P., Solecki, W., Aragón-Durand, F., Cramer, W., Humphreys, S., Kainuma, M., Kala, J., Mahowald, N., Mulugetta, Y., Perez, R., Wairiu, M., and Zickfeld, K.: Framing and Context. In: Global Warming of . An IPCC Special
Report on the impacts of global warming of above preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.-O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., Moufouma-Okia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J. B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 49-92, https://doi.org/10.1017/9781009157940.003, 2018.
Allison, L. C., Palmer, M. D., Allan, R. P., Hermanson, L., Liu, C., and Smith, D. M.: Observations of planetary heating since the 1980s from multiple independent datasets, Environ. Res. Commun., 2, 101001, https://doi.org/10.1088/25157620/abbb39, 2020.
Barnes, C., Boulanger, Y., Keeping, T., Gachon, P., Gillett, N., Haas, O., Wang, X., Roberge, F., Kew, S., Heinrich, D., Singh, R., Vahlberg, M., Van Aalst, M., Otto, F., Kimutai, J., Boucher, J., Kasoar, M., Zachariah, M., and Krikken, F.: Climate change more than doubled the likelihood of extreme fire weather conditions in Eastern Canada, Imperial College London, https://doi.org/10.25561/105981, 2023.
Basu, S., Lan, X., Dlugokencky, E., Michel, S., Schwietzke, S., Miller, J. B., Bruhwiler, L., Oh, Y., Tans, P. P., Apadula, F., Gatti, L. V., Jordan, A., Necki, J., Sasakawa, M., Morimoto, S., Di Iorio, T., Lee, H., Arduini, J., and Manca, G.: Estimating emissions of methane consistent with atmospheric measurements of methane and of methane, Atmos. Chem. Phys., 22, 1535115377, https://doi.org/10.5194/acp-22-15351-2022, 2022.
Betts, R. A., Belcher, S. E., Hermanson, L., Klein Tank, A., Lowe, J. A., Jones, C. D., Morice, C. P., Rayner, N. A., Scaife, A. A., and Stott, P. A.: Approaching : how will we know we’ve reached this crucial warming mark?, Nature, 624, 33-35, https://doi.org/10.1038/d41586-023-03775-z, 2023.
Bond, T. C., Doherty, S. J., Fahey, D. W., Forster, P. M., Berntsen, T., DeAngelo, B. J., Flanner, M. G., Ghan, S., Kärcher, B., Koch, D., Kinne, S., Kondo, Y., Quinn, P. K., Sarofim, M. C., Schultz, M. G., Schulz, M., Venkataraman, C., Zhang, H., Zhang, S., Bellouin, N., Guttikunda, S. K., Hopke, P. K., Jacobson, M. Z., Kaiser, J. W., Klimont, Z., Lohmann, U., Schwarz, J. P., Shindell, D., Storelvmo, T., Warren, S. G., and Zender, C. S.: Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment, J. Geophys. Res.-Atmos., 118, 5380-5552, https://doi.org/10.1002/jgrd.50171, 2013.
Bun, R., Marland, G., Oda, T., See, L., Puliafito, E., Nahorski, Z., Jonas, M., Kovalyshyn, V., Ialongo, I., Yashchun, O., and Romanchuk, Z.: Tracking unaccounted greenhouse gas emissions due to the war in Ukraine since 2022, Sci. Total Environ., 914, 169879, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.169879, 2024.
Canadell, J. G., Monteiro, P. M. S., Costa, M. H., Cotrim da Cunha, L., Cox, P. M., Eliseev, A. V., Henson, S., Ishii, M., Jaccard, S., Koven, C., Lohila, A., Patra, P. K., Piao, S., Rogelj, J., Syampungani, S., Zaehle, S., and Zickfeld, K.: Global Carbon and other Biogeochemical Cycles and Feedbacks. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud,
N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 673816, https://doi.org/10.1017/9781009157896.007, 2021.
Cheng, L., Abraham, J., Hausfather, Z., and Trenberth, K. E.: How fast are the oceans warming?, Science, 363, 128-129, https://doi.org/10.1126/science.aav7619, 2019.
Cheng, L., Von Schuckmann, K., Abraham, J. P., Trenberth, K. E., Mann, M. E., Zanna, L., England, M. H., Zika, J. D., Fasullo, J. T., Yu, Y., Pan, Y., Zhu, J., Newsom, E. R., Bronselaer, B., and Lin, X.: Past and future ocean warming, Nat. Rev. Earth. Environ., 3, 776-794, https://doi.org/10.1038/s43017-022-00345-1, 2022.
Climate Change Tracker, https://climatechangetracker.org/igcc (last access: 20 May 2024), 2024.
Collins, M., Knutti, R., Arblaster, J., Dufresne, J.-L., Fichefet, T., Friedlingstein, P., Gao, X., Gutowski, W.J., Johns, T., Krinner, G., Shongwe, M., Tebaldi, C., Weaver, A. J., and Wehner, M.: Long-term Climate Change: Projections, Commitments and Irreversibility, in: Stocker, V. B. T. F., Qin, D., Plattner, G. K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J., Nauels, A., Xia, Y., and Midgley, P. M., Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, Cambridge University Press, 1029-1136, 2013.
Crippa, M., Guizzardi, D., Schaaf, E., Monforti-Ferrario, F., Quadrelli, R., Risquez Martin, A., Rossi, S., Vignati, E., Muntean, M., Brandao De Melo, J., Oom, D., Pagani, F., Banja, M., Taghavi-Moharamli, P., Köykkä, J., Grassi, G., Branco, A., and San-Miguel, J.: GHG emissions of all world countries – 2023, Publications Office of the European Union, https://doi.org/10.2760/953322, 2023.
Cuesta-Valero, F. J., Beltrami, H., García-García, A., Krinner, G., Langer, M., MacDougall, A., Nitzbon, J., Peng, J., von Schuckmann, K., Seneviratne, S., Thiery, W., Vanderkelen, I., and Wu, T.: GCOS EHI 1960-2020 Continental Heat Content (Version 2), World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_CoHC_v2, 2023.
Deng, Z., Ciais, P., Tzompa-Sosa, Z. A., Saunois, M., Qiu, C., Tan, C., Sun, T., Ke, P., Cui, Y., Tanaka, K., Lin, X., Thompson, R. L., Tian, H., Yao, Y., Huang, Y., Lauerwald, R., Jain, A. K., Xu, X., Bastos, A., Sitch, S., Palmer, P. I., Lauvaux, T., d’Aspremont, A., Giron, C., Benoit, A., Poulter, B., Chang, J., Petrescu, A. M. R., Davis, S. J., Liu, Z., Grassi, G., Albergel, C., Tubiello, F. N., Perugini, L., Peters, W., and Chevallier, F.: Comparing national greenhouse gas budgets reported in UNFCCC inventories against atmospheric inversions, Earth Syst. Sci. Data, 14, 1639-1675, https://doi.org/10.5194/essd-14-1639-2022, 2022.
Dhakal, S., Minx, J. C., Toth, F. L., Abdel-Aziz, A., Figueroa Meza, M. J., Hubacek, K., Jonckheere, I. G. C., Yong-Gun Kim, Nemet, G. F., Pachauri, S., Tan, X. C., and Wiedmann, T.: Emissions Trends and Drivers, in IPCC, 2022: Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Shukla, P. R., Skea, J., Slade, R., Al Khourdajie, A., van Diemen, R., McCollum,
D., Pathak, M., Some, S., Vyas, P., Fradera, R., Belkacemi, M., Hasija, A., Lisboa, G., Luz, S., and Malley, J., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, https://doi.org/10.1017/9781009157926.004, 2022.
Douville, H., Raghavan, K., Renwick, J., Allan, R. P., Arias, P. A., Barlow, M., Cerezo-Mota, R., Cherchi, A., Gan, T. Y., Gergis, J., Jiang, D., Khan, A., Pokam Mba, W., Rosenfeld, D., Tierney, J., and Zolina, O.: Water Cycle Changes. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1055-1210, https://doi.org/10.1017/9781009157896.010, 2021.
Droste, E. S., Adcock, K. E., Ashfold, M. J., Chou, C., Fleming, Z., Fraser, P. J., Gooch, L. J., Hind, A. J., Langenfelds, R. L., Leedham Elvidge, E. C., Mohd Hanif, N., O’Doherty, S., Oram, D. E., Ou-Yang, C.-F., Panagi, M., Reeves, C. E., Sturges, W. T., and Laube, J. C.: Trends and emissions of six perfluorocarbons in the Northern Hemisphere and Southern Hemisphere, Atmos. Chem. Phys., 20, 4787-4807, https://doi.org/10.5194/acp-20-4787-2020, 2020.
Dunn, R. J. H., Alexander, L. V., Donat, M. G., Zhang, X., Bador, M., Herold, N., Lippmann, T., Allan, R., Aguilar, E., Barry, A. A., Brunet, M., Caesar, J., Chagnaud, G., Cheng, V., Cinco, T., Durre, I., Guzman, R., Htay, T. M., Wan Ibadullah, W. M., Bin Ibrahim, M. K. I., Khoshkam, M., Kruger, A., Kubota, H., Leng, T. W., Lim, G., Li-Sha, L., Marengo, J., Mbatha, S., McGree, S., Menne, M., Milagros Skansi, M., Ngwenya, S., Nkrumah, F., Oonariya, C., Pabon-Caicedo, J. D., Panthou, G., Pham, C., Rahimzadeh, F., Ramos, A., Salgado, E., Salinger, J., Sané, Y., Sopaheluwakan, A., Srivastava, A., Sun, Y., Timbal, B., Trachow, N., Trewin, B., Schrier, G., VazquezAguirre, J., Vasquez, R., Villarroel, C., Vincent, L., Vischel, T., Vose, R., and Bin Hj Yussof, M. N.: Development of an updated global land in situ-based data set of temperature and precipitation extremes: HadEX3, J. Geophys. Res.-Atmos., 125, e2019JD032263, https://doi.org/10.1029/2019JD032263, 2020.
Dunn, R. J. H., Donat, M. G., and Alexander, L. V.: Comparing extremes indices in recent observational and reanalysis products, Front. Clim., 4, 98905, https://doi.org/10.3389/fclim.2022.989505, 2022.
Dunn, R. J. H., Alexander, L., Donat, M., Zhang, X., Bador, M., Herold, N., Lippmann, T., Allan, R. J., Aguilar, E., Aziz, A., Brunet, M., Caesar, J., Chagnaud, G., Cheng, V., Cinco, T., Durre, I., de Guzman, R., Htay, T.M., Wan Ibadullah, W. M., Bin Ibrahim, M. K. I., Khoshkam, M., Kruge, A., Kubota, H., Leng, T. W., Lim, G., Li-Sha, L., Marengo, J., Mbatha, S., McGree, S., Menne, M., de los Milagros Skansi, M., Ngwenya, S., Nkrumah, F., Oonariya, C., Pabon-Caicedo, J. D., Panthou, G., Pham, C., Rahimzadeh, F., Ramos, A., Salgado, E., Salinger, J., Sane, Y., Sopaheluwakan, A., Srivastava, A., Sun, Y., Trimbal, B., Trachow, N., Trewin, B., van der Schrier, G., VazquezAguirre, J., Vasquez, R., Villarroel, C., Vincent, L., Vischel, T., Vose, R., Bin Hj Yussof, and M. N. A.: HadEX3: Global land-surface climate extremes indices v3.0.4 (1901-2018),
NERC EDS Centre for Environmental Data Analysis [data set], https://doi.org/10.5285/115d5e4ebf7148ec941423ec86fa9f26, 2023.
Dutton, G. S., Hall, B. D., Montzka, S. A., Nance, J. D., Clingan, S. D., and Petersen, K. M.: Combined Atmospheric Chloroflurocarbon-12 Dry Air Mole Fractions from the NOAA GML Halocarbons Sampling Network, 1977-2024, Version: 2024-03-07, https://doi.org/10.15138/PJ63-H440, 2024.
Eyring, V., Gillett, N. P., Achuta Rao, K. M., Barimalala, R., Barreiro, M. Parrillo, Bellouin, N., Cassou, C., Durack, P. J., Kosaka, Y., McGregor, S., Min, S., Morgenstern, O., and Sun, Y.: Human Influence on the Climate System, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 423-552, https://doi.org/10.1017/9781009157896.005, 2021.
Feron, S., Malhotra, A., Bansal, S., Fluet-Chouinard, E., McNicol, G., Knox, S. H., Delwiche, K. B., Cordero, R. R., Ouyang, Z., Zhang, Z., Poulter, B., and Jackson, R. B.: Recent increases in annual, seasonal, and extreme methane fluxes driven by changes in climate and vegetation in boreal and temperate wetland ecosystems, Global Change Biol., 30, e17131, https://doi.org/10.1111/gcb.17131, 2024.
Forster, P. M., Forster, H. I., Evans, M. J., Gidden, M. J., Jones, C. D., Keller, C. A., Lamboll, R. D., Le Quéré, C., Rogelj, J., Rosen, D., Schleussner, C. F., Richardson, T. B., Smith, C. J., and Turnock, S. T.: Current and future global climate impacts resulting from COVID-19, Nature Clim. Chang, 10, 913-919, https://doi.org/10.1038/s41558-020-0883-0, 2020.
Forster, P., Storelvmo, T., Armour, K., Collins, W., Dufresne, J.L., Frame, D., Lunt, D. J., Mauritsen, T., Palmer, M. D., Watanabe, M., Wild, M., and Zhang, H.: The Earth’s Energy Budget, Climate Feedbacks, and Climate Sensitivity. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 9231054, https://doi.org/10.1017/9781009157896.009, 2021.
Forster, P. M., Smith, C. J., Walsh, T., Lamb, W. F., Lamboll, R., Hauser, M., Ribes, A., Rosen, D., Gillett, N., Palmer, M. D., Rogelj, J., von Schuckmann, K., Seneviratne, S. I., Trewin, B., Zhang, X., Allen, M., Andrew, R., Birt, A., Borger, A., Boyer, T., Broersma, J. A., Cheng, L., Dentener, F., Friedlingstein, P., Gutiérrez, J. M., Gütschow, J., Hall, B., Ishii, M., Jenkins, S., Lan, X., Lee, J.-Y., Morice, C., Kadow, C., Kennedy, J., Killick, R., Minx, J. C., Naik, V., Peters, G. P., Pirani, A., Pongratz, J., Schleussner, C.-F., Szopa, S., Thorne, P., Rohde, R., Rojas Corradi, M., Schumacher, D., Vose, R., Zickfeld, K., MassonDelmotte, V., and Zhai, P.: Indicators of Global Climate Change 2022: annual update of large-scale indicators of the state of the
climate system and human influence, Earth Syst. Sci. Data, 15, 2295-2327, https://doi.org/10.5194/essd-15-2295-2023, 2023.
Fox-Kemper, B., Fox-Kemper, B., Hewitt, H. T., Xiao, C., Aðalgeirsdóttir, G., Drijfhout, S. S., Edwards, T. L., Golledge, N. R., Hemer, M., Kopp, R. E., Krinner, G., Mix, A., Notz, D., Nowicki, S., Nurhati, I. S., Ruiz, L., Sallée, J.-B., Slangen, A. B. A., and Yu, Y.: Ocean, Cryosphere and Sea Level Change. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1211-1362, https://doi.org/10.1017/9781009157896.011, 2021.
Francey, R. J., Steele, L. P., Langenfelds, R. L., and Pak, B. C.: High precision long-term monitoring of radiativelyactive trace gases at surface sites and from ships and aircraft in the Southern Hemisphere atmosphere, J. Atmos. Science, 56, 279-285 https://doi.org/10.1175/15200469(1999)056<0279:HPLTMO>2.0.CO;2, 1999.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Hauck, J., Olsen, A., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Sitch, S., Le Quéré, C., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S., Aragão, L. E. O. C., Arneth, A., Arora, V., Bates, N. R., Becker, M., Benoit-Cattin, A., Bittig, H. C., Bopp, L., Bultan, S., Chandra, N., Chevallier, F., Chini, L. P., Evans, W., Florentie, L., Forster, P. M., Gasser, T., Gehlen, M., Gilfillan, D., Gkritzalis, T., Gregor, L., Gruber, N., Harris, I., Hartung, K., Haverd, V., Houghton, R. A., Ilyina, T., Jain, A. K., Joetzjer, E., Kadono, K., Kato, E., Kitidis, V., Korsbakken, J. I., Landschützer, P., Lefèvre, N., Lenton, A., Lienert, S., Liu, Z., Lombardozzi, D., Marland, G., Metzl, N., Munro, D. R., Nabel, J. E. M. S., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K., Ono, T., Palmer, P. I., Pierrot, D., Poulter, B., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Schwinger, J., Séférian, R., Skjelvan, I., Smith, A. J. P., Sutton, A. J., Tanhua, T., Tans, P. P., Tian, H., Tilbrook, B., van der Werf, G., Vuichard, N., Walker, A. P., Wanninkhof, R., Watson, A. J., Willis, D., Wiltshire, A. J., Yuan, W., Yue, X., and Zaehle, S.: Global Carbon Budget 2020, Earth Syst. Sci. Data, 12, 32693340, https://doi.org/10.5194/essd-12-3269-2020, 2020.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Gregor, L., Hauck, J., Le Quéré, C., Luijkx, I. T., Olsen, A., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Schwingshackl, C., Sitch, S., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S. R., Alkama, R., Arneth, A., Arora, V. K., Bates, N. R., Becker, M., Bellouin, N., Bittig, H. C., Bopp, L., Chevallier, F., Chini, L. P., Cronin, M., Evans, W., Falk, S., Feely, R. A., Gasser, T., Gehlen, M., Gkritzalis, T., Gloege, L., Grassi, G., Gruber, N., Gürses, Ö., Harris, I., Hefner, M., Houghton, R. A., Hurtt, G. C., Iida, Y., Ilyina, T., Jain, A. K., Jersild, A., Kadono, K., Kato, E., Kennedy, D., Klein Goldewijk, K., Knauer, J., Korsbakken, J. I., Landschützer, P., Lefèvre, N., Lindsay, K., Liu, J., Liu, Z., Marland, G., Mayot, N., McGrath, M. J., Metzl, N., Monacci, N. M., Munro, D. R., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K., Ono, T., Palmer, P. I., Pan, N., Pierrot, D., Pocock, K., Poulter, B., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Rodriguez, C., Rosan, T. M., Schwinger,
J., Séférian, R., Shutler, J. D., Skjelvan, I., Steinhoff, T., Sun, Q., Sutton, A. J., Sweeney, C., Takao, S., Tanhua, T., Tans, P. P., Tian, X., Tian, H., Tilbrook, B., Tsujino, H., Tubiello, F., van der Werf, G. R., Walker, A. P., Wanninkhof, R., Whitehead, C., Willstrand Wranne, A., Wright, R., Yuan, W., Yue, C., Yue, X., Zaehle, S., Zeng, J., and Zheng, B.: Global Carbon Budget 2022, Earth Syst. Sci. Data, 14, 4811-4900, https://doi.org/10.5194/essd-14-48112022, 2022.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Bakker, D. C. E., Hauck, J., Landschützer, P., Le Quéré, C., Luijkx, I. T., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Schwingshackl, C., Sitch, S., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S. R., Anthoni, P., Barbero, L., Bates, N. R., Becker, M., Bellouin, N., Decharme, B., Bopp, L., Brasika, I. B. M., Cadule, P., Chamberlain, M. A., Chandra, N., Chau, T.-T.-T., Chevallier, F., Chini, L. P., Cronin, M., Dou, X., Enyo, K., Evans, W., Falk, S., Feely, R. A., Feng, L., Ford, D. J., Gasser, T., Ghattas, J., Gkritzalis, T., Grassi, G., Gregor, L., Gruber, N., Gürses, Ö., Harris, I., Hefner, M., Heinke, J., Houghton, R. A., Hurtt, G. C., Iida, Y., Ilyina, T., Jacobson, A. R., Jain, A., Jarníková, T., Jersild, A., Jiang, F., Jin, Z., Joos, F., Kato, E., Keeling, R. F., Kennedy, D., Klein Goldewijk, K., Knauer, J., Korsbakken, J. I., Körtzinger, A., Lan, X., Lefèvre, N., Li, H., Liu, J., Liu, Z., Ma, L., Marland, G., Mayot, N., McGuire, P. C., McKinley, G. A., Meyer, G., Morgan, E. J., Munro, D. R., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K. M., Olsen, A., Omar, A. M., Ono, T., Paulsen, M., Pierrot, D., Pocock, K., Poulter, B., Powis, C. M., Rehder, G., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Rosan, T. M., Schwinger, J., Séférian, R., Smallman, T. L., Smith, S. M., Sospedra-Alfonso, R., Sun, Q., Sutton, A. J., Sweeney, C., Takao, S., Tans, P. P., Tian, H., Tilbrook, B., Tsujino, H., Tubiello, F., van der Werf, G. R., van Ooijen, E., Wanninkhof, R., Watanabe, M., WimartRousseau, C., Yang, D., Yang, X., Yuan, W., Yue, X., Zaehle, S., Zeng, J., and Zheng, B.: Global Carbon Budget 2023, Earth Syst. Sci. Data, 15, 5301-5369, https://doi.org/10.5194/essd-15-53012023, 2023.
Gasser, T., Crepin, L., Quilcaille, Y., Houghton, R. A., Ciais, P., and Obersteiner, M.: Historical emissions from land use and land cover change and their uncertainty, Biogeosciences, 17, 4075-4101, https://doi.org/10.5194/bg-17-4075-2020, 2020.
Gettelman, A., Christensen, M. A., Diamond, M. S., Gryspeerdt, E., Manshausen, P., Sieir, P., Watson-Parris, D., Yang, M., Yoshioka, M., and Yuan, T.: Has Reducing Ship Emissions Brought Forward Global Warming?, Geophys. Res. Lett., submitted, 2024.
Gillett, N. P., Kirchmeier-Young, M., Ribes, A., Shiogama, H., Hegerl, G. C., Knutti, R., Gastineau, G., John, J. G., Li, L., Nazarenko, L., Rosenbloom, N., Seland, Ø., Wu, T., Yukimoto, S., and Ziehn, T.: Constraining human contributions to observed warming since the pre-industrial period, Nat. Clim. Chang., 11, 207-212, https://doi.org/10.1038/s41558-020-00965-9, 2021.
Gleckler, P. J., Durack, P. J., Stouffer, R. J., Johnson, G. C., and Forest, C. E.: Industrial-era global ocean heat uptake doubles in recent decades, Nat. Clim. Chang., 6, 394-398, https://doi.org/10.1038/nclimate2915, 2016.
Grassi, G., Schwingshackl, C., Gasser, T., Houghton, R. A., Sitch, S., Canadell, J. G., Cescatti, A., Ciais, P., Federici, S., Friedlingstein, P., Kurz, W. A., Sanz Sanchez, M. J., Abad Viñas, R., Alkama, R., Bultan, S., Ceccherini, G., Falk, S., Kato, E., Kennedy, D., Knauer, J., Korosuo, A., Melo, J., McGrath, M.
J., Nabel, J. E. M. S., Poulter, B., Romanovskaya, A. A., Rossi, S., Tian, H., Walker, A. P., Yuan, W., Yue, X., and Pongratz, J.: Harmonising the land-use flux estimates of global models and national inventories for 2000-2020, Earth Syst. Sci. Data, 15, 1093-1114, https://doi.org/10.5194/essd-15-1093-2023, 2023.
Gulev, S. K., Thorne, P. W., Ahn, J., Dentener, F. J., Domingues, C. M., Gerland, S., Gong, D., Kaufman, D. S., Nnamchi, H. C., Quaas, J., Rivera, J. A., Sathyendranath, S., Smith, S. L., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Vose, R. S.: Changing State of the Climate System, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 287-422, https://doi.org/10.1017/9781009157896.004, 2021.
Gütschow, J., Jeffery, M. L., Gieseke, R., Gebel, R., Stevens, D., Krapp, M., and Rocha, M.: The PRIMAP-hist national historical emissions time series, Earth Syst. Sci. Data, 8, 571-603, https://doi.org/10.5194/essd-8-571-2016, 2016.
Gütschow, J., Pflüger, M., and Busch, D.: The PRIMAP-hist national historical emissions time series v2.5.1 (1750-2022) (2.5.1), Zenodo [data set] https://doi.org/10.5281/zenodo.10705513, 2024.
Hakuba, M. Z., Frederikse, T., and Landerer, F. W.: Earth’s energy imbalance from the ocean perspective (2005-2019), Geophys. Res. Let.t, 48, e2021GL093624, https://doi.org/10.1029/2021GL093624, 2021.
Hansen, J. E., Sato, M., Simons, L., Nazarenko, L. S., Sangha, I., Kharecha, P., Zachos, J. C., von Schuckmann, K., Loeb, N. G., Osman, M. B., Jin, Q., Tselioudis, G., Jeong, E., Lacis, A., Ruedy, R., Russell, G., Cao, J., and Li, J.: Global warming in the pipeline, Oxford Open Climate Change, 3, kgad008, https://doi.org/10.1093/oxfclm/kgad008, 2023.
Hansis, E., Davis, S. J., and Pongratz, J.: Relevance of methodological choices for accounting of land use change carbon fluxes, Global Biogeochem. Cy., 29, 1230-1246, https://doi.org/10.1002/2014GB004997, 2015.
Haustein, K., Allen, M. R., Forster, P. M., Otto, F. E. L., Mitchell, D. M., Matthews, H. D., and Frame, D. J.: A real-time Global Warming Index, Sci. Rep.-UK, 7, 15417, https://doi.org/10.1038/s41598-017-14828-5, 2017.
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G., Dahlgren, P., Dee, D., Diamantakis, M., Dragani, R., Flemming, J., Forbes, R., Fuentes, M., Geer, A., Haimberger, L., Healy, S., Hogan, R. J., Hólm, E., Janisková, M., Keeley, S., Laloyaux, P., Lopez, P., Lupu, C., Radnoti, G., de Rosnay, P., Rozum, I., Vamborg, F., Villaume, S., and Thépaut, J.-N.: The ERA5 global reanalysis, Q. J. Roy. Meteor. Soc., 146, 19992049, https://doi.org/10.1002/qj.3803, 2020.
Hodnebrog, Ø., Aamaas, B., Fuglestvedt, J. S., Marston, G., Myhre, G., Nielsen, C. J., Sandstad, M., Shine, K. P., and Wallington, T. J.: Updated Global Warming Potentials and
Radiative Efficiencies of Halocarbons and Other Weak Atmospheric Absorbers, Rev. Geophys., 58, e2019RG000691, https://doi.org/10.1029/2019RG000691, 2020.
Hodnebrog, Ø., Myhre, G., Jouan, C., Andrews, T., Forster, P. M., Jia, H., Loeb, N. G., Olivié, D. J. L., Paynter, D., Quaas, J., Raghuraman, S. P., and Schulz, M.: Recent reductions in aerosol emissions have increased Earth’s energy imbalance, Commun. Earth Environ., 5, 166, https://doi.org/10.1038/s43247-024-01324-8, 2024.
Hoesly, R. and Smith, S.: CEDS v_2024_04_01 Release Emission Data (v_2024_04_01), Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/zenodo.10904361, 2024.
Hoesly, R. M., Smith, S. J., Feng, L., Klimont, Z., JanssensMaenhout, G., Pitkanen, T., Seibert, J. J., Vu, L., Andres, R. J., Bolt, R. M., Bond, T. C., Dawidowski, L., Kholod, N., Kurokawa, J.-I., Li, M., Liu, L., Lu, Z., Moura, M. C. P., O’Rourke, P. R., and Zhang, Q.: Historical (1750-2014) anthropogenic emissions of reactive gases and aerosols from the Community Emissions Data System (CEDS), Geosci. Model Dev., 11, 369-408, https://doi.org/10.5194/gmd-11-369-2018, 2018.
Houghton, R. A. and Castanho, A.: Annual emissions of carbon from land use, land-use change, and forestry from 1850 to 2020, Earth Syst. Sci. Data, 15, 2025-2054, https://doi.org/10.5194/essd-15-2025-2023, 2023.
Houghton, R. A. and Nassikas, A. A.: Global and regional fluxes of carbon from land use and land cover change 1850-2015, Global Biogeochem. Cy., 31, 456-472, https://doi.org/10.1002/2016GB005546, 2017.
Hu, Y., Yue, X., Tian, C., Zhou, H., Fu, W., Zhao, X., Zhao, Y., and Chen, Y.: Identifying the main drivers of the spatiotemporal variations in wetland methane emissions during 2001-2020, Front. Environ. Sci., 11, 1275742, https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1275742, 2023.
IATA: Air Passenger Monthly Analysis March 2024, https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/ economic-reports/air-passenger-market-analysis-march-2024/ (last access: 20 May 2024), 2024.
IEA: Emissions in 2023. https://www.iea.org/reports/ co2-emissions-in-2023 (last access: 20 April 2024), 2023.
IPCC: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Stocker, T. F., Qin, D., Plattner, G.-K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J., Nauels, A., Xia, Y., Bex, V., and Midgley, P. M., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535, https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324, 2013.
IPCC: Summary for Policymakers, in: Global Warming of . An IPCC Special Report on the impacts of global warming of above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: MassonDelmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.-O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., Moufouma-Okia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J. B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 3-24, https://doi.org/10.1017/9781009157940.001, 2018.
IPCC: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, https://doi.org/10.1017/9781009157896, 2021a.
IPCC: Summary for Policymakers, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 3-32, https://doi.org/10.1017/9781009157896.001, 2021b.
IPCC: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Pörtner, H.-O., Roberts, D. C., Tignor, M., Poloczanska, E. S., Mintenbeck, K., Alegría, A., Craig, M., Langsdorf, S., Löschke, S., Möller, V., Okem, A., and Rama, B., Cambridge University Press. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 3056, https://doi.org/10.1017/9781009325844, 2022.
IPCC: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647, 2023a.
IPCC: Climate Change 2023: Summary for Policy Makers. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR69789291691647, 2023b.
Iturbide, M., Fernández, J., Gutiérrez, J. M., Pirani, A., Huard, D., Al Khourdajie, A., Baño-Medina, J., Bedia, J., Casanueva, A., Cimadevilla, E., Cofiño, A. S., De Felice, M., Diez-Sierra, J., García-Díez, M., Goldie, J., Herrera, D. A., Herrera, S., Manzanas, R., Milovac, J., Radhakrishnan, A., San-Martín, D., Spinuso, A., Thyng, K. M., Trenham, C., and Yelekçi, Ö.: Implementation of FAIR principles in the IPCC: the WGI AR6 Atlas repository, Sci. Data, 9, 629, https://doi.org/10.1038/s41597-022-01739-y, 2022.
Janardanan, R., Maksyutov, S., Wang, F., Nayagam, L., Sahu, S. K., Mangaraj, P., Saunois, M., Lan, X., and Matsunaga, T.: Country-level methane emissions and their sectoral trends during 2009-2020 estimated by high-resolution inversion of GOSAT and surface observations, Environ. Res. Lett., 19, 034007, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad2436, 2024.
Jenkins, S., Povey, A., Gettelman, A., Grainger, R., Stier, P., and Allen, M.: Is Anthropogenic Global Warming Accelerating?, J. Climate, 35, 7873-7890, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-220081.1, 2022.
Jenkins, S., Smith, C., Allen, M., and Grainger, R.: Tonga eruption increases chance of temporary surface temperature
anomaly above , Nature Clim. Chang., 13, 127-129, https://doi.org/10.1038/s41558-022-01568-2, 2023.
Kirchengast, G., Gorfer, M., Mayer, M., Steiner, A. K., and Haimberger, L.: GCOS EHI 1960-2020 Atmospheric Heat Content, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_1960-2020_AHC, 2022.
Kramer, R. J., He, H., Soden, B. J., Oreopoulos, L., Myhre, G., Forster, P. M., and Smith, C. J.: Observational evidence of increasing global radiative forcing, Geophys. Res. Lett., 48, e2020GL091585, https://doi.org/10.1029/2020GL091585, 2021.
Krotkov, N. A., Lamsal, L. N., Marchenko, S. V., Celarier, E. A., Bucsela, E. J., Swartz, W. H., Joiner, J., and the OMI core team: OMI/Aura Cloud-Screened Total and Tropospheric Column L3 Global Gridded 0.25 degree degree V3, NASA Goddard Space Flight Center, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), https://doi.org/10.5067/Aura/OMI/DATA3007, 2019.
Lamboll, R. D. and Rogelj, J.: Code for estimation of remaining carbon budget in IPCC AR6 WGI, Zenodo [code], https://doi.org/10.5281/zenodo.6373365, 2022.
Lamboll, R. D., Jones, C. D., Skeie, R. B., Fiedler, S., Samset, B. H., Gillett, N. P., Rogelj, J., and Forster, P. M.: Modifying emissions scenario projections to account for the effects of COVID19: protocol for CovidMIP, Geosci. Model Dev., 14, 3683-3695, https://doi.org/10.5194/gmd-14-3683-2021, 2021.
Lamboll, R. and Rogelj, J.: Carbon Budget Calculator, 2024, Github [code], https://github.com/Rlamboll/AR6CarbonBudgetCalc/ tree/v1.0.1, last access: 25 April 2024.
Lamboll, R. D., Nicholls, Z. R. J., Smith, C. J., Kikstra, J. S., Byers, E., and Rogelj, J.: Assessing the size and uncertainty of remaining carbon budgets, Nat. Climate Change, 13, 1360-1367, https://doi.org/10.1038/s41558-023-01848-5, 2023.
Lan, X., Tans, P. and Thoning, K. W.: Trends in globallyaveraged determined from NOAA Global Monitoring Laboratory measurements, Version 2023-04, https://doi.org/10.15138/9N0H-ZH07, 2023a.
Lan, X., Thoning, K. W., and Dlugokencky, E.J.: Trends in globally-averaged , and determined from NOAA Global Monitoring Laboratory measurements, Version 2023-04, https://doi.org/10.15138/P8XG-AA10, 2023b.
Laube, J., Newland, M., Hogan, C., Brenninkmeijer, A. M., Fraser, P. J., Martinerie, P., Oram, D. E., Reeves, C. E., Röckmann, T., Schwander, J., Witrant, E., Sturges, W. T.: Newly detected ozonedepleting substances in the atmosphere. Nature Geosci., 7, 266269, https://doi.org/10.1038/ngeo2109, 2014.
Lee, J.-Y., Marotzke, J., Bala, G., Cao, L., Corti, S., Dunne, J. P., Engelbrecht, F., Fischer, E., Fyfe, J. C., Jones, C., Maycock, A., Mutemi, J., Ndiaye, O., Panickal, S., and Zhou, T.: Future Global Climate: Scenario-Based Projections and NearTerm Information, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 553672,https://doi.org/10.1017/9781009157896.006, 2021.
Lee, H., Calvin, K., Dasgupta, D., Krinner, G., Mukherji, A., Thorne, P., Trisos, C., Romero, J., Aldunce, P., Barrett, K., Blanco, G., Cheung, W. W. L., Connors, S. L., Denton, F., Diongue-Niang, A., Dodman, D., Garschagen, M. O., Geden, Hayward, B., Jones, C., Jotzo, F., Krug, T., Lasco, R., Lee, J.-Y., Masson-Delmotte, V., Meinshausen, M., Mintenbeck, K., Mokssit, A., Otto, F. E. L., Pathak, M., Pirani, A., Poloczanska, E., Pörtner, H.-O., Revi, A., Roberts, D. C., Roy, J., Ruane, A. C., Skea, J., Shukla, P. R., Slade, R., Slangen, A., Sokona, Y., Sörensson, A. A., Tignor, M., van Vuuren, D., Wei, Y.-M., Winkler, H., Zhai, P., and Zommers, Z.: Synthesis Report of the IPCC Sixth Assessment Report (AR6): Summary for Policymakers, Intergovernmental Panel on Climate Change accepted, https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/ (last access: 2 June 2024), 2023.
Liu, Z., Deng, Z., Davis, S. J., and Ciais, P.: Global carbon emissions in 2023, Nat. Rev. Earth Environ., 5, 253-254, https://doi.org/10.1038/s43017-024-00532-2, 2024.
Loeb, N. G., Johnson, G. C., Thorsen, T. J., Lyman, J. M., Rose, F. G., Kato, S.: Satellite and ocean data reveal marked increase in Earth’s heating rate. Geophys. Res. Lett., 48, e2021GL093047, https://doi.org/10.1029/2021GL093047, 2021.
McKenna, C. M., Maycock, A. C., Forster, P. M., Smith, C. J., and Tokarska, K. B.: Stringent mitigation substantially reduces risk of unprecedented near-term warming rates, Nat. Clim. Change, 11, 126-131, https://doi.org/10.1038/s41558-020-00957-9, 2021.
Minière, A., von Schuckmann, K., Sallée, J.-B., and Vogt, L.: Robust acceleration of Earth system heating observed over the past six decades, Sci. Rep.-UK, 13, 22975, https://doi.org/10.1038/s41598-023-49353-1, 2023.
Minx, J. C., Lamb, W. F., Andrew, R. M., Canadell, J. G., Crippa, M., Döbbeling, N., Forster, P. M., Guizzardi, D., Olivier, J., Peters, G. P., Pongratz, J., Reisinger, A., Rigby, M., Saunois, M., Smith, S. J., Solazzo, E., and Tian, H.: A comprehensive and synthetic dataset for global, regional, and national greenhouse gas emissions by sector 1970-2018 with an extension to 2019, Earth Syst. Sci. Data, 13, 5213-5252, https://doi.org/10.5194/essd-13-5213-2021, 2021.
Nisbet, E. G., Manning, M. R., Dlugokencky, E. J., Michel, S. E., Lan, X., Roeckmann, T., Gon, H. A. D. V. D., Palmer, P., Oh, Y., Fisher, R., Lowry, D., France, J. L., and White, J. W. C.: Atmospheric methane: Comparison between methane’s record in 2006-2022 and during glacial terminations, Preprints, https://doi.org/10.22541/essoar.167689502.25042797/v1, 2023.
Nitzbon, J., Krinner, G., and Langer, M.: GCOS EHI 1960-2020 Permafrost Heat Content, World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_1960-2020_PHC, 2022.
Palmer, M. D. and McNeall, D. J.: Internal variability of Earth’s energy budget simulated by CMIP5 climate models, Environ. Res. Lett., 9, 034016, https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/3/034016, 2014.
Peng, S., Lin, X., Thompson, R. L., Xi, Y., Liu, G., Hauglustaine, D., Lan, X., Poulter, B., Ramonet, M., Saunois, M., Yin, Y., Zhang, Z., Zheng, B., and Ciais, P.: Wetland emission and atmospheric sink changes explain methane growth in 2020, Na-
ture, 612, 477-482, https://doi.org/10.1038/s41586-022-05447w, 2022.
Pirani, A., Alegria, A., Khourdajie, A. A., Gunawan, W., Gutiérrez, J. M., Holsman, K., Huard, D., Juckes, M., Kawamiya, M., Klutse, N., Krey, V., Matthews, R., Milward, A., Pascoe, C., Van Der Shrier, G., Spinuso, A., Stockhause, M., and Xiaoshi Xing: The implementation of FAIR data principles in the IPCC AR6 assessment process, Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/ZENODO.6504469, 2022.
Pongratz, J., Schwingshackl, C., Bultan, S., Obermeier, W., Havermann, F., and Guo, S.: Land Use Effects on Climate: Current State, Recent Progress, and Emerging Topics, Curr. Clim. Change Rep., 7, 99-120, https://doi.org/10.1007/s40641-021-00178-y, 2021.
Prinn, R. G., Weiss, R. F., Arduini, J., Arnold, T., DeWitt, H. L., Fraser, P. J., Ganesan, A. L., Gasore, J., Harth, C. M., Hermansen, O., Kim, J., Krummel, P. B., Li, S., Loh, Z. M., Lunder, C. R., Maione, M., Manning, A. J., Miller, B. R., Mitrevski, B., Mühle, J., O’Doherty, S., Park, S., Reimann, S., Rigby, M., Saito, T., Salameh, P. K., Schmidt, R., Simmonds, P. G., Steele, L. P., Vollmer, M. K., Wang, R. H., Yao, B., Yokouchi, Y., Young, D., and Zhou, L.: History of chemically and radiatively important atmospheric gases from the Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE), Earth Syst. Sci. Data, 10, 9851018, https://doi.org/10.5194/essd-10-985-2018, 2018.
Quaas, J., Jia, H., Smith, C., Albright, A. L., Aas, W., Bellouin, N., Boucher, O., Doutriaux-Boucher, M., Forster, P. M., Grosvenor, D., Jenkins, S., Klimont, Z., Loeb, N. G., Ma, X., Naik, V., Paulot, F., Stier, P., Wild, M., Myhre, G., and Schulz, M.: Robust evidence for reversal of the trend in aerosol effective climate forcing, Atmos. Chem. Phys., 22, 12221-12239, https://doi.org/10.5194/acp-22-12221-2022, 2022.
Raghuraman, S. P., Paynter, D., and Ramaswamy, V.: Anthropogenic forcing and response yield observed positive trend in Earth’s energy imbalance, Nat. Commun., 12, 4577, https://doi.org/10.1038/s41467-021-24544-4, 2021.
Ribes, A., Qasmi, S., and Gillett, N. P.: Making climate projections conditional on historical observations, Sci. Adv., 7, eabc0671, https://doi.org/10.1126/sciadv.abc0671, 2021.
Rogelj, J. and Lamboll, R. D.: Substantial reductions in non- greenhouse gas emissions reductions implied by IPCC estimates of the remaining carbon budget, Commun. Earth Environ., 5, 35, https://doi.org/10.1038/s43247-023-01168-8, 2024.
Rogelj, J., Rao, S., McCollum, D. L., Pachauri, S., Klimont, Z., Krey, V., and Riahi, K: Air-pollution emission ranges consistent with the representative concentration pathways, Nature Clim. Chang., 4, 446-450, https://doi.org/10.1038/nclimate2178, 2014.
Rogelj, J., Shindell, D., Jiang, K., Fifita, S., Forster, P., Ginzburg, V., Handa, C., Kheshgi, H., Kobayashi, S., Kriegler, E., Mundaca, L., Séférian, R., and Vilariño, M. V.: Mitigation Pathways Compatible with in the Context of Sustainable Development, in: Global Warming of . An IPCC Special Report on the impacts of global warming of above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., MoufoumaOkia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J.
B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 93-174, https://doi.org/10.1017/9781009157940.004, 2018.
Rogelj, J., Forster, P. M., Kriegler, E., Smith, C. J., and Séférian, R.: Estimating and tracking the remaining carbon budget for stringent climate targets, Nature, 571, 335-342, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1368-z, 2019.
Rohde, R., Muller, R., Jacobsen, R., Perlmutter, S., Rosenfeld, A., Wurtele, J., Curry, J., Wickham, C., and Mosher, S.: Berkeley Earth Temperature Averaging Process, Geoinfor. Geostat.: An Overview 1:2., https://doi.org/10.4172/2327-4581.1000103, 2013.
Scarpelli, T. R., Jacob, D. J., Grossman, S., Lu, X., Qu, Z., Sulprizio, M. P., Zhang, Y., Reuland, F., Gordon, D., and Worden, J. R.: Updated Global Fuel Exploitation Inventory (GFEI) for methane emissions from the oil, gas, and coal sectors: evaluation with inversions of atmospheric methane observations, Atmos. Chem. Phys., 22, 3235-3249, https://doi.org/10.5194/acp-22-3235-2022, 2022.
Schmidt, G.: Climate models can’t explain 2023’s huge heat anomaly – we could be in uncharted territory, Nature, 627, 467467, https://doi.org/10.1038/d41586-024-00816-z, 2024.
Seneviratne, S. I., Zhang, X., Adnan, M., Badi, W., Dereczynski, C., Di Luca, A., Ghosh, S., Iskandar, I., Kossin, J., Lewis, S., Otto, F., Pinto, I., Satoh, M., Vicente-Serrano, S. M., Wehner, M., and Zhou, B.: Weather and Climate Extreme Events in a Changing Climate. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 15131766, https://doi.org/10.1017/9781009157896.013, 2021.
Simmonds, P. G., Rigby, M., McCulloch, A., O’Doherty, S., Young, D., Mühle, J., Krummel, P. B., Steele, P., Fraser, P. J., Manning, A. J., Weiss, R. F., Salameh, P. K., Harth, C. M., Wang, R. H. J., and Prinn, R. G.: Changing trends and emissions of hydrochlorofluorocarbons (HCFCs) and their hydrofluorocarbon (HFCs) replacements, Atmos. Chem. Phys., 17, 4641-4655, https://doi.org/10.5194/acp-17-4641-2017, 2017.
Sippel, S., Zscheischler, J., Heimann, M., Otto, F. E. L., Peters, J., and Mahecha, M. D.: Quantifying changes in climate variability and extremes: Pitfalls and their overcoming, Geophys. Res. Lett., 42, 9990-9998, https://doi.org/10.1002/2015GL066307, 2015.
Smith, C., Nicholls, Z. R. J., Armour, K., Collins, W., Forster, P., Meinshausen, M., Palmer, M. D., and Watanabe, M.: The Earth’s Energy Budget, Climate Feedbacks, and Climate Sensitivity Supplementary Material, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., 2021.
Smith, C., Walsh, T., Gillett, N., Hall, B., Hauser, M., Krummel, P., Lamb, W., Lamboll, R., Lan, X., Muhle, J., Palmer, M., Ribes, A., Schumacher, D., Seneviratne, S., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Forster, P.: ClimateIndicator/data: Indicators of Global Climate Change 2023 revision (v2024.05.29b), Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/zenodo.11388387, 2024a.
Smith, C., Walsh, T., Gillett, N., Hall, B., Hauser, M., Krummel, P., Lamb, W., Lamboll, R., Lan, X., Muhle, J., Palmer, M., Ribes, A., Schumacher, D., Seneviratne, S., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Forster, P.: Indicators of Global Climate Change 2023, Github [code], https://github.com/ClimateIndicator/data/ tree/v2024.05.29b, last access: 25 April 2024b.
Smith, S. J., van Aardenne, J., Klimont, Z., Andres, R. J., Volke, A., and Delgado Arias, S.: Anthropogenic sulfur dioxide emissions: 1850-2005, Atmos. Chem. Phys., 11, 1101-1116, https://doi.org/10.5194/acp-11-1101-2011, 2011.
Storto, A. and Yang, C.: Acceleration of the ocean warming from 1961 to 2022 unveiled by large-ensemble reanalyses, Nat. Commun., 15, 545, https://doi.org/10.1038/s41467-024-447497, 2024.
Szopa, S., Naik, V., Adhikary, B., Artaxo, P., Berntsen, T., Collins, W. D., Fuzzi, S., Gallardo, L., Kiendler-Scharr, A., Klimont, Z., Liao, H., Unger, N., and Zanis, P.: Short-Lived Climate Forcers. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 817-922, https://doi.org/10.1017/9781009157896.008, 2021.
Tibrewal, K., Ciais, P., Saunois, M., Martinez, A., Lin, X., Thanwerdas, J., Deng, Z., Chevallier, F., Giron, C., Albergel, C., Tanaka, K., Patra, P., Tsuruta, A., Zheng, B., Belikov, D., Niwa, Y., Janardanan, R., Maksyutov, S., Segers, A., TzompaSosa, Z. A., Bousquet, P., and Sciare, J.: Assessment of methane emissions from oil, gas and coal sectors across inventories and atmospheric inversions, Commun. Earth Environ., 5, 26, https://doi.org/10.1038/s43247-023-01190-w, 2024.
Vanderkelen, I. and Thiery, W.: GCOS EHI 1960-2020 Inland Water Heat Content, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_IWHC, 2022.
van der Werf, G. R., Randerson, J. T., Giglio, L., van Leeuwen, T. T., Chen, Y., Rogers, B. M., Mu, M., van Marle, M. J. E., Morton, D. C., Collatz, G. J., Yokelson, R. J., and Kasibhatla, P. S.: Global fire emissions estimates during 1997-2016, Earth Syst. Sci. Data, 9, 697-720, https://doi.org/10.5194/essd-9-697-2017, 2017.
van Marle, M. J. E., Kloster, S., Magi, B. I., Marlon, J. R., Daniau, A.-L., Field, R. D., Arneth, A., Forrest, M., Hantson, S., Kehrwald, N. M., Knorr, W., Lasslop, G., Li, F., Mangeon, S., Yue, C., Kaiser, J. W., and van der Werf, G. R.: Historic global biomass burning emissions for CMIP6 (BB4CMIP) based on merging satellite observations with proxies and fire models (1750-2015), Geosci. Model Dev., 10, 3329-3357, https://doi.org/10.5194/gmd-10-3329-2017, 2017.
Vimont, I. J., Hall, B. D., Dutton, G., Montzka, S. A., Mühle, J., Crotwell, M., Petersen, K., Clingan, S., and Nance, D., in: State of the Climate in 2022, B. Am. Meteorol. Soc., 104, S76-S78, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0090.1., 2022.
Vollmer, M. K., Young, D., Trudinger, C. M., Mühle, J., Henne, S., Rigby, M., Park, S., Li, S., Guillevic, M., Mitrevski, B., Harth, C. M., Miller, B. R., Reimann, S., Yao, B., Steele, L. P., Wyss, S. A., Lunder, C. R., Arduini, J., McCulloch, A., Wu, S., Rhee, T. S., Wang, R. H. J., Salameh, P. K., Hermansen, O., Hill, M., Langenfelds, R. L., Ivy, D., O’Doherty, S., Krummel, P. B., Maione, M., Etheridge, D. M., Zhou, L., Fraser, P. J., Prinn, R. G., Weiss, R. F., and Simmonds, P. G.: Atmospheric histories and emissions of chlorofluorocarbons CFC-13 (CClF3), , and CFC -115 ( ), Atmos. Chem. Phys., 18, 979-1002, https://doi.org/10.5194/acp-18-979-2018, 2018.
von Schuckmann, K., Cheng, L., Palmer, M. D., Hansen, J., Tassone, C., Aich, V., Adusumilli, S., Beltrami, H., Boyer, T., Cuesta-Valero, F. J., Desbruyères, D., Domingues, C., García-García, A., Gentine, P., Gilson, J., Gorfer, M., Haimberger, L., Ishii, M., Johnson, G. C., Killick, R., King, B. A., Kirchengast, G., Kolodziejczyk, N., Lyman, J., Marzeion, B., Mayer, M., Monier, M., Monselesan, D. P., Purkey, S., Roemmich, D., Schweiger, A., Seneviratne, S. I., Shepherd, A., Slater, D. A., Steiner, A. K., Straneo, F., Timmermans, M.-L., and Wijffels, S. E.: Heat stored in the Earth system: where does the energy go?, Earth Syst. Sci. Data, 12, 2013-2041, https://doi.org/10.5194/essd-12-2013-2020, 2020.
von Schuckmann, K., Minière, A., Gues, F., Cuesta-Valero, F. J., Kirchengast, G., Adusumilli, S., Straneo, F., Ablain, M., Allan, R. P., Barker, P. M., Beltrami, H., Blazquez, A., Boyer, T., Cheng, L., Church, J., Desbruyeres, D., Dolman, H., Domingues, C. M., García-García, A., Giglio, D., Gilson, J. E., Gorfer, M., Haimberger, L., Hakuba, M. Z., Hendricks, S., Hosoda, S., Johnson, G. C., Killick, R., King, B., Kolodziejczyk, N., Korosov, A., Krinner, G., Kuusela, M., Landerer, F. W., Langer, M., Lavergne, T., Lawrence, I., Li, Y., Lyman, J., Marti, F., Marzeion, B., Mayer, M., MacDougall, A. H., McDougall, T., Monselesan, D. P., Nitzbon, J., Otosaka, I., Peng, J., Purkey, S., Roemmich, D., Sato, K., Sato, K., Savita, A., Schweiger, A., Shepherd, A., Seneviratne, S. I., Simons, L., Slater, D. A., Slater, T., Steiner, A. K., Suga, T., Szekely, T., Thiery, W., Timmermans, M.-L., Vanderkelen, I., Wjiffels, S. E., Wu, T., and Zemp, M.: Heat stored in the Earth system 1960-2020: where does the energy go?, Earth Syst. Sci. Data, 15, 1675-1709, https://doi.org/10.5194/essd-15-1675-2023, 2023a.
von Schuckmann, K., Minière, A., Gues, F., Cuesta-Valero, F. J., Kirchengast, G., Adusumilli, S., Straneo, F., Ablain, M., Allan, R. P., Barker, P. M., Beltrami, H., Blazquez, A., Boyer, T., Cheng, L., Church, J., Desbruyeres, D., Dolman, H., Domingues, C. M., García-García, A., Giglio, D., Gilson, J. E., Gorfer, M., Haimberger, L., Hakuba, M. Z., Hendricks, S., Hosoda, S., Johnson, G. C., Killick, R., King, B., Kolodziejczyk, N., Korosov, A., Krinner, G., Kuusela, M., Landerer, F. W., Langer, M., Lavergne, T., Lawrence, I., Li, Y., Lyman, J., Marti, F., Marzeion, B., Mayer, M., MacDougall, A. H., McDougall, T., Monselesan, D. P., Nitzbon, J., Otosaka, I., Peng, J., Purkey, S., Roemmich, D., Sato, K., Sato, K., Savita, A., Schweiger, A., Shepherd, A., Seneviratne, S. I., Simons, L., Slater, D. A., Slater, T., Steiner, A. K., Suga, T., Szekely, T., Thiery, W., Timmermans, M.-L., Vanderkelen, I., Wjiffels, S. E., Wu, T., and Zemp, M.: GCOS EHI 1960-2020 Earth Heat Inventory Ocean Heat Content (Version 2), https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_OHC_v2, 2023b.
Western, L. M., Vollmer, M. K., Krummel, P. B., Adcock, K. E., Fraser, P. J., Harth, C. M., Langenfelds, R. L., Montzka, S. A., Mühle, J., O’Doherty, S., Oram, D. E., Reimann, S., Rigby, M., Vimont, I., Weiss, R. F., Young, D., and Laube, J. C.: Global increase of ozone-depleting chlorofluorocarbons from 2010 to 2020, Nat. Geosci., 16, 309-313, https://doi.org/10.1038/s41561-023-01147-w, 2023.
Wild, M., Gilgen, H., Roesch, A., Ohmura, A., Long, C. N., Dutton, E. G., Forgan, B., Kallis, A., Russak, V., and Tsvetkov, A.: From Dimming to Brightening: Decadal Changes in Solar Radiation at Earth’s Surface, Science, 308, 847-850, https://doi.org/10.1126/science.1103215, 2005.
Zhang, Z., Poulter, B., Feldman, A.F., Ying, Q., Ciais, P., Peng, S., and Xin, L.: Recent intensification of wetland methane feedback, Nat. Clim. Chang., 13, 430-433, https://doi.org/10.1038/s41558-023-01629-0, 2023.

Journal: Earth system science data, Volume: 16, Issue: 6
DOI: https://doi.org/10.5194/essd-16-2625-2024
Publication Date: 2024-06-04

Indicators of Global Climate Change 2023: annual update of key indicators of the state of the climate system and human influence

Piers M. Forster , Chris Smith , Tristram Walsh , William F. Lamb , Robin Lamboll , Bradley Hall , Mathias Hauser , Aurélien Ribes , Debbie Rosen , Nathan P. Gillett , Matthew D. Palmer , Joeri Rogelj , Karina von Schuckmann , Blair Trewin , Myles Allen , Robbie Andrew , Richard A. Betts , Alex Borger , Tim Boyer , Jiddu A. Broersma , Carlo Buontempo , Samantha Burgess , Chiara Cagnazzo , Lijing Cheng , Pierre Friedlingstein , Andrew Gettelman , Johannes Gütschow , Masayoshi Ishii , Stuart Jenkins , Xin Lan , Colin Morice , Jens Mühle , Christopher Kadow , John Kennedy , Rachel E. Killick , Paul B. Krummel , Jan C. Minx , Gunnar Myhre , Vaishali Naik , Glen P. Peters , Anna Pirani , Julia Pongratz , Carl-Friedrich Schleussner , Sonia I. Seneviratne , Sophie Szopa , Peter Thorne , Mahesh V. M. Kovilakam , Elisa Majamäki , Jukka-Pekka Jalkanen , Margreet van Marle , Rachel M. Hoesly , Robert Rohde , Dominik Schumacher , Guido van der Werf , Russell Vose , Kirsten Zickfeld , Xuebin Zhang , Valérie Masson-Delmotte , and Panmao Zhai Priestley Centre, University of Leeds, Leeds, LS2 9JT, UK International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Vienna, Austria Met Office Hadley Centre, Exeter, UK Environmental Change Institute, University of Oxford, Oxford, UK Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change (MCC), Berlin, Germany Centre for Environmental Policy, Imperial College London, London, UK Institute for Atmospheric and Climate Science, Department of Environmental Systems Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland Météo France, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse, France Environment and Climate Change Canada, Victoria, Canada School of Earth Sciences, University of Bristol, Bristol, UK Mercator Ocean International, Toulouse, France Bureau of Meteorology, Melbourne, Australia CICERO Center for International Climate Research, Oslo, Norway ECWMF, Bonn, Germany NOAA’s National Centers for Environmental Information (NCEI), Silver Spring, MD, USA Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, NJ, USA Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, Exeter, UK Laboratoire de Météorologie Dynamique/Institut Pierre Simon Laplace, CNRS, École normale supérieure/Université PSL, Paris, France Climate Resource, Melbourne, Australia NOAA Global Monitoring Laboratory, Boulder, CO, USA Meteorological Research Institute, Tsukuba, Japan German Climate Computing Center, Hamburg, Germany (DKRZ) independent researcher: Verdun, France Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC), Venice, Italy Environmental Sciences, Università Cà Foscari, Venice, Italy

Department für Geographie, Ludwig-Maximilians-Universität München, Munich, Germany
Climate Analytics, Berlin, Germany
Geography Department and IRI THESys, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Germany
Institut Pierre Simon Laplace, Laboratoire des sciences du climat et de l’environnement, UMR8212 CNRS-CEA-UVSQ, Université Paris-Saclay, 91191, Gif-sur-Yvette, France
ICARUS Climate Research Centre, Maynooth University, Maynooth, Ireland
Berkeley Earth, Berkeley, CA, USA
NOAA’s National Centers for Environmental Information (NCEI), Asheville, NC, USA
Department of Geography, Simon Fraser University, Vancouver, Canada
Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing, China
Max Planck Institute for Meteorology, Hamburg, Germany
CIRES, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA
Wageningen University and Research, Wageningen, the Netherlands
Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA
LARC, NASA, Hampton, USA
Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland
Delteras, Delft, the Netherlands
Global Systems Institute, University of Exeter, Exeter, UK
Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA
Climate Change Tracker, Data for Action Foundation, Amsterdam, the Netherlands
Correspondence: Piers M. Forster (p.m.forster@leeds.ac.uk)
Received: 24 April 2024 – Discussion started: 8 May 2024
Revised: 30 May 2024 – Accepted: 31 May 2024 – Published: 5 June 2024

Abstract

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) assessments are the trusted source of scientific evidence for climate negotiations taking place under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Evidence-based decision-making needs to be informed by up-to-date and timely information on key indicators of the state of the climate system and of the human influence on the global climate system. However, successive IPCC reports are published at intervals of 5-10 years, creating potential for an information gap between report cycles.

We follow methods as close as possible to those used in the IPCC Sixth Assessment Report (AR6) Working Group One (WGI) report. We compile monitoring datasets to produce estimates for key climate indicators related to forcing of the climate system: emissions of greenhouse gases and short-lived climate forcers, greenhouse gas concentrations, radiative forcing, the Earth’s energy imbalance, surface temperature changes, warming attributed to human activities, the remaining carbon budget, and estimates of global temperature extremes. The purpose of this effort, grounded in an open-data, open-science approach, is to make annually updated reliable global climate indicators available in the public domain (https://doi.org/10.5281/zenodo.11388387, Smith et al., 2024a). As they are traceable to IPCC report methods, they can be trusted by all parties involved in UNFCCC negotiations and help convey wider understanding of the latest knowledge of the climate system and its direction of travel.

The indicators show that, for the 2014-2023 decade average, observed warming was 1.19 [1.06 to , of which 1.19 [1.0 to was human-induced. For the single-year average, human-induced warming reached 1.31 [1.1 to in 2023 relative to . The best estimate is below the 2023-observed warming record of 1.43 [ 1.32 to , indicating a substantial contribution of internal variability in the 2023 record. Humaninduced warming has been increasing at a rate that is unprecedented in the instrumental record, reaching 0.26 per decade over 2014-2023. This high rate of warming is caused by a combination of net greenhouse gas emissions being at a persistent high of over the last decade, as well as reductions in the strength of aerosol cooling. Despite this, there is evidence that the rate of increase in emissions over the last decade has slowed compared to the 2000s, and depending on societal choices, a continued series of these annual updates over the critical 2020s decade could track a change of direction for some of the indicators presented here.

1 Introduction

The IPCC Sixth Assessment Report (AR6) provided an assessment of human influence on key indicators of the state of climate grounded in data up to the year 2019 (IPCC, 2021a, Supplement Sect. S1). The next IPCC assessment report, AR7, is due towards the end of the decade. Given the speed of recent change, and the need for updated climate knowledge to inform evidence-based decision-making, the Indicators of Global Climate Change (IGCC) was initiated to provide policymakers with annual updates of the latest scientific understanding on the state of selected critical indicators of the climate system and of human influence.
This second annual update follows broadly the format of last year (Forster et al., 2023), focussing on indicators related to heating of the climate system, building from greenhouse gas emissions towards estimates of human-induced warming and the remaining carbon budget. Figure 1 presents an overview of the aspects assessed and their interlinkages from cause (emissions) through effect (changes in physical indicators) to climatic impact drivers. It also provides a visual roadmap as to the structure of remaining sections in this paper to guide the reader.
The update is based on methodologies assessed by the IPCC Sixth Assessment Report (AR6) of the physical science basis of climate change (Working Group One (WGI) report; IPCC, 2021a) as well as Chap. 2 of the WGIII report (Dhakal et al., 2022) and is aligned with the efforts initiated in AR6 to implement FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles for reproducibility and reusability (Pirani et al., 2022; Iturbide et al., 2022). IPCC reports make a much wider assessment of the science and methodologies – we do not attempt to reproduce the comprehensive nature of these IPCC assessments here. As such, we do not consider adopting fundamentally different approaches to AR6. Rather, our aim is to rigorously track both climate system change and evolving methodological improvements between IPCC report cycles, thereby achieving transparency and consistency in between successive reports.
The update is organised as follows: emissions (Sect. 2) and greenhouse gas (GHG) concentrations (Sect. 3) are used to develop updated estimates of effective radiative forcing (Sect. 4). Earth’s energy imbalance (Sect. 5) and observations of global surface temperature change (Sect. 6) are key global indicators of a warming world. The contributions to global surface temperature change from human and natural influences are formally attributed in Sect. 7, which tracks the level and rate of human-induced warming. Section 8 updates the remaining carbon budget to policy-relevant temperature thresholds. Section 9 gives an example of globalscale indicators associated with climate extremes of maximum land surface temperatures. An important purpose of the exercise is to make these indicators widely available and understood. Code and data availability is given in Sect. 10, and conclusions are presented in Sect. 11. Data are avail-
able at https://doi.org/10.5281/zenodo. 11388387 (Smith et al., 2024a).

2 Emissions

Historic emissions from human activity were assessed in both AR6 WGI and WGIII. Chapter 5 of WGI assessed and emissions in the context of the carbon cycle (Canadell et al., 2021). Chapter 6 of WGI assessed emissions in the context of understanding the climate and air quality impacts of short-lived climate forcers (Szopa et al., 2021). Chapter 2 of WGIII, published 1 year later (Dhakal et al., 2022), assessed the sectoral sources of emissions and gave the most up-to-date understanding of the current level of emissions. This section bases its methods and data on those employed in this WGIII chapter.

2.1 Methods of estimating greenhouse gas emissions changes

Like in AR6 WGIII, net GHG emissions in this paper refer to releases of GHGs from anthropogenic sources minus removals by anthropogenic sinks, for greenhouse gases reported under the common reporting format of the UNFCCC. This includes emissions from fossil fuels and industry ( ); net emissions from land use, land-use change and forestry ( -LULUCF); ; and fluorinated gas (F-gas) emissions. mainly comprises fossil-fuel combustion emissions, as well as emissions from industrial processes such as cement production. This excludes biomass and biofuel use. -LULUCF is mainly driven by deforestation but also includes anthropogenic removals on land from afforestation and reforestation, emissions from logging and forest degradation, and emissions and removals in shifting cultivation cycles, as well as emissions and removals from other land-use change and land management activities, including peat burning and drainage. The non- and F -gas emissions – are linked to the fossil-fuel extraction, agriculture, industry and waste sectors.
Global regulatory conventions have led to a twofold categorisation of F-gas emissions (also known as halogenated gases). Under UNFCCC accounting, countries record emissions of hydrofluorocarbons (HFCs), perfluorocarbons (PFCs), sulfur hexafluoride ( ) and nitrogen trifluoride – hereinafter “UNFCCC F-gases”. However, national inventories tend to exclude halons, chlorofluorocarbons (CFCs) and hydrochlorofluorocarbons (HCFCs) hereinafter “ODS (ozone-depleting substance) F-gases” – as they have been initially regulated under the Montreal Protocol and its amendments. In line with the WGIII assessment, ODS F-gases and other substances are not included in our GHG emissions reporting but are included in subsequent assessments of concentration change (including compounds formed in the atmosphere as ozone), effective radia-
Figure 1. The flow chart of data production from emissions to human-induced warming and the remaining carbon budget, illustrating both the rationale and workflow within the paper production.
tive forcing, human-induced warming, carbon budgets and climate impacts in line with the WGI assessment.
There are also varying conventions used to quantify LULUCF fluxes. These include the use of bookkeeping models, dynamic global vegetation models (DGVMs) and aggregated national inventory reporting (Pongratz et al., 2021). Each differs in terms of their applied system boundaries and definitions, and they are not directly comparable. However, efforts to “translate” between bookkeeping estimates and national inventories using DGVMs have demonstrated a degree
of consistency between the varying approaches (Friedlingstein et al., 2022; Grassi et al., 2023).
Each category of GHG emissions included here is covered by varying primary sources and datasets. Although many datasets cover individual categories, few extend across multiple categories, and only a minority have frequent and timely update schedules. The Global Carbon Budget (GCB; Friedlingstein et al., 2023) covers and LULUCF. The Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR; Crippa et al., 2023) and the Potsdam Real-time Integrated Model for probabilistic Assessment of
emissions Paths (PRIMAP-hist; Gütschow et al., 2016, 2024) cover and UNFCCC F-gases. The Community Emissions Data System (CEDS; Hoesly et al., 2018; Hoesly and Smith, 2024) covers and . The Global Fire Emissions Database (GFED; van der Werf et al., 2017) version 4.1s covers and . As detailed below, for various reasons, not all these datasets were employed in this update.
In AR6 WGIII, total net GHG emissions were calculated as the sum of and UNFCCC F-gases from EDGAR and net -LULUCF emissions from the GCB. Net -LULUCF emissions followed the GCB convention and were derived from the average of three bookkeeping models (Hansis et al., 2015; Houghton and Nassikas, 2017; Gasser et al., 2020). Version 6 of EDGAR was used (with a fast-track methodology applied for the final year of data – 2019), alongside the 2020 version of the GCB (Friedlingstein et al., 2020). -equivalent ( ) emissions were calculated using global warming potentials with a 100-year time horizon (GWP100 henceforth) from AR6 WGI Chap. 7 (Forster et al., 2021). Uncertainty ranges were based on a comparative assessment of available data and expert judgement, corresponding to a confidence interval (Minx et al., 2021): for for -LULUCF, for and F-gases, and for (note that the GCB assesses 1 standard deviation uncertainty for as and for -LULUCF as ; Friedlingstein et al., 2022). The total uncertainty was summed in quadrature, assuming independence of estimates per species/source. Reflecting these uncertainties, AR6 WGIII reported emissions to two significant figures only. Uncertainties in GWP100 metrics of roughly were not applied (Minx et al., 2021).
This analysis tracks the same compilation of GHGs as in AR6 WGIII. We follow the same approach for estimating uncertainties and emissions. We also use the same type of data sources but make important changes to the specific selection of data sources to further improve the quality of the data, as suggested in the knowledge gap discussion of the WGIII report (Dhakal et al., 2022). Instead of using EDGAR data (which are now available as version 8), we use GCB data for -FFI, PRIMAP-hist CR (country-reported) data for and , and atmospheric concentrations with bestestimate lifetimes for UNFCCC F-gas emissions (Hodnebrog et al., 2020). As in AR6 WGIII we use GCB for net LULUCF emissions, taking the average of three bookkeeping models (BLUE by Hansis et al., 2015; H&C by Houghton and Castanho, 2023; OSCAR by Gasser et al., 2020). The GCB methodology includes emissions from deforestation and forest degradation fires but excludes wildfires, which are assumed to be natural even if climate change affects their intensity and frequency. Bunker emissions are included but military emissions excluded (e.g. Bun et al., 2024). For more completeness, this year we also include estimates of
and emissions from global biomass fires, sourced from GFED4.1s.
There are three reasons for these specific data choices. First, national greenhouse gas emissions inventories tend to use improved, higher-tier methods for estimating emissions fluxes than global inventories such as EDGAR (Dhakal et al., 2022; Minx et al., 2021). As GCB and PRIMAP-hist CR integrate the most recent national inventory submissions to the UNFCCC, selecting these databases makes best use of country-level improvements in data-gathering infrastructures. It is important to acknowledge, however, that national inventories differ substantially with respect to reporting intervals, applied methodologies and emissions factors (Minx et al., 2021). Notably, the PRIMAP-hist CR dataset has significantly lower total emissions relative to both the other datasets reported here and the global atmospheric inversion estimates evaluated in this paper. A substantive body of literature has evaluated national-level inversions versus inventories, finding a tendency for the former to exceed the latter (Deng et al., 2022; Tibrewal et al., 2024; Janardanan et al., 2024; Scarpelli et al., 2022). Compared to the median of reported inversion models from Deng et al. (2022), PRIMAP-Hist CR reports lower emissions for India, the EU27 + UK, Brazil, Russia and Indonesia but not in the case of China and the United States (see Fig. S1).
Second, comprehensive reporting of F -gas emissions has remained challenging in national inventories and may exclude some military applications (see Minx et al., 2021; Dhakal et al., 2022). However, F-gases are entirely anthropogenic substances, and their concentrations can be measured effectively and reliably in the atmosphere. We therefore follow the AR6 WGI approach in making use of direct atmospheric observations.
Third, the choice of GCB data for means we can integrate its projection of that year’s emissions at the time of publication (i.e. for 2023). No other dataset except GCB provides projections of emissions in this time frame. At this point in the publication cycle (mid-year), the other chosen sources provide data points with a 2 -year time lag (i.e. for 2022). While these data choices inform our overall assessment of GHG emissions, we provide a comparison across datasets for each emissions category, as well as between our estimates and an estimate derived from AR6 WGIII-like databases (i.e. EDGAR for and non GHG emissions and GCB for -LULUCF).

2.2 Updated greenhouse gas emissions

Updated GHG emission estimates are presented in Fig. 2 and Table 1. Total global GHG emissions were in 2022, the same as previous high levels in 2019 and 2021. Of this total, contributed LULUCF contributed contributed 2.7 contributed and F-gas emissions contributed . Initial projections
indicate that total emissions remained similar in 2023, with emissions from fossil fuel and industry at and from land-use change at (Friedlingstein et al., 2023; see also Liu et al., 2024; IEA, 2023). Note that ODS F-gases such as chlorofluorocarbons and hydrochlorofluorocarbons are excluded from national GHG emissions inventories. For consistency with AR6, they are also excluded here. Including them here would increase total global GHG emissions by in 2022 .
Average annual GHG emissions for the decade 2013-2022 were , which is the same as the estimate from last year for 2012-2021. Average decadal GHG emissions have increased steadily since the 1970s across all major groups of GHGs, driven primarily by increasing emissions from fossil fuel and industry but also rising emissions of and . Stratospheric ozone-depleting F-gases are regulated under the Montreal Protocol and its amendments, and their emissions have declined substantially since the 1990s, whereas emissions of other F-gases, regulated under the UNFCCC, have grown more rapidly than other greenhouse gas emissions but from low levels. Both the magnitude and trend of emissions from land-use change remain highly uncertain, with the latest data indicating an average net flux between 4 and for the past few decades.
AR6 WGIII reported total net anthropogenic emissions of in 2019 and decadal average annual emissions of from 2010-2019. By comparison, our estimates here for the AR6 period sum to in 2019 and an annual average of for the same decade (2010-2019). The difference between these figures, including the reduced relative uncertainty range, is partly driven by the substantial revision in GCB CO2-LULUCF estimates between the 2020 version (used in AR6 WGIII) of and the 2022 version (used here) of . The main reason for this downward revision comes from updated estimates of agricultural areas by the FAO, which uses multi-annual land-cover maps from satellite remote sensing, leading to lower emissions from cropland expansion, particularly in the tropical regions. It is important to note that this change is not a reflection of changed and improved methodology per se but an update of the resulting estimation due to updates in the available input data. Second, there are relatively small changes resulting from improvements in datasets since AR6, including the new addition of global biomass burning (landscape fire) emissions. Dataset impacts are largest for , where the emission estimate had reduced by in 2019. This is related to the switch from EDGAR in AR6 to PRIMAPhist CR in this study. EDGAR estimates considerably higher emissions – from fugitive fossil sources, as well as the livestock, rice cultivation and waste sectors – compared to country-reported data using higher-tier methods, as compiled in PRIMAP-hist CR (see Sect. 2.1). The estimate for FFI is also lower for 2019 in this study due to the
switch from EDGAR to GCB, as the latter includes a cement carbonation sink not considered in EDGAR. Differences in the remaining gases for 2019 are relatively small in magnitude (increases in and UNFCCC-Fgases ( )).
The fossil-fuel share of global greenhouse gas emissions was approximately in 2022 (GWP100-weighted), based on the EDGAR v8 dataset (Crippa et al., 2023) and net land-use emissions from the Global Carbon Budget (Friedlingstein et al., 2023). Non-fossil-fuel emissions are mostly from land-use change, agriculture, cement production, waste and F-gas emissions.
New literature not available at the time of the AR6 suggests that increases in atmospheric concentrations are also driven by methane emissions from wetland changes resulting from climate change (e.g. Basu et al., 2022; Peng et al., 2022; Nisbet et al., 2023; Zhang et al., 2023). There is also a possible effect from fertilisation (Feron et al., 2024; Hu et al., 2023). Such carbon cycle feedbacks are not considered here as they are not a direct emission from human activity, yet they will contribute to greenhouse gas concentration rise, forcing and energy budget changes discussed in the next sections. They will become more important to properly account for in future years.

2.3 Non-methane short-lived climate forcers

In addition to GHG emissions, we provide an update of anthropogenic emissions of non-methane short-lived climate forcers (SLCFs) ( , black carbon (BC), organic carbon (OC), , volatile organic compounds (VOCs), CO and ). Data are presented in Table 2. HFCs are considered in Sect. 2.2.
Sectoral emissions of SLCFs are derived from two sources. For fossil fuel, industrial, waste and agricultural sectors, we use the CEDS dataset. CEDS provides global emissions totals from 1750 to 2022 in its most recent version (v_2024_04_01) (Hoesly et al., 2018; Hoesly and Smith, 2024). No CEDS emissions data are currently available for 2023. The estimate for 2023 was derived by assuming a scaled return to an underlying SSP2-4.5 emissions scenario, used for inputs to COVID-MIP (Forster et al., 2020; Lamboll et al., 2021). We find that the 2020-2022 emissions trends comparing CEDS and the COVID-MIP extrapolation are not substantially different (Fig. S2), so the COVID-MIP extension to 2023 is justifiable. In Forster et al. (2023), the CEDS dataset was only available to 2019, so the COVID-MIP extension was used to 2022. Therefore, emissions from 2020 have been revised in this year’s paper with 2020-2022 data now arising from CEDS.
Overall, the net emissions were similar (within ; see Sect. S2) over the 2020-2022 period in the CEDS dataset than our estimate in Forster et al. (2023). The CEDS dataset accounts for the introduction of strict fuel sulfur controls brought in by the International Mar-
Figure 2. Annual global anthropogenic greenhouse gas emissions by source, 1970-2022. Refer to Sect. 2.1 for a list of datasets. Datasets with an asterisk (*) indicate the sources used to compile global total greenhouse gas emissions in (a). e emissions in (a) and (f) are calculated using GWP100 from the AR6 WGI, Chap. 7 (Forster et al., 2021). F-gas emissions in (a) only comprise UNFCCC F-gas emissions (see Sect. 2.1 for a list of species). F-gas emissions in (f) refer to UNFCCC F-gases, except for “CIP v2024.04 [ODS F-gases]”. GFED refers to and emissions from global biomass fires only. The GCB v2023 dataset in (b) includes the cement carbonation sink and so is slightly lower than other estimates.
itime Organization on 1 January 2020. Total emissions in 2019 were (Table 2). The emissions from international shipping declined by from in 2019 to in 2020, which is close to the expected reduction estimated by the International Maritime Organization, approximately from the 2019 number, accounting for a 3-month phase in period and COVID-19 changes. Non-shipping emissions were impacted slightly by COVID-19 but had rebounded to levels close to those of 2019 by 2022 in CEDS.
For biomass burning SLCF emissions, we follow AR6 WGIII (Dhakal et al., 2022) and use GFED (van der Werf et al., 2017) version 4 with small fires (GFED4.1s) for 1997 to 2023, with the dataset extended back to 1750 for CMIP6 (van Marle et al., 2017). Estimates from 2017 to 2023 are provisional. As demonstrated with the update to CEDS emissions, the potential for both sources of emissions data to be updated in future versions exists, for example, with a planned introduction of GFED5 in preparation for CMIP7.
Table 1. Global anthropogenic greenhouse gas emissions by source and decade. All numbers refer to decadal averages, except for annual estimates in 2022 and 2023. e emissions are calculated using GWP100 from AR6 WGI Chap. 7 (Forster et al., 2021). Projections of non emissions in 2023 remain unavailable at the time of publication. Uncertainties are for for -LULUCF, for and F-gases, and for , corresponding to a confidence interval. ODS F-gases are excluded, as noted in Sect. 2.1. includes the cement carbonation sink calculated in Friedlingstein et al. (2023).
Units: 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009 2010-2019 2013-2022 2022 2023 (projection)
GHG
-FFI
-LULUCF
UNFCCC F-gases
Using our combined estimate of GFED and CEDS with a 2023 extrapolation, emissions of all SLCFs were reduced in 2022 relative to 2019 but rebounded again in 2023 (Table 2 ). The primary driver of the increase in 2023 is an anomalous biomass burning year, mostly related to the unprecedented 2023 Canadian fire season (Barnes et al., 2023), with a smaller contribution from a continued recovery from COVID-19. Under these assumptions, 2023 was a record year for emissions of organic carbon (driven again by a very active biomass burning season) and ammonia (driven by a steady background increase in agricultural sources and a contribution from biomass burning). Causes of the enhanced burning are not distinguished in the GFED data. Whether human-caused burning, a feedback due to the extreme heat or naturally occurring, we choose to include them in our tracking, as historical biomass burning emissions inventories have previously been consistently treated as anthropogenic (for example in CMIP6), though this assumption may need to be revisited in the future. This differs from the treatment of accounting for and emissions at present (Sect. 2.2), where we do not include natural emissions in the inventories. As described in Sect. 4, the treatment of all biomass burning emissions as a forcing has implications for several categories of anthropogenic radiative forcing. Trends in SLCF emissions are spatially heterogeneous (Szopa et al., 2021), with strong shifts in the locations of reductions and increases over the 2010-2019 decade (Hodnebrog et al., 2024).
Uncertainties associated with these emission estimates are difficult to quantify. From the non-biomass-burning sectors they are estimated to be the smallest for , largest for black carbon (BC) (a factor of 2) and intermediate for other species (Smith et al., 2011; Bond et al., 2013; Hoesly et al., 2018). Uncertainties are also likely to increase both backwards in time (Hoesly et al., 2018) and again in the most recent years. The estimates of non-biomass-burning emissions for 2023, especially , are highly uncertain, owing to the use of proxy activity data used with a SSP2-4.5 scenario extension (see above). Future updates of CEDS are expected to include uncertainties (Hoesly et al., 2018). Even though
trends over recent years are uncertain, the general decline in some SLCF emissions derived from inventories punctuated by temporary anomalous years with high biomass burning emissions including 2023 is supported by MODIS Terra and Aqua aerosol optical depth measurements (e.g. Quaas et al., 2022; Hodnebrog et al., 2024).

3 Well-mixed greenhouse gas concentrations

As in Forster et al. (2023), we report best-estimate global mean concentrations for 52 well-mixed greenhouse gases. These concentrations are updated here to 2023.
As in AR6 and Forster et al. (2023), mixing ratios were taken from the NOAA Global Monitoring Laboratory (GML) and are updated here through 2023 (Lan et al., 2023a). As in Forster et al. (2023), is reported on the WMO-CO2-X2019 scale, which differs from the WMO- -X2007 scale used in AR6. Prior to the use of NOAA GML data from 1980 onwards, a conversion is applied to the AR6 CO2 time series to take into account the scale change using X2019 X2007-0.142 ppm. Other GHG records were compiled from NOAA and AGAGE global networks or extrapolated from literature. Averages of NOAA and AGAGE data were used for , CFC-12, CFC-113, CCl4, HCFC-22, HFC-134a and HFC125 (Lan et al., 2023b; Dutton et al., 2024; Prinn et al., 2018), which, along with , account for over of the ERF from well-mixed greenhouse gases. In cases where no updated information is available, global estimates were extrapolated from Vimont et al. (2022), Western et al. (2023) or other literature and were scaled to be consistent with those reported in AR6. Some extrapolations are based on data from the mid-2010s (Droste et al., 2020; Laube et al., 2014; Simmonds et al., 2017; Vollmer et al., 2018) but have an imperceptible effect on the total ERF assessed in Sect. 4 and are included to maintain consistency with AR6. Mixing ratio uncertainties for 2023 are assumed to be similar to 2019, and we adopt the same uncertainties as assessed in AR6 WGI.
Table 2. Emissions of the major SLCFs in 1750, 2019, 2022 and 2023 from a combination of CEDS and GFED. Emissions of use molecular weights. Emissions of use molecular weights. VOCs are for the total mass.
Compound 1750 emissions ( ) 2019 emissions ( ) 2022 emissions ( ) 2023 emissions ( )
Sulfur dioxide ( sulfate ( ) 2.8 84.2 75.3 79.1
Black carbon (BC) 2.1 7.5 6.8 7.3
Organic carbon (OC) 15.5 34.2 25.8 40.7
Ammonia ( ) 6.6 67.6 67.3 71.1
Oxides of nitrogen ( ) 19.4 141.7 130.4 139.4
Volatile organic compounds (VOCs) 60.9 217.3 183.9 228.1
Carbon monoxide (CO) 348.4 853.8 686.4 917.5
The global surface mean concentrations of and in 2023 were parts per million ( ppm ), parts per billion (ppb) and , respectively. Concentrations of all three major GHGs have increased since 2019, with increasing by by 56 ppb and by 4.8 ppb . Increases since 2019 are consistent with those from the CSIRO network (Francey at al., 1999), which are and 5.0 ppb for and , respectively. With few exceptions, concentrations of ozone-depleting substances, such as CFC-11 and CFC12, continue to decline, while those of replacement compounds (HFCs) have increased. HFC-134a, for example, has increased since 2019 to 129.5 parts per trillion (ppt). Aggregated across all gases, PFCs increased from 109.7 to an estimated 115 ppt -equivalent from 2019 to 2023, and HFCs increased from 237 to 301 ppt HFC-134a-equivalent, while Montreal gases declined from 1032 to 1004 ppt CFC12 -equivalent. Mixing ratio equivalents are determined by the radiative efficiencies of each greenhouse gas from Hodnebrog et al. (2020).
Ozone is an important greenhouse gas with strong regional variation in both the stratosphere and troposphere (Szopa et al., 2021). Its ERF arising from its regional distribution is assessed in Sect. 4, but following AR6 convention is not included with the GHGs discussed here. Other non-methane SLCFs are heterogeneously distributed in the atmosphere and are also not typically reported in terms of a globally averaged concentration. Globally averaged concentrations for these are normally model-derived, supplemented by local monitoring networks and satellite data (Szopa et al., 2021).
In this update we employ AR6-derived uncertainty estimates and do not perform a new assessment. Table S2 in Sect. S3 shows specific updated concentrations for all the GHGs considered.

4 Effective radiative forcing (ERF)

ERFs were principally assessed in Chap. 7 of AR6 WGI (Forster et al., 2021), which focussed on assessing ERF from changes in atmospheric concentrations; it also supported es-
timates of ERF in Chap. 6 that attributed forcing to specific precursor emissions (Szopa et al., 2021) and also generated the time history of ERF shown in AR6 WGI Fig. 2.10 and discussed in Chap. 2 (Gulev et al., 2021). Only the concentration-based estimates are updated herein.
The ERF calculation follows the methodology used in AR6 WGI (Smith et al., 2021) as updated by Forster et al. (2023). For each category of forcing, a 100000 -member probabilistic Monte Carlo ensemble is sampled to span the assessed uncertainty range in each forcing. All uncertainties are reported as ranges and provided in square brackets. The methods are all detailed in Sect. S4.
The summary results for the anthropogenic constituents of ERF and solar irradiance in 2023 relative to 1750 are shown in Fig. 3a. In Table 3 these are summarised alongside the equivalent ERFs from AR6 (1750-2019) and last year’s update of climate indicators (1750-2022). Figure 3b shows the time evolution of ERF from 1750 to 2023.
Total anthropogenic ERF increased to 2.79 [1.78 to in 2023 relative to 1750 , compared to 2.72 [1.96 to 3.48 ] for 2019 relative to 1750 in AR6. The estimate of ERF for 2023 is lower than the 2.91 [2.19 to in 2022 evaluated in last year’s indicators. The main reason for the decline in 2023 relative to 2022 is a very strong contribution from biomass burning aerosol in 2023, particularly organic carbon emissions which strengthened the negative aerosol ERF (see also Sect. 2.3). Sulfur emissions from shipping have declined since 2020, weakening the aerosol ERF and adding around over 2020 to 2023 (Gettelman et al., 2024; see Sect. S4.2.2). However, the strengthened negative ERF from increased biomass burning likely dominated the effect of reduced shipping emissions. As discussed in Sect. 2, it is not easy to determine how much of the biomass burning contribution is from natural wildfires in response to 2023’s anomalously warm year, which would be a climate feedback rather than a forcing. We follow the convention of CMIP and count all biomass burning emissions as anthropogenic, though this assumption may need revision in future. The approach of including all biomass burning aerosols is consistent with reporting ERF based on
Table 3. Contributions to anthropogenic effective radiative forcing (ERF) for 1750-2023 assessed in this section. Data are for single-year estimates unless specified. All values are in watts per square metre , and ranges are in square brackets. As a comparison, the equivalent assessments from AR6 (1750-2019) and last year’s climate indicators (1750-2022) are shown. Solar ERF is included and unchanged from AR6, based on the most recent solar cycle (2009-2019), thus differing from the single-year estimate in Fig. 3a. Volcanic ERF is excluded due to the sporadic nature of eruptions.
Forcer (AR6)
(Forster et al., 2023)
Reason for change since last year
2.16 [1.90 to 2.41] 2.25 [1.98 to 2.52] 2.28 [2.01 to 2.56] Increases in GHG concentrations resulting from increases in emissions
0.54 [0.43 to 0.65] 0.56 [0.45 to 0.67] 0.56 [0.45 to 0.68]
0.21 [0.18 to 0.24] 0.22 [0.19 to 0.25] 0.22 [0.19 to 0.26]
Halogenated GHGs 0.41 [0.33 to 0.49] 0.41 [0.33 to 0.49] 0.41 [0.33 to 0.49]
Ozone 0.47 [0.24 to 0.71] 0.48 [0.24 to 0.72] 0.51 [0.25 to 0.76] Increase in precursors ( )
Stratospheric water vapour 0.05 [0.00 to 0.10] 0.05 [0.00 to 0.10] 0.05 [0.00 to 0.10]
Aerosol-radiation interactions -0.22 [-0.47 to +0.04] -0.21 [-0.42 to 0.00] -0.26 [-0.50 to -0.03] Large increases in biomass burning aerosol in 2023, continued recovery from COVID-19, drop in sulfur from shipping
Land use (surface albedo changes and effects of irrigation) to -0.10 to -0.10 to -0.10
Light-absorbing particles on snow and ice 0.08 [0.00 to 0.18] 0.06 [0.00 to 0.14] 0.08 [0.00 to 0.17] Rebound in BC emissions from biomass burning
Contrails and contrailinduced cirrus 0.06 [0.02 to 0.10] 0.05 [0.02 to 0.09] 0.05 [0.02 to 0.09] Estimates of aviation activity have been rebounding since the pandemic but were still below 2019 levels in 2023
Total anthropogenic 2.72 [1.96 to 3.48] 2.91 [2.19 to 3.63] 2.79 [1.78 to 3.61] Possible strong aerosol forcing in 2023 partly offset by increases in GHG and ozone forcing
Solar irradiance 0.01 [-0.06 to 0.08] 0.01 [-0.06 to 0.08] 0.01 [-0.06 to 0.08]
the concentration increase in GHGs independent of whether and are caused by anthropogenic emissions or a smaller part is caused by any feedbacks such as from biomass burning fires or wetlands. However, changes in mineral dust and sea salt are not included in the ERF of aerosols, and any changes are interpreted as being yearly variations or related to feedbacks.
The relative uncertainty in the total ERF was at the lowest reported in 2022 (see Table 3), but with the strengthening of the aerosol ERF due to biomass additional burning, the relative uncertainty in total ERF for 2023 is higher than in 2019 reported in AR6 (Forster et al., 2021). Despite the strong aerosol forcing in 2023, decadal trends in anthropogenic ERF
Figure 3. Effective radiative forcing from 1750-2023. (a) 17502023 change in ERF, showing best estimates (bars) and uncertainty ranges (lines) from major anthropogenic components to ERF, total anthropogenic ERF and solar forcing. Note that solar forcing in 2023 is a single-year estimate. (b) Time evolution of ERF from 1750 to 2023. Best estimates from major anthropogenic categories are shown along with solar and volcanic forcing (thin coloured lines), total (thin black line), and anthropogenic total (thick black line). The uncertainty in the anthropogenic forcing is shown by grey shading.
remain high and are over per decade. These are discussed further in Sect. 7.3.
The ERF from well-mixed GHGs is 3.48 [3.18 to 3.79] for 1750-2023, of which is from from from and from halogenated gases (contributions do not sum to total due to rounding). This is an increase from 3.32 [3.03 to 3.61 ] for 1750-2019 in AR6. ERFs from and have all increased since the AR6 WG1 assessment for 1750-2019, owing to increases in atmospheric concentrations.
The total aerosol ERF (sum of the ERF from aerosolradiation interactions (ERFari) and aerosol-cloud interactions (ERFaci)) for is to compared to to -0.40 in Forster et al. (2023) and to -0.41 assessed for 1750-2019 in AR6 WG1. This counters a recent trend of reductions in aerosol forcing and is related in most part to 2023 being an extremely active biomass burning season. Most of this reduction is from ERFaci, which is determined to be to -0.27 in 2023 compared to to -0.23 for 1750-2022
(Forster et al., 2023) and to -0.25 in AR6 for 1750-2019. ERFari for 1750-2023 is -0.26 to -0.03 , stronger than the to 0.00 for 1750-2022 and the to assessed for 1750-2019 in AR6 WG1 (Forster et al., 2021). The largest contributions to ERFari are from (primary source of sulfate aerosol; ), and (primary source of nitrate aerosol; ). ERFari also includes terms from , VOCs and which are small.
Ozone ERF is determined to be 0.51 [ 0.25 to 0.76 ] for 1750-2023, slightly higher than the AR6 assessment of 0.47 [ 0.24 to 0.71 ] for 1750-2019. This is due to the increase in emissions of some of its precursors (CO, VOC, ), but this result is highly uncertain since the preliminary OMI/MLS satellite data indicate tropospheric ozone burden is stable from 2020 to 2023 (meaning that the 2023 level does not reach the 2019 level), which could be partly due to the 2020-2023 levels of tropospheric being lower than the pre-COVID levels (OMI data from Krotkov et al., 2019). Land-use forcing and stratospheric water vapour from methane oxidation are unchanged (to two decimal places) since AR6. BC emissions increased between 2022 and 2023 and were similar to 2019 levels in 2023, resulting in ERF from light-absorbing particles on snow and ice being 0.08 [0.00 to 0.17] for 1750-2023, similar to AR6. We determine from provisional data that aviation activity in 2023 had not yet returned to pre-COVID levels (IATA, 2024). Therefore, ERF from contrails and contrail-induced cirrus remains lower than AR6, at 0.05 [ 0.02 to 0.09 ] in 2023 compared to 0.06 [ 0.02 to 0.10 ] in 2019.
The headline assessment of solar ERF is unchanged, at to +0.08 from pre-industrial to the 2009-2019 solar cycle mean. Separate to the assessment of solar forcing over complete solar cycles, we provide a singleyear solar ERF for 2023 of 0.08 [ 0.00 to +0.16 ] . This is higher than the single-year estimate of solar ERF for 2019 (a solar minimum) of to 0.06 .
Volcanic ERF is included in the overall time series (Fig. 3b), but following IPCC convention, we do not provide a single-year estimate for 2023 given the sporadic nature of volcanoes. Alongside the time series of stratospheric aerosol optical depth derived from proxies and satellite products, for 2022 and 2023 we include the stratospheric water vapour contribution from the Hunga Tonga-Hunga Ha’apai (HTHH) eruption derived from Microwave Limb Sounder (MLS) data.
Stratospheric water vapour forcing is estimated to be in 2022 and in 2023 and in 2023 almost totally offsets the negative forcing from stratospheric aerosol.

5 Earth energy imbalance

The Earth energy imbalance (EEI), assessed in Chap. 7 of AR6 WGI (Forster et al., 2021), provides a measure of accumulated surplus energy (heating) in the climate system and is hence an essential indicator to monitor the current and future status of global warming. It represents the difference between the radiative forcing acting to warm the climate and Earth’s radiative response, which acts to oppose this warming. On annual and longer timescales, the global Earth heat inventory changes associated with EEI are dominated by the changes in global ocean heat content (OHC), which accounts for about of global heating since the 1970s (Forster et al., 2021). This planetary heating results in changes in all components of the Earth system, such as sea level rise, ocean warming, ice loss, rise in temperature and water vapour in the atmosphere, and in changes in ocean and atmospheric circulation, ice loss and permafrost thawing (e.g. Cheng et al., 2022; von Schuckmann et al., 2023a), with adverse impacts for ecosystems and human systems (Douville et al., 2021; IPCC, 2022).
On decadal timescales, changes in global surface temperatures (Sect. 5) can become decoupled from EEI by ocean heat rearrangement processes (e.g. Palmer and McNeall, 2014; Allison et al., 2020). Therefore, the increase in the Earth heat inventory provides a robust indicator of the rate of global change on interannual-to-decadal timescales (Cheng et al., 2019; Forster et al., 2021; von Schuckmann et al., 2023a). AR6 WGI found increased confidence in the assessment of change in the Earth heat inventory compared to previous IPCC reports due to observational advances and closure of the energy and global sea level budgets (Forster et al., 2021; Fox-Kemper et al., 2021).
AR6 estimated that EEI increased from 0.50 [0.32 during the period 1971-2006 to 0.79 [0.521.06] during the period 2006-2018 (Forster et al., 2021). The contributions to increases in the Earth heat inventory throughout 1971-2018 remained stable: for the full-depth ocean, for the land, for the cryosphere and about for the atmosphere (Forster et al., 2021). Two recent studies demonstrated independently and consistently that since 1960, the warming of the world ocean has accelerated at a relatively consistent pace of per decade (Minière et al., 2023; Storto and Yang, 2024), while the land, cryosphere and atmosphere have been warming at a pace of per decade (Minière et al., 2023). The increase in EEI over the most recent quarter of a decade (Fig. 4) has also been reported by Cheng et al. (2019), von Schuckmann et al. (2020, 2023a), Loeb et al. (2021), Hakuba et al. (2021), Kramer et al. (2021), Raghuraman et al. (2021) and Minère et al. (2023). Drivers for the observed increase over the most recent period (i.e. past 2 decades) are discussed to be linked to rising concentrations of well-mixed greenhouse gases and recent reductions in aerosol emissions (Raghuraman et al., 2021; Kramer et al., 2021; Hansen et al., 2023) and to an increase in absorbed solar radiation associ-
ated with decreased reflection by clouds and sea ice and a decrease in outgoing longwave radiation (OLR) due to increases in trace gases and water vapour (Loeb et al., 2021). The degree of contribution from the different drivers is uncertain and still under active investigation.
We carry out an update to the AR6 estimate of changes in the Earth heat inventory based on updated observational time series for the period 1971-2020 (Table 4 and Fig. 4). Time series of heating associated with loss of ice and warming of the atmosphere and continental land surface are obtained from the recent Global Climate Observing System (GCOS) initiative (von Schuckmann et al., 2023b; CuestaValero et al., 2023; Vanderkelen and Thiery, 2022; Nitzbon et al., 2022; Kirchengast et al., 2022). We use the original AR6 time series ensemble OHC time series for the period 1971-2018 and then an updated five-member ensemble for the period 2019-2023. We “splice” the two sets of time series by adding an offset as needed to ensure that the 2018 values are identical. The AR6 heating rates and uncertainties for the ocean below 2000 m are assumed to be constant throughout the period. The time evolution of the Earth heat inventory is determined as a simple summation of time series of atmospheric heating; continental land heating; heating of the cryosphere; and heating of the ocean over three depth layers – 0-700, 700-2000 and greater than 2000 m (Fig. 4a). While von Schuckmann et al. (2023a) have also quantified heating of permafrost and inland lakes and reservoirs, these additional terms are very small and are omitted here for consistency with AR6 (Forster et al., 2021).
In our updated analysis, we find successive increases in EEI for each 20-year period since 1974, with an estimated value of 0.42 [ 0.02 to 0.81 ] during 1974-1993 that more than doubled to 0.87 [ 0.65 to 1.08 ] during 2004-2023 (Fig. 4b). In addition, there is some evidence that the warming signal is propagating into the deeper ocean over time, as seen by a robust increase in deep ( ) ocean warming since the 1990s (von Schuckmann et al., 2020, 2023a; Cheng et al., 2019, 2022). The model simulations qualitatively agree with the observational evidence (e.g. Gleckler et al., 2016; Cheng et al., 2019), further suggesting that more than half of the OHC increase since the late 1800s occurs after the 1990s.
The update of the AR6 assessment periods to end in 2023 results in systematic increases in EEI: during 1976-2023 compared to during 1971-2018 and during 2011-2023 compared to during 2006-2018 (Table 4). The trend and interannual variability of EEI can largely be explained by a combination of surface temperature changes and radiative forcing (Hodnebrog et al., 2024), although there was a jump in 2023, which is still being investigated (Hansen et al., 2023).
Figure 4. (a) Observed changes in the Earth heat inventory for the period 1971-2020, with component contributions as indicated in the figure legend. (b) Estimates of the Earth energy imbalance for the IPCC AR6 assessment periods, for consecutive 20-year periods and the most recent decade. Shaded regions indicate the very likely range ( to probability). Data use and approach are based on the AR6 methods and are further described in Sect. S5 in the Supplement. For the IPCC AR6 periods, our assessment closely matches that in AR6. Note the periods in our assessment overlap with different IPCC AR6 periods.
Table 4. Estimates of the Earth energy imbalance (EEI) for AR6 and the present study.
Time period Earth energy imbalance ( ). Square brackets show confidence intervals.
IPCC AR6 This study
1971-2018 0.57 [0.43 to 0.72] 0.57 [0.43 to 0.72]
1971-2006 0.50 [0.32 to 0.69] 0.50 [0.31 to 0.68]
2006-2018 0.79 [0.52 to 1.06] 0.79 [0.52 to 1.07]
1976-2023 – 0.65 [0.48 to 0.82]
2011-2023 – 0.96 [0.67 to 1.26]

6 Global surface temperatures

AR6 WGI Chap. 2 assessed the 2001-2020 globally averaged surface temperature change above an 1850-1900 baseline to be 0.99 [ 0.84 to 1.10 and 1.09 [ 0.95 to 1.20 for 2011-2020 (Gulev et al., 2021). Updated estimates to 2022 of 1.15 [1.00-1.25] were given in AR6 SYR (Lee et al., 2023), matching the estimate in Forster et al. (2023).
There are choices around the methods used to aggregate surface temperatures into a global average, how to correct for systematic errors in measurements, methods of infilling missing data, and whether surface measurements or atmospheric temperatures just above the surface are used. These choices, and others, affect temperature change estimates and contribute to uncertainty (IPCC AR6 WGI Chap. 2, Cross Chap. Box 2.3, Gulev et al., 2021). The methods chosen here closely follow AR6 WGI and are presented in Sect. S6. Confidence intervals are taken from AR6 as only one of the employed datasets regularly updates ensembles (see Sect. S6).
Based on the updates available as of March 2024, the change in global surface temperature from 1850-1900 to 2014-2023 is presented in Fig. 5. These data, using the same underlying datasets and methodology as AR6, give 1.19 [1.06-1.30] , an increase of within 3 years from the 2011-2020 value reported in AR6 WGI (Table 5) and from the 2011-2020 value in the most recent dataset versions. The change from 1850-1900 to 2004-2023 was higher than the value reported in AR6 WGI from 3 years earlier. These changes, although amplified somewhat by the exceptionally warm 2023, are broadly consistent with typical warming rates over the last few decades, which were assessed in AR6 as over the 1980-2020 period (using ordinary-least-squares linear trends) or per year (Gulev et al., 2021). They are also broadly consistent with projected warming rates from 2001-2020 to 2021-2040 reported in AR6, which are on the order of per year under most scenarios (Lee et al., 2021). See Sect. 7.4 for further discussion of trends.
Table 5. Estimates of global surface temperature change from 1850-1900 [very likely ( probability) ranges] for IPCC AR6 and the present study.
Time period Temperature change from 1850-1900 ( )
IPCC AR6 This study
Global, most recent 10 years 1.09 [0.95 to 1.20] (to 2011-2020) 1.19 [1.06 to 1.30] (to 2014-2023)
Global, most recent 20 years 0.99 [0.84 to 1.10] (to 2001-2020) 1.05 [0.90 to 1.16] (to 2004-2023)
Land, most recent 10 years 1.59 [1.34 to 1.83] (to 2011-2020) 1.71 [1.41 to 1.94] (to 2014-2023)
Ocean, most recent 10 years 0.88 [0.68 to 1.01] (to 2011-2020) 0.97 [0.77 to 1.09] (to 2014-2023)
Figure 5. Annual (thin line) and decadal (thick line) means of global surface temperature (expressed as a change from the 18501900 reference period).
The global surface temperature in 2023 was 1.43 [1.32 to above the 1850-1900 average in the multi-dataset mean used here. This is similar to the combined estimate from six datasets quoted in the 2023 WMO State of the Global Climate report, 1.45 [1.33 to (WMO, 2024). As seen in Fig. 5 and discussed in Sect. 7.3, this is considerably above the human-induced warming estimate, indicating a significant role of internal variability.

7 Human-induced global warming

Human-induced warming, also known as anthropogenic warming, refers to the component of observed global surface temperature increase attributable to both the direct and indirect effects of human activities, which are typically grouped as follows: well-mixed greenhouse gases (consisting of , and F-gases) and other human forcings (consisting of aerosol-radiation interaction, aerosol-cloud interaction, black carbon on snow, contrails, ozone, stratospheric and land use) (Eyring et al., 2021). The remaining contributors to total warming are natural: consisting of both natural forcings (such as solar and volcanic activity) and internal
variability of the climate system (such as variability related to El Niño/La Nina events).
An assessment of human-induced warming was provided in two reports within the IPCC’s sixth assessment cycle: first in SR1.5 in 2018 (Chap. 1 Sect. 1.2.1.3 and Fig. 1.2 (Allen et al., 2018), summarised in the Summary for Policymakers (SPM) Sect. A. 1 and Fig. SPM. 1 (IPCC, 2018)) and second in AR6 in 2021 (WGI Chap. 3 Sect. 3.3.1.1.2 and Fig. 3.8 (Eyring et al., 2021), summarised in the WGI Summary for Policymakers (SPM) Sect. A.1.3 and Fig. SPM. 2 (IPCC, 2021b) and quoted again without any updates in SYR Sect. 2.1.1 and Fig. 2.1 (IPCC, 2023a) and SYR Summary for Policymakers (SPM) Sect. A.1.2 (IPCC 2023b)).

7.1 Warming period definitions in the IPCC sixth assessment cycle

Temperature increases are defined relative to a baseline; IPCC assessments typically use the 1850-1900 average temperature as a proxy for the climate in pre-industrial times, referred to as the period before 1750 (see AR6 WGI Cross Chapter Box 1.2).
Tracking progress towards the long-term global goal to limit warming, in line with the Paris Agreement, requires the assessment of both what the current level of global surface temperatures are and whether a level of global warming, such as , is being reached. Definitions for these were not specified in the Paris Agreement, and several ways of tracking levels of global warming are in use (Betts et al. 2023); here we focus on those adopted within the IPCC’s AR6 (Fig. 6). When determining whether warming thresholds have been passed, both AR6 and SR1.5 adopted definitions that depend on future warming; in practice, levels of current warming were therefore reported in AR6 and SR1.5 using additional definitions that circumvented the need to wait for observations of the future climate. AR6 defined crossing time for a level of global warming as the midpoint of the first 20-year period during which the average observed warming for that period, in GSAT, exceeds that level of warming (see AR6 WGI Chap. 2 Box 2.3). It then reported current levels of both observed and human-induced warming as their averages over the most recent decade (see AR6 WGI Chap. 3 Sect. 3.3.1.1.2). This still effectively gives the warm-
ing level with a crossing time 5 years in the past, so it would need to be combined with a projection of temperature change over the next decade to give a 20 -year mean with crossing time at the current year (Betts et al., 2023); we do not focus on this here due to the need for further examination of methods and implications. SR1.5 defined the current level of warming as the average human-induced warming, in global mean surface temperature (GMST), of a 30-year period centred on the current year, extrapolating any multidecadal trend into the future if necessary (see SR1.5 Chap. 1 Sect. 1.2.1). If the multidecadal trend is interpreted as being linear, this definition of current warming is equivalent to the end point of the trend line through the most recent 15 years of humaninduced warming and therefore depends only on historical warming. This interpretation produces results that are almost all identical to the present-day single-year value of humaninduced warming (see Fig. 6 and results in Sects. 7.3 and S7.3), so in practice the attribution assessment in SR1.5 was based on the single-year-attributed warming calculated using the Global Warming Index, not the trend-based definition.

7.2 Updated assessment approach of human-induced warming to date

This paper provides an update of the AR6 WGI and SR1.5 human-induced warming assessments, including, for completeness, all three definitions (AR6 decade-average, SR1.5 trend-based and SR1.5 single-year). The 2023 updates in this paper follow the same methods and process as the 2022 updates provided in Forster et al. (2023). Global mean surface temperature is adopted as the definition of global surface temperature (see Sect. S7.1). The three attribution methods used in AR6 are retained: the Global Warming Index (GWI) (building on Haustein et al., 2017), regularised optimal fingerprinting (ROF) (as in Gillett et al., 2021) and kriging for climate change (KCC) (Ribes et al., 2021). Details of each method, their different uses in SR1.5 and AR6, and any methodological changes are provided in Sect. S7.2; methodspecific results are also provided in Sect. S7.3. The overall estimate of attributed global warming for each definition (decade-average, trend-based and single-year) is based on a multi-method assessment of the three attribution methods (GWI, KCC, ROF); the best estimate is given as the precision mean of the 50th percentiles from each method, and the likely range is given as the smallest precision range that envelops the 5th to 95th percentile ranges of each method. This assessment approach is identical to last year’s update (Forster et al., 2023); it is directly traceable to and fully consistent with the assessment approach in AR6, though it has been extended in ways that are explained in Sect. S7.4.

7.3 Results

Results are summarised in Table 6 and Figs. 6 and 7. Methodspecific contributions to the assessment results, along with time series, are given in Sect. S7.3. Where results reported in GSAT differ from those reported in GMST (see Sect. S7.1), the additional GSAT results are given in Sect. S7.3.
The repeat calculations for attributable warming in 20102019 exhibit good correspondence with the results in AR6 WGI for the same period (see also Sect. S7). The repeat calculation for the level of attributable anthropogenic warming in 2017 is about larger than the estimate provided in SR1.5 for the same period, resulting from changes in methods and observational data (see AR6 WGI Chap. 2 Box 2.3). The updated results for warming contributions in 2023 are higher than in 2017, also due to 6 additional years of increasing anthropogenic forcing. Note, also, that the SR1.5 assessment only used the GWI method, whereas these annual updates apply the full AR6 multi-method assessment (see Sect. S7.4 for details and rationale). A repeat assessment using the SR1.5 trend-based definition (see Sect. 7.1) leads to results that are very similar to the single-year results reported in Table 6b; best estimates across all components for single-year and trend-based definitions are identical to each other for 2023 and identical to or well within the uncertainty range for 2017 (Sect. S7.3 Table S4).
In this 2024 update, we assess the 2014-2023 decadeaverage human-induced warming at , which is above the AR6 assessment for 2010-2019. The single-year-average human-induced warming is assessed to be 1.31 [1.1 to in 2023 relative to . This best estimate for the current level of human-induced warming reaches the threshold for the first time. The best estimate is below the observed temperature in 2023 (1.43 [1.32 to ; see Sect. 6), but note the overlap of uncertainties. These best estimates for decade-average and single-year human-induced warming are both above the value estimated in the previous update for the year 2022 (Forster et al., 2023). The increase of in the single-year anthropogenic warming level since last year’s assessment (Forster et al., 2023) is broken down in the following way: (i) around half of the increase is due to a revision of the historical period due to the additional year of observations (i.e. the 2023 analysis of single-year warming for 2022 is warmer than the 2022 analysis of single-year warming for 2022), and (ii) around half of the increase is due to the additional year itself (i.e. the 2023 analysis of the single-year warming for 2023 is warmer than the 2023 analysis of the single-year warming for 2022). Therefore, the variability in human-induced warming from adding 1 particularly hot year of observations (which 2023 was; see Sect. 6) corresponded to advancing only 1 additional year at the current warming rate ( per year; see Sect. 7.4), which is significantly smaller than other sources of uncertainty in the assessment. At the attribution level, this slightly strength-
Figure 6. Anthropogenic warming period definitions adopted in the IPCC sixth assessment cycle. A single sampled time series of anthropogenic warming is shown in red (in this case from the GWI method – see Sect. S7). Single-year warming is given by the annual values of this time series. The AR6 decade-average warming is given by the average of the 10 most recent single-year anthropogenic warming values; this is depicted by the dashed green line with shading between this and the red single-year values The decade-average value for 2014-2023 is given by the green dot. SR1.5 trend-based warming is given by the end point of the linear trend line through the 15 most recent single-year anthropogenic warming values; this is depicted by the dashed blue line with shading between this and the red single-year values; the trend-based value for 2023 is given by the blue dot. Reference observations of GMST are provided from HadCRUT5, with uncertainty range. The single-year, trend-based, and decade-average calculations are applied at the level of the individual ensemble members for each attribution method; percentiles of those ensemble results provide central estimates and uncertainty ranges for each method, and the multi-method assessment combines those into the final assessment results with uncertainty (as described in Sect. S7.4). For reference, the assessment results for 2023 provided in Sect. 7.3 are annotated in the figure (though the data in the figure do not correspond to the final assessment results).
ened anthropogenic warming is comprised of a slightly larger greenhouse-gas-attributable warming, partially offset by a slightly stronger aerosol-attributable cooling.
WGI AR6 found that, averaged for the 2010-2019 period, essentially all observed global surface temperature change was human-induced, with solar and volcanic drivers and internal climate variability making a negligible contribution. This conclusion remains the same for the 2014-2023 period. Generally, whatever methodology is used, on a global scale, the best estimate of the human-induced warming is (within small uncertainties) similar to the observed global surface temperature change (Table 6).

7.4 Rate of human-induced global warming

Estimates of the human-induced warming rate refer to the rate of increase in the level of attributed anthropogenic warming over time; this is distinct from the rate of increase in the observed global surface temperature (Sect. 6), which is affected by internal variability such as El Niño and natural forcings such as volcanic activity (Jenkins et al., 2023). The rate of anthropogenic warming is driven by the rate of change of anthropogenic ERF, meaning variations in the rate of climate forcing over time correlate with variations in the rate of attributed warming (see Fig. 8).
A very simple estimate of the rate of human-induced warming and effective radiative forcing was made last year by Forster et al. (2023), which indicated that warming rates were unprecedented, surpassing per decade (although no uncertainty range was given). That rate calculation was based on annual changes in decade-average anthropogenic warming levels from the GWI method (see Sect. S7.2). This year, attributed anthropogenic warming rates are calculated for all attribution methods using linear trends, as used in AR6, with the overall rate estimate updated in a manner that is fully traceable to and consistent with the rate assessment in AR6.

7.4.1 SR1.5 and AR6 definitions of warming rate

In recent IPCC assessments the definition of warming rate follows two approaches, both of which rely to some extent on expert judgement. In SR1.5 several studies were considered, each defining the rate of warming in various ways and over various timescales; the assessment concluded that the rate of increase in anthropogenic warming in 2017 was per decade with a likely range of 0.1 to per decade. In AR6 WGI, the rate of anthropogenic warming utilised three methods (GWI, KCC and ROF; see Sect. S7.2), with the rate defined consistently across all three as the linear trend in the preceding decade of attributed anthro-
Figure 7. Updated assessed contributions to observed warming relative to 1850-1900; see AR6 WGI SPM.2. Results for all time periods in this figure are calculated using updated datasets and methods. To show how these updates have affected the previous assessments, the 20102019 decade-average assessed results repeat the AR6 2010-2019 assessment, and the 2017 single-year assessed results repeat the SR1.5 2017 assessment. The 2014-2023 decade-average and 2023 single-year results are this year’s updated assessments for AR6 and SR1.5, respectively. For each double bar, the lighter and darker shading refers to the earlier and later period, respectively. Panel (a) shows updated observed global warming from Sect. 6, expressed as total global mean surface temperature (GMST), due to both anthropogenic and natural influences. Whiskers give the very likely range. Panels (b) and (c) show updated assessed contributions to warming, expressed as global mean surface temperature (GMST), from natural forcings and total human-induced forcings, which in turn consist of contributions from well-mixed greenhouse gases and other human forcings. Whiskers give the likely range.
pogenic warming. While the best-estimate trends reported in AR6 were all higher than the SR1.5 assessment, Eyring et al. (2021) concluded that there was insufficient evidence to change the SR1.5 assessed anthropogenic warming trend in the AR6 WGI report, which therefore remained unchanged from SR1.5 at per decade (with a likely range of 0.1 to per decade). Both the SR1.5 and AR6 assessments were given to a precision of per decade only.

7.4.2 Methods

Following AR6’s definition, the rate of warming is defined here as the rolling 10-year linear trend in attributed anthropogenic warming, calculated using ordinary-least-squares linear regression. Note that, as with the level of anthropogenic warming, this decadal approach means the rate of warming in a given year is the trend centred on the preceding decade (i.e. it is 5 years out of date). Each of the three attribution methods used to calculate the level of warming is
Table 6. Updates to assessments in the IPCC sixth assessment cycle of warming attributable to multiple influences. Estimates of warming attributable to multiple influences (in ) relative to the baseline period. Results are given as best estimates, with the likely range in brackets, and are reported as global mean surface temperature (GMST). Results from the IPCC sixth assessment cycle, for both AR6 and SR1.5, are quoted in columns labelled (i) and are compared with repeat calculations in columns labelled (ii) for the same period using the updated methods and datasets in order to see how methodological and dataset updates alone would change previous assessments. Assessments for the updated periods are reported in columns labelled (iii).
Definition (a) IPCC AR6-attributable warming update Average value for previous 10-year period (b) IPCC SR1.5-attributable warming update Value for single-year period
Period (i) 2010-2019 Quoted from AR6 Chap. 3 Sect. 3.3.1.1.2 Table 3.1 (ii) 2010-2019 Repeat calculation using the updated methods and datasets (iii) 2014— 2023 Updated value using updated methods and datasets (i) 2017 Quoted from SR1.5 Chap. 1 Sect. 1.2.1.3 (ii) 2017 Repeat calculation using the updated methods and datasets (iii) 2023 Updated value using updated methods and datasets
Component
Observed 1.06 [0.88 to 1.21] 1.07 [0.89 to 1.22] 1.19 [1.06 to 1.30] – – 1.43 [1.32 to 1.53]
Anthropogenic 1.07 [0.8 to 1.3] 1.09 [0.9 to 1.3] 1.19 [1.0 to 1.4] 1.0 [0.8 to 1.2] 1.15 [0.9 to 1.4] 1.31 [1.1 to 1.7]
Well-mixed greenhouse gases [1.0 to 2.0] 1.38 [1.0 to 1.8] 1.47 [1.0 to 1.9] not available 1.43 [1.0 to 1.9] 1.57 [1.1 to 2.1]
Other human forcings [-0.8 to 0.0] -0.28 [-0.7 to 0.1] -0.27 [-0.7 to 0.1] not available -0.28 [-0.7 to 0.1] -0.26 [-0.7 to 0.1]
Natural forcings [-0.1 to 0.1] 0.05 [-0.1 to 0.2] 0.04 [-0.1 to 0.2] not available 0.04 [-0.1 to 0.2] 0.04 [-0.1 to 0.2]
Updated GMST observations, quoted from Sect. 6 of this update, are marked with an asterisk, with very likely ranges given in brackets. In AR6 WGI, best-estimate values were not provided for warming attributable to well-mixed greenhouse gases, other human forcings and natural forcings (though they did receive a likely range); for comparison, best estimates (marked with two asterisks) have been retrospectively calculated in an identical way to the best estimate that AR6 provided for anthropogenic warming (see discussion in Sect. S7.4.1). The SR1.5 assessment only drew on GWI rounded to precision, whereas the repeat and updated calculations use the updated multi-method assessment approach.
used again here to estimate separate anthropogenic warming rates.
Note that only the GWI methodology relies on the updated historical forcing time series presented in Sect. 4, with the other two methods (ROF and KCC) relying on CMIP6 SSP2-4.5 simulations, which are increasingly out of date (see Sect. S7.2). Very recent changes in anthropogenic forcing, for example, desulfurisation of shipping fuels or the impact of COVID-19, may therefore not be captured fully in the decade-average trend. Further, the anthropogenic forcing record used for attributing warming contains small contributions from biomass burning in the natural environment because of difficulty separating this in estimates of anthropogenic aerosol emissions. It is not expected that either of these effects substantially biases the globally averaged rate of warming estimated here.

7.4.3 Results

Estimates from the GWI (based on observed warming and forcing) and KCC (based on CMIP simulations) both report results in terms of GMST and are in close agreement across each time period. Estimates derived with the ROF method (also based on CMIP simulations) are also reported
for GMST here and are more strongly influenced by residual internal variability that remains in the anthropogenic warming signal due to the limitations in size of the CMIP ensemble, as reflected in their broader uncertainty ranges. Given that the ROF results are in this sense outlying, the standard approach of taking the median result for the overall multimethod assessment is adopted.
Results for human-induced warming rate are summarised in Table 7 and Fig. 8. For the purpose of providing annual updates, we take the median estimate at a precision of per decade, resulting in an overall best estimate for 20142023 of per decade. This increased rate relative to the AR6 assessment of per decade is broken down in the following way: (i) per decade of the increase is from a change in rounding precision (updating the AR6 assessment for the 2010-2019 warming rate from per decade to per decade), (ii) per decade of the increase is due to methodological and dataset updates (updating the 2010-2019 warming rate from per decade to per decade; this includes the effect of adding 4 additional observed years, which affects the attribution for the entire historical period), and (iii) only per decade of the increase is due to a substantive increase in rate for
Figure 8. Rates of (a) attributable warming (global mean surface temperature (GMST)) and (b) effective radiative forcing. The attributable warming rate time series are calculated using the Global Warming Index method with full ensemble uncertainty. The observed GMST rates included for reference are also calculated with uncertainty from the HadCRUT5 ensemble and, for consistency with the attributed warming rates, do not include standard regression error, which, for observed warming, would increase the size of the error bars. The effective radiative forcing rates are calculated using a representative 1000-member ensemble of the forcings provided in Sect. 4 of this paper.
the 2014-2023 period since the 2010-2019 period (updating per decade for to per decade for 2014-2023). The spread of rates across the three attribution methods remains similar to their spread in AR6 and hence do not support a decrease in the uncertainty range in this update. However, to better reflect the closer agreement of the floors and the larger spread in the ceilings of the three methods, and high rate from the ROF method, we update the uncertainty range for the rate of human-induced warming from per decade in AR6 to per decade, leaving the precision and range unchanged, noting that this is asymmetric around the central estimate. Therefore, the rate of human-induced warming for the 2014-2023 decade is concluded to be per decade with a range of [0.2-0.4] per decade).
Figure 8 and Table 7 include a breakdown of well-mixed GHGs and other human forcings (including aerosols) and natural forcing contributions since pre-industrial times. The rate time series with ensemble uncertainty are depicted by the GWI method, which is based on observed warming and historical forcing. The rate of total attributable warming (the sum of anthropogenic and natural, not plotted) has good correspondence with the reference plotted observed warming rates. The rates for the attributed warming also correlate closely with the forcing rates. Warming rates have remained high due to strong GHG warming from high emissions and
declining aerosol cooling (Forster et al., 2023; Quaas et al., 2022; Jenkins et al., 2022).

8 Remaining carbon budget

AR5 (IPCC, 2013) assessed that global surface temperature increase is close to linearly proportional to the total amount of cumulative emissions (Collins et al., 2013). The most recent AR6 report reaffirmed this assessment (Canadell et al., 2021). This near-linear relationship implies that for keeping global warming below a specified temperature level, one can estimate the total amount of that can ever be emitted. When expressed relative to a recent reference period, this is referred to as the remaining carbon budget (Rogelj et al., 2018).
AR6 assessed the remaining carbon budget (RCB) in Chap. 5 of its WGI report (Canadell et al., 2021) for 1.5, 1.7 and thresholds (see Table 7). They were also reported in the Summary for Policymakers (Table SPM.2, IPCC, 2021b). These are updated in this section using the same method as last year (Forster et al., 2023).
The RCB is estimated by application of the WGI AR6 method described in Rogelj et al. (2019), which involves the combination of the assessment of five factors: (i) the most recent decade of human-induced warming (given in Sect. 7), (ii) the transient climate response to cumulative emissions of (TCRE), (iii) the zero emissions commitment (ZEC),
Table 7. Updates to the IPCC AR6 rate of human-induced warming. Results for each method are given as best estimates with confidence, as described in the main text; assessment results are given as a best estimate with likely range in brackets. Results from AR6 WGI (Chap. 3 Sect. 3.3.1.1.2 Table 3.1) are quoted in column (i), and compared with a repeat calculation using the updated methods and datasets in column (ii), and finally updated for the 2014-2023 period in column (iii). The AR6 assessment result was identical to the SR1.5 assessment result, though the latter was based on a different set of studies and time frames.
Definition IPCC AR6 anthropogenic warming rate update Linear trend in anthropogenic warming over the trailing 10-year period
Period (i) 2010-2019 Quoted from AR6 Chap. 3 Sect. 3.3.1.1.2 Table 3.1 (ii) 2010-2019 Repeat calculation using the updated methods and datasets (iii) 2014-2023 Updated value using updated methods and datasets
Method
Anthropogenic warming rate assessment
Quoted from AR6: 0.2 [0.1 to 0.3]
Using the median approach:
0.23 [0.1 to 0.3] *
0.25 [0.2 to 0.4] 0.26 [0.2 to 0.4]
GWI 0.23 [0.19 to 0.35]
0.24 [0.18 to 0.29]
GMST
0.24 [0.19 to 0.30]
GMST
KCC 0.23 [0.18 to 0.29] 0.25 [0.20 to 0.30] 0.26 [0.20 to 0.31]
GSAT GMST GMST
ROF 0.35 [0.30 to 0.41] 0.27 [0.17 to 0.38] 0.38 [0.24 to 0.52]
GSAT GMST GMST
  • Note that for clarity and ease of comparison with this year’s updated assessment, the assessed rate in column (i) both quotes the assessment from AR6 and retrospectively applies the median approach adopted in this paper.
    (iv) the temperature contribution of non- emissions and (v) an adjustment term for Earth system feedbacks that are otherwise not captured through the other factors. AR6 WGI reassessed all five terms (Canadell et al., 2021). The incorporation of Earth system feedbacks was further considered by Lamboll and Rogelj (2022). Lamboll et al. (2023) further considered the temperature contribution of non- emissions, while Rogelj and Lamboll (2024) clarified the reductions in non- that are assumed in the RCB estimation.
The RCB for and warming levels is reassessed based on the most recent available data. Estimated RCBs are reported in Table 8. They are expressed both relative to 2020 to compare to AR6 and relative to the start of 2024 for estimates based on the 2014-2023 human-induced warming update (Sect. 7). Note that between the start of 2020 and the end of 2023, about was emitted (Sect. 2). Based on the variation in non- emissions across the scenarios in AR6 WGIII scenario database, the estimated RCB values can be higher or lower by around depending on how deeply non- emissions are reduced (Lamboll et al., 2023; Rogelj and Lamboll, 2024). The impact of non emissions on warming includes both the warming effects of other greenhouse gases such as methane and the cooling effects of aerosols such as sulfates. Updating these pathways increased the estimate of the importance of aerosols,
which are expected to decline with time in low emissions pathways (Rogelj et al., 2014; Rogelj and Lamboll, 2024), causing a warming and decreasing the RCB (Lamboll et al., 2023). Structural uncertainties give inherent limits to the precision with which remaining carbon budgets can be quantified. These particularly impact the RCB. Overall, the compatible budget is very small and shrinking fast due to continuing high global emissions.
Updated RCB estimates presented in Table 8 for 1.5, 1.7 and of global warming are smaller than AR6, and geophysical and other uncertainties therefore have become larger in relative terms. This is a feature that will have to be kept in mind when communicating budgets. The estimates presented here differ from those presented in the annual Global Carbon Budget (GCB) publications (Friedlingstein et al., 2023). The GCB 2023 used the average between the AR6 WGI estimate and the Forster et al. (2023) estimates. The RCB estimates presented here consider the same updates in historical emissions from the GCB as well as the latest available quantification of human-induced warming to date and a reassessment from AR6 of non- warming contributions.
The RCB for limiting warming to is rapidly diminishing. It is important, however, to correctly interpret this information. RCB estimates consider projected reductions in non- emissions that are aligned with a global
Table 8. Updated estimates of the remaining carbon budget for 1.5, 1.7 and , for five levels of likelihood, considering only uncertainty in TCRE. Estimates start from AR6 WGI estimates (first row for each warming level), updated with the latest MAGICC emulator and scenario information from AR6 WGIII (from second row for each warming level) and an update of the anthropogenic historical warming, which is estimated for the 2014-2023 period (third row for each warming level). Estimates are expressed relative to the start of either the year 2020 or the year 2024. The probability only includes the uncertainty in how the Earth immediately responds to carbon emissions, not long-term committed warming or uncertainty in other emissions. All values are rounded to the nearest . Bold numbers refer to the full remaining carbon budget estimate containing all terms.
Remaining carbon budget case/update Base year Estimated remaining carbon budgets from the beginning of base year ( )
Likelihood of limiting global warming to temperature limit 17 % 33 % 50 % 67 % 83 %
from AR6 WG1 2020 900 650 500 400 300
+ AR6 emulators and scenarios 2020 750 500 400 300 200
+ Updated warming estimate 2024 450 300 200 150 100
from AR6 WG1 2020 1450 1050 850 700 550
+ AR6 emulators and scenarios 2020 1300 950 750 600 500
+ Updated warming estimate 2024 1000 700 550 450 350
from AR6 WG1 2020 2300 1700 1350 1150 900
+ AR6 emulators and scenarios 2020 2200 1650 1300 1100 900
+ Updated warming estimate 2024 1900 1400 1100 900 750
transition to net zero emissions (Lamboll et al., 2023; Rogelj and Lamboll, 2024). These estimates assume median reductions in non- emissions between 2020-2050 of (about ), (about ) and (about ) (Rogelj and Lamboll, 2024) (see Sect. S8 and Table S 5 ). If these non- greenhouse gas emission reductions are not achieved, the RCB will be smaller (see Lamboll et al., 2023; Rogelj and Lamboll, 2024). This year’s update of the budget uses the historical warming level for the 2014-2023 period of , with a future contribution of non- warming. Assuming a median estimate of per , this gives around from the midpoint of the period, from which we subtract around ( emissions from the middle of the 2014-2023 period and being the median estimate of the impact of Earth system feedbacks that would otherwise not be covered). This gives an RCB for with probability of . The full calculation includes the distributions of these values for the uncertainty estimates.
Note that the RCB is expected to be exhausted a few years before the global warming level is reached due to the way it factors future warming from non- emissions into its estimate.

9 Climate and weather extremes

Changes in climate and weather extremes are among the most visible effects of human-induced climate change. Within AR6 WGI, a full chapter was dedicated to the assessment of past and projected changes in extremes on continents (Seneviratne et al., 2021), and the chapter on ocean, cryosphere and sea level changes also provided assessments on changes in marine heatwaves (Fox-Kemper et al., 2021).
Global indicators related to climate extremes include averaged changes in climate extremes, for example, the mean increase in annual minimum and maximum temperatures on land (AR6 WGI Chap. 11, Fig. 11.2, Seneviratne et al., 2021) or the area affected by certain types of extremes (AR6 WGI Chap. 11, Box 11.1, Fig. 1, Seneviratne et al., 2021; Sippel et al., 2015). In contrast to global surface temperature, extreme indicators are less established.
The climate indicator of changes in temperature extremes consists of land average annual maximum temperatures (TXx) (excluding Antarctica). As part of this update, we provide an upgraded version of Fig. 6 from Forster et al. (2023), which in turn is based on Fig. 11.2 from Seneviratne et al. (2021) (Fig. 9). As last year, three datasets are analysed: HadEX3 (Dunn et al., 2020), Berkeley Earth Surface Temperature (building off Rohde et al., 2013) and the fifthgeneration ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate (ERA5; Hersbach et al., 2020). HadEX3 is currently static and is not being updated. Berkeley Earth has been updated, resulting in TXx differences for most years (less than ), and now includes data for 2022. Of the three datasets, only ERA5 covers the whole of 2023 at the present time. TXx is calculated by averaging the annual maximum temperature over all available land grid points (excluding Antarctica) and then converted to anomalies with respect to a base period of 1961-1990. To express the TXx as anomalies with respect to , we add an offset of to all three datasets. See Sect. S9 for details on the data selection, averaging and offset computation. We note that Berkeley Earth has slightly smaller trends than ERA5 and that this might warrant further investigation.
Our climate has warmed rapidly in the last few decades (Sect. 6), which also manifests in changes in the occurrence
Land average annual maximum temperature anomaly
Figure 9. Time series of observed temperature anomalies for land average annual maximum temperature (TXx) for ERA5 (1950-2023), Berkeley Earth (1955-2022) and HadEX3 (1961-2018), with respect to 1850-1900. Note that the datasets have different spatial coverage and are not coverage-matched. All anomalies are calculated relative to 1961-1990, and an offset of is added to obtain TXx values relative to . Note that while the HadEX3 numbers are the same as shown in Fig. 11.2 of Seneviratne et al. (2021), these numbers were not specifically assessed.
and intensity of climate and weather extremes. From about 1980 onwards, all employed datasets point to a strong TXx increase, which coincides with the transition from global dimming, associated with aerosol increases, to brightening, associated with aerosol decreases (Wild et al., 2005, Sect. 3). The ERA5-based TXx warming estimate w.r.t. 1850-1900 for 2023 is at , which is an increase of more than compared to 2022 and which shatters the previous record by more than . On longer timescales, land average annual maximum temperatures have warmed by more than in the past 10 years with respect to preindustrial conditions) compared to the first decade of the millennium ( ; Table 9). Since the offset relative to our pre-industrial baseline period is calculated over the 19611990, temperature anomalies align by construction over this period but can diverge afterwards. In an extensive comparison of climate extreme indices across several reanalyses and observational products, Dunn et al. (2022) point to an overall strong correspondence between temperature extreme indices across reanalysis and observational products, with ERA5 exhibiting especially high correlations to HadEX3 among all regularly updated datasets.

10 Code and data availability

We publish a set of selected key indicators of global climate change via Climate Change Tracker (https:// climatechangetracker.org/igcc, last access: 2 June 2024, Climate Change Tracker, 2024), a platform which aims to provide reliable, user-friendly, high-quality interactive dashboards including visualisations, data, and easily accessible insights of this paper (see Fig. 10).
Table 9. Anomalies of land average annual maximum temperature (TXx) for recent decades based on HadEX3 and ERA5.
Period Anomaly w.r.t. Anomaly w.r.t. Anomaly w.r.t.
ERA5 ERA5 HadEX3
2000-2009 1.21 0.69 0.72
2009-2018 1.54 1.02 1.01
2010-2019 1.62 1.11 –
2011-2020 1.63 1.12 –
2012-2021 1.70 1.18 –
2013-2022 1.73 1.21 –
2014-2023 1.81 1.29 –
With Climate Change Tracker, we aim to reach a wider public audience, including policymakers involved in UNFCCC negotiations and people with significant roles in climate change mitigation and adaptation. Climate Change Tracker plans to update significant indicators multiple times throughout the year, providing an up-to-date picture of the indicators of climate change. Within the dashboards, all data are traceable to the underlying sources.
The carbon budget calculation is available from https: //github.com/Rlamboll/AR6CarbonBudgetCalc/tree/v1.0.1 (Lamboll and Rogelj, 2024). The code and data used to produce other indicators are available in repositories under https://github.com/ClimateIndicator/data/tree/v2024.05.29b (Smith et al., 2024b). All data are available from https://doi.org/10.5281/zenodo. 11388387 (Smith et al., 2024a). Data are provided under the CC-BY 4.0 Licence.
Figure 10. Screenshot dashboard from https://climatechangetracker.org/igcc (last access: 2 June 2024), Climate Change Tracker (2024).
(Dunn et al., 2023) on 5 April 2023 and are © British Crown Copyright, Met Office, 2022, provided under an Open Government Licence; http://www.nationalarchives.gov. uk/doc/open-government-licence/version/2/ (last access: 2 June 2023).

11 Discussion and conclusions

The second year of the Global Climate Change (IGCC) initiative has built on last year’s effort and the AR6 report cycle to provide a comprehensive update of the climate change indicators required to estimate the human-induced warming and the remaining carbon budget. Table 10 and Fig. 11 present a summary of the headline indicators from each section compared to those given in the AR6 assessment and also summarise methodological updates. The main substantive dataset change since AR6 is that land-use emissions have been revised down by around (Table 10). However, as ERF and human-induced warming estimates depend on concentrations, not emissions, this does
not affect most of the other findings. Note it does slightly increase the remaining carbon budget, but this is only by , less than the rounding precision.
Last year witnessed a large increase in GMST (Sect. 6), approaching above 1850-1900 levels, which has widely been reported in the press. The 2022-2023 increase was the third-largest annual increase in the instrumental record after 1876-1877 and 1976-1977, two other periods with a strong transition from La Niña to El Niño conditions. The reasons for the change, especially regarding the potential role of external forcings such as shipping emission reductions compared to internal variability, are currently being investigated (e.g. Schmidt, 2024; Gettelman et al. 2024). Our work looks at long-term changes and does not directly investigate the reasons for the jump in GMST levels, yet we note that our best estimate of human-induced warming in 2023 is 1.31 ( 1.1 to 1.7 (Table 6), below the observed GMST estimate of 1.43 [1.32 to in 2023 (Sect. 6). This indicates a potentially large role for El Niño and other winddriven ocean changes.
Table 10. Summary of headline results and methodological updates from the Indicators of Global Climate Change (IGCC) initiative.
Climate indicator AR6 2021 assessment This 2023 assessment Explanation of changes Methodological updates since AR6
Greenhouse gas emissions AR6 WGIII Chap. 2: Dhakal et al. (2022); see also Minx et al. (2021) 2010-2019 average: 2010-2019 average: 2013-2022 average: Average emissions in the past decade grew at a slower rate than in the previous decade. The change from AR6 is due to a systematic downward revision in -LULUCF and estimates. -LULUCF emissions revised down. GCB fossil-fuel and industry net emissions used instead of EDGAR. PRIMAPhist CR used in place of EDGAR for and emissions and atmospheric measurements taken for F-gas emissions. These changes reduce estimates by around (Sect. 2). Note that following convention, ODS F-gases are excluded from the total.
Greenhouse gas concentrations
AR6 WGI Chap. 2: Gulev et al. (2021)
2019: 2023: Increases caused by continued GHG anthropogenic emissions. Updates based on NOAA data and AGAGE (Sect. 3).
Effective radiative forcing change since 1750 AR6 WGI Chap. 7: Forster et al. (2021) 2019: 2.72 [1.96 to 3.48 ] 2023: 2.79 [1.78 to 3.60] Trend since 2019 is caused by increases in greenhouse gas concentrations and reductions in aerosol precursors. Shipping emission reductions may have added approximately to the ERF in 2023 compared to 2022. However, increases in biomass burning aerosol from Canadian wildfires decreased the ERF by more. Follows AR6 with minor update to aerosol precursor treatment and emissions dataset that revises 2019 ERF estimate relative to 1750 downwards (more negative) by . Headline assessment of 1750 to of is unchanged from AR6. Contrails’ ERF estimate methodology slightly revised, which does not make a material difference.
Earth’s energy imbalance AR6 WGI Chap. 7: Forster et al. (2021) 2006-2018 average: 0.79 [ 0.52 to 1.06 ] 2010-2023. average: 0.96 [0.67 to 1.26] Substantial increase in energy imbalance estimated based on increased rate of ocean heating. Ocean heat content time series extended from 2018 to 2023 using four of the five AR6 datasets. Other heat inventory terms updated following von Schuckmann et al. (2023a). Ocean heat content uncertainty is used as a proxy for total uncertainty. Further details in Sect. 5.
Global mean surface temperature change since 1850-1900 AR6 WGI Chap. 2: Gulev et al. (2021) 2011-2020 average: 1.09 [0.95 to 1.20 2014-2023 average: An increase of within 3 years, indicating a high decadal rate of change, which may in part be internal variability. Methods match four datasets used in AR6 (Sect. 6). Individual datasets have updated historical data, but these changes do not materially affect results.
Human-induced global warming since preindustrial
AR6 WGI Chap. 3: Eyring et al. (2021)
2010-2019 average: 1.07 [0.8 to 1.3 2010-2019 average: 1.09 [0.9 to 1.3 ] 2014-2023 average: 1.19 [1.0 to An increase of within 4 years, indicating a high decadal rate of change. GMST increase in 2023 has revised historical estimates upwards. The three methods for the basis of the AR6 assessment are retained, but each has new input data (Sect. 7).
Remaining carbon budget for likelihood of limiting global warming to AR6 WGI Chap. 5: Canadell et al. (2021) From the start of 2020: From the start of 2024: The budget is becoming very small. The RCB can exhaust before the threshold is reached due to having to allow for future non- warming. Emulator and scenario change have reduced budget since 2020 by (Sect. 8).
Land average maximum temperature change compared to pre-industrial. AR6 WGI Chap. 11: Seneviratne et al., 2021 2009-2018 average: 2014-2023 average: Rising at a substantially faster rate compared to global mean surface temperature. HadEX3 data used in AR6 replaced with reanalysis data employed in this report, which are more updatable going forward. Adds to estimate (Sect. 9).
Figure 11. Infographic for the best estimate of headline indicators assessed in this paper.
Methane and biomass emissions had a strong component of change related to climate feedbacks (Sects. 2 and 3). Such changes will become increasingly important over this century, even if the direct human influence declines. These changes need to be properly accounted for to explain atmospheric concentration and energy budget changes. The approach to methane taken in this paper (where changes to natural sources are excluded) is inconsistent with that taken for aerosol emissions (where wildfire changes are included). In future years and in the next IPCC report, a consistent
approach to attribution of atmospheric emissions, concentration change and radiative forcing should be developed. Similarly, we follow the underlying literature in treating wildfire-related emissions and removals as natural only (Friedlingstein et al., 2023), even though their intensity and frequency are shifting under anthropogenic climate change.
It is hoped that this update can support the science community in its collection and provision of reliable and timely global climate data. In future years we are particularly interested in improving SLCF updating methods to get a more
accurate estimate of short-term ERF changes. The work also highlights the importance of high-quality metadata to document changes in methodological approaches over time. In future years we hope to improve the robustness of the indicators presented here but also extend the breadth of indicators reported through coordinated research activities. For example, we could begin to make use of new satellite and ground-based data for better greenhouse monitoring (e.g. via the WMO Global Greenhouse Gas Watch initiative). Parallel efforts could explore how we might update indicators of regional climate extremes and their attribution, which are particularly relevant for supporting actions on adaptation and loss and damage.
Generally, scientists and scientific organisations have an important role as “watchdogs” to critically inform evidencebased decision-making. This annual update traced to IPCC methods can provide a reliable, timely source of trustworthy information. As well as helping inform decisions, we can use the update to track changes in datasets between their use in one IPCC report and the next. We can also provide information and testing to motivate updates in methods that future IPCC reports might choose to employ.
This is a critical decade: human-induced global warming rates are at their highest historical level, and global warming might be expected to be reached or exceeded within the next 10 years in the absence of cooling from major volcanic eruptions (Lee et al., 2021). Yet this is also the decade that global greenhouse gas emissions could be expected to peak and begin to substantially decline. The indicators of global climate change presented here show that the Earth’s energy imbalance has increased to around , averaged over the last 12 years. This also has implications for the committed response of slow components in the climate system (glaciers, deep ocean and ice sheets) and committed long-term sea level rise, but this is not part of the update here. However, rapid and stringent GHG emission decreases such as those committed to at COP28 could halve warming rates over the next 20 years (McKenna et al., 2021). Table 1 shows that global GHG emissions are at a long-term high, yet there are signs that their rate of increase has slowed. Depending on the societal choices made in this critical decade, a continued series of these annual updates could track an improving trend for some of the indicators discussed herein.
Supplement. The supplement related to this article is available online at: https://doi.org/10.5194/essd-16-2625-2024-supplement.
Author contributions. PMF, CS, MA, PF, JR and AP developed the concept of an annual update in discussions with the wider IPCC community over many years. CS led the work of the data repositories. VMD, PZ, SS, JCM, CFS, SIS, VN, AP, NPG, GPP, BT, MDP, KvS, JR, PF, MA, XZ, KZ, RAB, CB, CC, SB and PT provided important IPCC and UNFCCC framing. PMF coordinated the produc-
tion of the manuscript with support from DR. WFL led Sect. 2 with contributions from JCM, PF, GPP, JG, JP and RA. CS and BH led Sect. 3 with inputs from XL, JM and PK. CS led Sect. 4 with contributions from BH, SS, VN, RMH, GM, AG, GW, MVMK, EM, JPK, MvM and XL. BT led Sect. 5 with contributions from PT, CM, CK, JK, RR and RV. KvS and MDP led Sect. 6 with contributions from LC, MI, TB and REK. BT led Sect. 6 with contributions from PT, CM, CK, JK, RR, RV and LC. TW led Sect. 7 with contributions and calculations from AR, NG, SJ and MA. RL led Sect. 8 with contributions from JR and KZ. Section 9 was led by MH, with contributions from SIS, XZ and DS. All authors either edited or commented on the manuscript. DR, AB and JAB coordinated the data visualisation effort.
Competing interests. The contact author has declared that none of the authors has any competing interests.
Disclaimer. Publisher’s note: Copernicus Publications remains neutral with regard to jurisdictional claims made in the text, published maps, institutional affiliations, or any other geographical representation in this paper. While Copernicus Publications makes every effort to include appropriate place names, the final responsibility lies with the authors.
Acknowledgements. Chris Smith, Matthew D. Palmer, Colin Morice, Rachel E. Killick and Richard A. Betts were supported by the Met Office Hadley Centre Climate Programme funded by DSIT. Peter Thorne was supported by Co-Centre award number 22/CC/11103. The Co-Centre award is managed by Science Foundation Ireland (SFI), Northern Ireland’s Department of Agriculture, Environment and Rural Affairs (DAERA) and UK Research and Innovation (UKRI) and supported via the UK’s International Science Partnerships Fund (ISPF) and the Irish Government’s Shared Island initiative.
Financial support. This research has been supported by the HORIZON EUROPE Framework Programme, HORIZON EUROPE Innovative Europe (grant nos. 820829, 101081395, and 821003), the H2020 European Research Council (grant no. 951542), the Research Councils UK (grant no. NE/T009381/1), and the UK Engineering and Physical Research Council (grant no. EP/V000772/1).
Review statement. This paper was edited by Martina Stockhause and reviewed by David Huard and Matthew Jones.

References

Allen, M. R., Dube, O. P., Solecki, W., Aragón-Durand, F., Cramer, W., Humphreys, S., Kainuma, M., Kala, J., Mahowald, N., Mulugetta, Y., Perez, R., Wairiu, M., and Zickfeld, K.: Framing and Context. In: Global Warming of . An IPCC Special
Report on the impacts of global warming of above preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.-O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., Moufouma-Okia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J. B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 49-92, https://doi.org/10.1017/9781009157940.003, 2018.
Allison, L. C., Palmer, M. D., Allan, R. P., Hermanson, L., Liu, C., and Smith, D. M.: Observations of planetary heating since the 1980s from multiple independent datasets, Environ. Res. Commun., 2, 101001, https://doi.org/10.1088/25157620/abbb39, 2020.
Barnes, C., Boulanger, Y., Keeping, T., Gachon, P., Gillett, N., Haas, O., Wang, X., Roberge, F., Kew, S., Heinrich, D., Singh, R., Vahlberg, M., Van Aalst, M., Otto, F., Kimutai, J., Boucher, J., Kasoar, M., Zachariah, M., and Krikken, F.: Climate change more than doubled the likelihood of extreme fire weather conditions in Eastern Canada, Imperial College London, https://doi.org/10.25561/105981, 2023.
Basu, S., Lan, X., Dlugokencky, E., Michel, S., Schwietzke, S., Miller, J. B., Bruhwiler, L., Oh, Y., Tans, P. P., Apadula, F., Gatti, L. V., Jordan, A., Necki, J., Sasakawa, M., Morimoto, S., Di Iorio, T., Lee, H., Arduini, J., and Manca, G.: Estimating emissions of methane consistent with atmospheric measurements of methane and of methane, Atmos. Chem. Phys., 22, 1535115377, https://doi.org/10.5194/acp-22-15351-2022, 2022.
Betts, R. A., Belcher, S. E., Hermanson, L., Klein Tank, A., Lowe, J. A., Jones, C. D., Morice, C. P., Rayner, N. A., Scaife, A. A., and Stott, P. A.: Approaching : how will we know we’ve reached this crucial warming mark?, Nature, 624, 33-35, https://doi.org/10.1038/d41586-023-03775-z, 2023.
Bond, T. C., Doherty, S. J., Fahey, D. W., Forster, P. M., Berntsen, T., DeAngelo, B. J., Flanner, M. G., Ghan, S., Kärcher, B., Koch, D., Kinne, S., Kondo, Y., Quinn, P. K., Sarofim, M. C., Schultz, M. G., Schulz, M., Venkataraman, C., Zhang, H., Zhang, S., Bellouin, N., Guttikunda, S. K., Hopke, P. K., Jacobson, M. Z., Kaiser, J. W., Klimont, Z., Lohmann, U., Schwarz, J. P., Shindell, D., Storelvmo, T., Warren, S. G., and Zender, C. S.: Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment, J. Geophys. Res.-Atmos., 118, 5380-5552, https://doi.org/10.1002/jgrd.50171, 2013.
Bun, R., Marland, G., Oda, T., See, L., Puliafito, E., Nahorski, Z., Jonas, M., Kovalyshyn, V., Ialongo, I., Yashchun, O., and Romanchuk, Z.: Tracking unaccounted greenhouse gas emissions due to the war in Ukraine since 2022, Sci. Total Environ., 914, 169879, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.169879, 2024.
Canadell, J. G., Monteiro, P. M. S., Costa, M. H., Cotrim da Cunha, L., Cox, P. M., Eliseev, A. V., Henson, S., Ishii, M., Jaccard, S., Koven, C., Lohila, A., Patra, P. K., Piao, S., Rogelj, J., Syampungani, S., Zaehle, S., and Zickfeld, K.: Global Carbon and other Biogeochemical Cycles and Feedbacks. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud,
N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 673816, https://doi.org/10.1017/9781009157896.007, 2021.
Cheng, L., Abraham, J., Hausfather, Z., and Trenberth, K. E.: How fast are the oceans warming?, Science, 363, 128-129, https://doi.org/10.1126/science.aav7619, 2019.
Cheng, L., Von Schuckmann, K., Abraham, J. P., Trenberth, K. E., Mann, M. E., Zanna, L., England, M. H., Zika, J. D., Fasullo, J. T., Yu, Y., Pan, Y., Zhu, J., Newsom, E. R., Bronselaer, B., and Lin, X.: Past and future ocean warming, Nat. Rev. Earth. Environ., 3, 776-794, https://doi.org/10.1038/s43017-022-00345-1, 2022.
Climate Change Tracker, https://climatechangetracker.org/igcc (last access: 20 May 2024), 2024.
Collins, M., Knutti, R., Arblaster, J., Dufresne, J.-L., Fichefet, T., Friedlingstein, P., Gao, X., Gutowski, W.J., Johns, T., Krinner, G., Shongwe, M., Tebaldi, C., Weaver, A. J., and Wehner, M.: Long-term Climate Change: Projections, Commitments and Irreversibility, in: Stocker, V. B. T. F., Qin, D., Plattner, G. K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J., Nauels, A., Xia, Y., and Midgley, P. M., Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, Cambridge University Press, 1029-1136, 2013.
Crippa, M., Guizzardi, D., Schaaf, E., Monforti-Ferrario, F., Quadrelli, R., Risquez Martin, A., Rossi, S., Vignati, E., Muntean, M., Brandao De Melo, J., Oom, D., Pagani, F., Banja, M., Taghavi-Moharamli, P., Köykkä, J., Grassi, G., Branco, A., and San-Miguel, J.: GHG emissions of all world countries – 2023, Publications Office of the European Union, https://doi.org/10.2760/953322, 2023.
Cuesta-Valero, F. J., Beltrami, H., García-García, A., Krinner, G., Langer, M., MacDougall, A., Nitzbon, J., Peng, J., von Schuckmann, K., Seneviratne, S., Thiery, W., Vanderkelen, I., and Wu, T.: GCOS EHI 1960-2020 Continental Heat Content (Version 2), World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_CoHC_v2, 2023.
Deng, Z., Ciais, P., Tzompa-Sosa, Z. A., Saunois, M., Qiu, C., Tan, C., Sun, T., Ke, P., Cui, Y., Tanaka, K., Lin, X., Thompson, R. L., Tian, H., Yao, Y., Huang, Y., Lauerwald, R., Jain, A. K., Xu, X., Bastos, A., Sitch, S., Palmer, P. I., Lauvaux, T., d’Aspremont, A., Giron, C., Benoit, A., Poulter, B., Chang, J., Petrescu, A. M. R., Davis, S. J., Liu, Z., Grassi, G., Albergel, C., Tubiello, F. N., Perugini, L., Peters, W., and Chevallier, F.: Comparing national greenhouse gas budgets reported in UNFCCC inventories against atmospheric inversions, Earth Syst. Sci. Data, 14, 1639-1675, https://doi.org/10.5194/essd-14-1639-2022, 2022.
Dhakal, S., Minx, J. C., Toth, F. L., Abdel-Aziz, A., Figueroa Meza, M. J., Hubacek, K., Jonckheere, I. G. C., Yong-Gun Kim, Nemet, G. F., Pachauri, S., Tan, X. C., and Wiedmann, T.: Emissions Trends and Drivers, in IPCC, 2022: Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Shukla, P. R., Skea, J., Slade, R., Al Khourdajie, A., van Diemen, R., McCollum,
D., Pathak, M., Some, S., Vyas, P., Fradera, R., Belkacemi, M., Hasija, A., Lisboa, G., Luz, S., and Malley, J., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, https://doi.org/10.1017/9781009157926.004, 2022.
Douville, H., Raghavan, K., Renwick, J., Allan, R. P., Arias, P. A., Barlow, M., Cerezo-Mota, R., Cherchi, A., Gan, T. Y., Gergis, J., Jiang, D., Khan, A., Pokam Mba, W., Rosenfeld, D., Tierney, J., and Zolina, O.: Water Cycle Changes. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1055-1210, https://doi.org/10.1017/9781009157896.010, 2021.
Droste, E. S., Adcock, K. E., Ashfold, M. J., Chou, C., Fleming, Z., Fraser, P. J., Gooch, L. J., Hind, A. J., Langenfelds, R. L., Leedham Elvidge, E. C., Mohd Hanif, N., O’Doherty, S., Oram, D. E., Ou-Yang, C.-F., Panagi, M., Reeves, C. E., Sturges, W. T., and Laube, J. C.: Trends and emissions of six perfluorocarbons in the Northern Hemisphere and Southern Hemisphere, Atmos. Chem. Phys., 20, 4787-4807, https://doi.org/10.5194/acp-20-4787-2020, 2020.
Dunn, R. J. H., Alexander, L. V., Donat, M. G., Zhang, X., Bador, M., Herold, N., Lippmann, T., Allan, R., Aguilar, E., Barry, A. A., Brunet, M., Caesar, J., Chagnaud, G., Cheng, V., Cinco, T., Durre, I., Guzman, R., Htay, T. M., Wan Ibadullah, W. M., Bin Ibrahim, M. K. I., Khoshkam, M., Kruger, A., Kubota, H., Leng, T. W., Lim, G., Li-Sha, L., Marengo, J., Mbatha, S., McGree, S., Menne, M., Milagros Skansi, M., Ngwenya, S., Nkrumah, F., Oonariya, C., Pabon-Caicedo, J. D., Panthou, G., Pham, C., Rahimzadeh, F., Ramos, A., Salgado, E., Salinger, J., Sané, Y., Sopaheluwakan, A., Srivastava, A., Sun, Y., Timbal, B., Trachow, N., Trewin, B., Schrier, G., VazquezAguirre, J., Vasquez, R., Villarroel, C., Vincent, L., Vischel, T., Vose, R., and Bin Hj Yussof, M. N.: Development of an updated global land in situ-based data set of temperature and precipitation extremes: HadEX3, J. Geophys. Res.-Atmos., 125, e2019JD032263, https://doi.org/10.1029/2019JD032263, 2020.
Dunn, R. J. H., Donat, M. G., and Alexander, L. V.: Comparing extremes indices in recent observational and reanalysis products, Front. Clim., 4, 98905, https://doi.org/10.3389/fclim.2022.989505, 2022.
Dunn, R. J. H., Alexander, L., Donat, M., Zhang, X., Bador, M., Herold, N., Lippmann, T., Allan, R. J., Aguilar, E., Aziz, A., Brunet, M., Caesar, J., Chagnaud, G., Cheng, V., Cinco, T., Durre, I., de Guzman, R., Htay, T.M., Wan Ibadullah, W. M., Bin Ibrahim, M. K. I., Khoshkam, M., Kruge, A., Kubota, H., Leng, T. W., Lim, G., Li-Sha, L., Marengo, J., Mbatha, S., McGree, S., Menne, M., de los Milagros Skansi, M., Ngwenya, S., Nkrumah, F., Oonariya, C., Pabon-Caicedo, J. D., Panthou, G., Pham, C., Rahimzadeh, F., Ramos, A., Salgado, E., Salinger, J., Sane, Y., Sopaheluwakan, A., Srivastava, A., Sun, Y., Trimbal, B., Trachow, N., Trewin, B., van der Schrier, G., VazquezAguirre, J., Vasquez, R., Villarroel, C., Vincent, L., Vischel, T., Vose, R., Bin Hj Yussof, and M. N. A.: HadEX3: Global land-surface climate extremes indices v3.0.4 (1901-2018),
NERC EDS Centre for Environmental Data Analysis [data set], https://doi.org/10.5285/115d5e4ebf7148ec941423ec86fa9f26, 2023.
Dutton, G. S., Hall, B. D., Montzka, S. A., Nance, J. D., Clingan, S. D., and Petersen, K. M.: Combined Atmospheric Chloroflurocarbon-12 Dry Air Mole Fractions from the NOAA GML Halocarbons Sampling Network, 1977-2024, Version: 2024-03-07, https://doi.org/10.15138/PJ63-H440, 2024.
Eyring, V., Gillett, N. P., Achuta Rao, K. M., Barimalala, R., Barreiro, M. Parrillo, Bellouin, N., Cassou, C., Durack, P. J., Kosaka, Y., McGregor, S., Min, S., Morgenstern, O., and Sun, Y.: Human Influence on the Climate System, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 423-552, https://doi.org/10.1017/9781009157896.005, 2021.
Feron, S., Malhotra, A., Bansal, S., Fluet-Chouinard, E., McNicol, G., Knox, S. H., Delwiche, K. B., Cordero, R. R., Ouyang, Z., Zhang, Z., Poulter, B., and Jackson, R. B.: Recent increases in annual, seasonal, and extreme methane fluxes driven by changes in climate and vegetation in boreal and temperate wetland ecosystems, Global Change Biol., 30, e17131, https://doi.org/10.1111/gcb.17131, 2024.
Forster, P. M., Forster, H. I., Evans, M. J., Gidden, M. J., Jones, C. D., Keller, C. A., Lamboll, R. D., Le Quéré, C., Rogelj, J., Rosen, D., Schleussner, C. F., Richardson, T. B., Smith, C. J., and Turnock, S. T.: Current and future global climate impacts resulting from COVID-19, Nature Clim. Chang, 10, 913-919, https://doi.org/10.1038/s41558-020-0883-0, 2020.
Forster, P., Storelvmo, T., Armour, K., Collins, W., Dufresne, J.L., Frame, D., Lunt, D. J., Mauritsen, T., Palmer, M. D., Watanabe, M., Wild, M., and Zhang, H.: The Earth’s Energy Budget, Climate Feedbacks, and Climate Sensitivity. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 9231054, https://doi.org/10.1017/9781009157896.009, 2021.
Forster, P. M., Smith, C. J., Walsh, T., Lamb, W. F., Lamboll, R., Hauser, M., Ribes, A., Rosen, D., Gillett, N., Palmer, M. D., Rogelj, J., von Schuckmann, K., Seneviratne, S. I., Trewin, B., Zhang, X., Allen, M., Andrew, R., Birt, A., Borger, A., Boyer, T., Broersma, J. A., Cheng, L., Dentener, F., Friedlingstein, P., Gutiérrez, J. M., Gütschow, J., Hall, B., Ishii, M., Jenkins, S., Lan, X., Lee, J.-Y., Morice, C., Kadow, C., Kennedy, J., Killick, R., Minx, J. C., Naik, V., Peters, G. P., Pirani, A., Pongratz, J., Schleussner, C.-F., Szopa, S., Thorne, P., Rohde, R., Rojas Corradi, M., Schumacher, D., Vose, R., Zickfeld, K., MassonDelmotte, V., and Zhai, P.: Indicators of Global Climate Change 2022: annual update of large-scale indicators of the state of the
climate system and human influence, Earth Syst. Sci. Data, 15, 2295-2327, https://doi.org/10.5194/essd-15-2295-2023, 2023.
Fox-Kemper, B., Fox-Kemper, B., Hewitt, H. T., Xiao, C., Aðalgeirsdóttir, G., Drijfhout, S. S., Edwards, T. L., Golledge, N. R., Hemer, M., Kopp, R. E., Krinner, G., Mix, A., Notz, D., Nowicki, S., Nurhati, I. S., Ruiz, L., Sallée, J.-B., Slangen, A. B. A., and Yu, Y.: Ocean, Cryosphere and Sea Level Change. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1211-1362, https://doi.org/10.1017/9781009157896.011, 2021.
Francey, R. J., Steele, L. P., Langenfelds, R. L., and Pak, B. C.: High precision long-term monitoring of radiativelyactive trace gases at surface sites and from ships and aircraft in the Southern Hemisphere atmosphere, J. Atmos. Science, 56, 279-285 https://doi.org/10.1175/15200469(1999)056<0279:HPLTMO>2.0.CO;2, 1999.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Hauck, J., Olsen, A., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Sitch, S., Le Quéré, C., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S., Aragão, L. E. O. C., Arneth, A., Arora, V., Bates, N. R., Becker, M., Benoit-Cattin, A., Bittig, H. C., Bopp, L., Bultan, S., Chandra, N., Chevallier, F., Chini, L. P., Evans, W., Florentie, L., Forster, P. M., Gasser, T., Gehlen, M., Gilfillan, D., Gkritzalis, T., Gregor, L., Gruber, N., Harris, I., Hartung, K., Haverd, V., Houghton, R. A., Ilyina, T., Jain, A. K., Joetzjer, E., Kadono, K., Kato, E., Kitidis, V., Korsbakken, J. I., Landschützer, P., Lefèvre, N., Lenton, A., Lienert, S., Liu, Z., Lombardozzi, D., Marland, G., Metzl, N., Munro, D. R., Nabel, J. E. M. S., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K., Ono, T., Palmer, P. I., Pierrot, D., Poulter, B., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Schwinger, J., Séférian, R., Skjelvan, I., Smith, A. J. P., Sutton, A. J., Tanhua, T., Tans, P. P., Tian, H., Tilbrook, B., van der Werf, G., Vuichard, N., Walker, A. P., Wanninkhof, R., Watson, A. J., Willis, D., Wiltshire, A. J., Yuan, W., Yue, X., and Zaehle, S.: Global Carbon Budget 2020, Earth Syst. Sci. Data, 12, 32693340, https://doi.org/10.5194/essd-12-3269-2020, 2020.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Gregor, L., Hauck, J., Le Quéré, C., Luijkx, I. T., Olsen, A., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Schwingshackl, C., Sitch, S., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S. R., Alkama, R., Arneth, A., Arora, V. K., Bates, N. R., Becker, M., Bellouin, N., Bittig, H. C., Bopp, L., Chevallier, F., Chini, L. P., Cronin, M., Evans, W., Falk, S., Feely, R. A., Gasser, T., Gehlen, M., Gkritzalis, T., Gloege, L., Grassi, G., Gruber, N., Gürses, Ö., Harris, I., Hefner, M., Houghton, R. A., Hurtt, G. C., Iida, Y., Ilyina, T., Jain, A. K., Jersild, A., Kadono, K., Kato, E., Kennedy, D., Klein Goldewijk, K., Knauer, J., Korsbakken, J. I., Landschützer, P., Lefèvre, N., Lindsay, K., Liu, J., Liu, Z., Marland, G., Mayot, N., McGrath, M. J., Metzl, N., Monacci, N. M., Munro, D. R., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K., Ono, T., Palmer, P. I., Pan, N., Pierrot, D., Pocock, K., Poulter, B., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Rodriguez, C., Rosan, T. M., Schwinger,
J., Séférian, R., Shutler, J. D., Skjelvan, I., Steinhoff, T., Sun, Q., Sutton, A. J., Sweeney, C., Takao, S., Tanhua, T., Tans, P. P., Tian, X., Tian, H., Tilbrook, B., Tsujino, H., Tubiello, F., van der Werf, G. R., Walker, A. P., Wanninkhof, R., Whitehead, C., Willstrand Wranne, A., Wright, R., Yuan, W., Yue, C., Yue, X., Zaehle, S., Zeng, J., and Zheng, B.: Global Carbon Budget 2022, Earth Syst. Sci. Data, 14, 4811-4900, https://doi.org/10.5194/essd-14-48112022, 2022.
Friedlingstein, P., O’Sullivan, M., Jones, M. W., Andrew, R. M., Bakker, D. C. E., Hauck, J., Landschützer, P., Le Quéré, C., Luijkx, I. T., Peters, G. P., Peters, W., Pongratz, J., Schwingshackl, C., Sitch, S., Canadell, J. G., Ciais, P., Jackson, R. B., Alin, S. R., Anthoni, P., Barbero, L., Bates, N. R., Becker, M., Bellouin, N., Decharme, B., Bopp, L., Brasika, I. B. M., Cadule, P., Chamberlain, M. A., Chandra, N., Chau, T.-T.-T., Chevallier, F., Chini, L. P., Cronin, M., Dou, X., Enyo, K., Evans, W., Falk, S., Feely, R. A., Feng, L., Ford, D. J., Gasser, T., Ghattas, J., Gkritzalis, T., Grassi, G., Gregor, L., Gruber, N., Gürses, Ö., Harris, I., Hefner, M., Heinke, J., Houghton, R. A., Hurtt, G. C., Iida, Y., Ilyina, T., Jacobson, A. R., Jain, A., Jarníková, T., Jersild, A., Jiang, F., Jin, Z., Joos, F., Kato, E., Keeling, R. F., Kennedy, D., Klein Goldewijk, K., Knauer, J., Korsbakken, J. I., Körtzinger, A., Lan, X., Lefèvre, N., Li, H., Liu, J., Liu, Z., Ma, L., Marland, G., Mayot, N., McGuire, P. C., McKinley, G. A., Meyer, G., Morgan, E. J., Munro, D. R., Nakaoka, S.-I., Niwa, Y., O’Brien, K. M., Olsen, A., Omar, A. M., Ono, T., Paulsen, M., Pierrot, D., Pocock, K., Poulter, B., Powis, C. M., Rehder, G., Resplandy, L., Robertson, E., Rödenbeck, C., Rosan, T. M., Schwinger, J., Séférian, R., Smallman, T. L., Smith, S. M., Sospedra-Alfonso, R., Sun, Q., Sutton, A. J., Sweeney, C., Takao, S., Tans, P. P., Tian, H., Tilbrook, B., Tsujino, H., Tubiello, F., van der Werf, G. R., van Ooijen, E., Wanninkhof, R., Watanabe, M., WimartRousseau, C., Yang, D., Yang, X., Yuan, W., Yue, X., Zaehle, S., Zeng, J., and Zheng, B.: Global Carbon Budget 2023, Earth Syst. Sci. Data, 15, 5301-5369, https://doi.org/10.5194/essd-15-53012023, 2023.
Gasser, T., Crepin, L., Quilcaille, Y., Houghton, R. A., Ciais, P., and Obersteiner, M.: Historical emissions from land use and land cover change and their uncertainty, Biogeosciences, 17, 4075-4101, https://doi.org/10.5194/bg-17-4075-2020, 2020.
Gettelman, A., Christensen, M. A., Diamond, M. S., Gryspeerdt, E., Manshausen, P., Sieir, P., Watson-Parris, D., Yang, M., Yoshioka, M., and Yuan, T.: Has Reducing Ship Emissions Brought Forward Global Warming?, Geophys. Res. Lett., submitted, 2024.
Gillett, N. P., Kirchmeier-Young, M., Ribes, A., Shiogama, H., Hegerl, G. C., Knutti, R., Gastineau, G., John, J. G., Li, L., Nazarenko, L., Rosenbloom, N., Seland, Ø., Wu, T., Yukimoto, S., and Ziehn, T.: Constraining human contributions to observed warming since the pre-industrial period, Nat. Clim. Chang., 11, 207-212, https://doi.org/10.1038/s41558-020-00965-9, 2021.
Gleckler, P. J., Durack, P. J., Stouffer, R. J., Johnson, G. C., and Forest, C. E.: Industrial-era global ocean heat uptake doubles in recent decades, Nat. Clim. Chang., 6, 394-398, https://doi.org/10.1038/nclimate2915, 2016.
Grassi, G., Schwingshackl, C., Gasser, T., Houghton, R. A., Sitch, S., Canadell, J. G., Cescatti, A., Ciais, P., Federici, S., Friedlingstein, P., Kurz, W. A., Sanz Sanchez, M. J., Abad Viñas, R., Alkama, R., Bultan, S., Ceccherini, G., Falk, S., Kato, E., Kennedy, D., Knauer, J., Korosuo, A., Melo, J., McGrath, M.
J., Nabel, J. E. M. S., Poulter, B., Romanovskaya, A. A., Rossi, S., Tian, H., Walker, A. P., Yuan, W., Yue, X., and Pongratz, J.: Harmonising the land-use flux estimates of global models and national inventories for 2000-2020, Earth Syst. Sci. Data, 15, 1093-1114, https://doi.org/10.5194/essd-15-1093-2023, 2023.
Gulev, S. K., Thorne, P. W., Ahn, J., Dentener, F. J., Domingues, C. M., Gerland, S., Gong, D., Kaufman, D. S., Nnamchi, H. C., Quaas, J., Rivera, J. A., Sathyendranath, S., Smith, S. L., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Vose, R. S.: Changing State of the Climate System, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 287-422, https://doi.org/10.1017/9781009157896.004, 2021.
Gütschow, J., Jeffery, M. L., Gieseke, R., Gebel, R., Stevens, D., Krapp, M., and Rocha, M.: The PRIMAP-hist national historical emissions time series, Earth Syst. Sci. Data, 8, 571-603, https://doi.org/10.5194/essd-8-571-2016, 2016.
Gütschow, J., Pflüger, M., and Busch, D.: The PRIMAP-hist national historical emissions time series v2.5.1 (1750-2022) (2.5.1), Zenodo [data set] https://doi.org/10.5281/zenodo.10705513, 2024.
Hakuba, M. Z., Frederikse, T., and Landerer, F. W.: Earth’s energy imbalance from the ocean perspective (2005-2019), Geophys. Res. Let.t, 48, e2021GL093624, https://doi.org/10.1029/2021GL093624, 2021.
Hansen, J. E., Sato, M., Simons, L., Nazarenko, L. S., Sangha, I., Kharecha, P., Zachos, J. C., von Schuckmann, K., Loeb, N. G., Osman, M. B., Jin, Q., Tselioudis, G., Jeong, E., Lacis, A., Ruedy, R., Russell, G., Cao, J., and Li, J.: Global warming in the pipeline, Oxford Open Climate Change, 3, kgad008, https://doi.org/10.1093/oxfclm/kgad008, 2023.
Hansis, E., Davis, S. J., and Pongratz, J.: Relevance of methodological choices for accounting of land use change carbon fluxes, Global Biogeochem. Cy., 29, 1230-1246, https://doi.org/10.1002/2014GB004997, 2015.
Haustein, K., Allen, M. R., Forster, P. M., Otto, F. E. L., Mitchell, D. M., Matthews, H. D., and Frame, D. J.: A real-time Global Warming Index, Sci. Rep.-UK, 7, 15417, https://doi.org/10.1038/s41598-017-14828-5, 2017.
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G., Dahlgren, P., Dee, D., Diamantakis, M., Dragani, R., Flemming, J., Forbes, R., Fuentes, M., Geer, A., Haimberger, L., Healy, S., Hogan, R. J., Hólm, E., Janisková, M., Keeley, S., Laloyaux, P., Lopez, P., Lupu, C., Radnoti, G., de Rosnay, P., Rozum, I., Vamborg, F., Villaume, S., and Thépaut, J.-N.: The ERA5 global reanalysis, Q. J. Roy. Meteor. Soc., 146, 19992049, https://doi.org/10.1002/qj.3803, 2020.
Hodnebrog, Ø., Aamaas, B., Fuglestvedt, J. S., Marston, G., Myhre, G., Nielsen, C. J., Sandstad, M., Shine, K. P., and Wallington, T. J.: Updated Global Warming Potentials and
Radiative Efficiencies of Halocarbons and Other Weak Atmospheric Absorbers, Rev. Geophys., 58, e2019RG000691, https://doi.org/10.1029/2019RG000691, 2020.
Hodnebrog, Ø., Myhre, G., Jouan, C., Andrews, T., Forster, P. M., Jia, H., Loeb, N. G., Olivié, D. J. L., Paynter, D., Quaas, J., Raghuraman, S. P., and Schulz, M.: Recent reductions in aerosol emissions have increased Earth’s energy imbalance, Commun. Earth Environ., 5, 166, https://doi.org/10.1038/s43247-024-01324-8, 2024.
Hoesly, R. and Smith, S.: CEDS v_2024_04_01 Release Emission Data (v_2024_04_01), Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/zenodo.10904361, 2024.
Hoesly, R. M., Smith, S. J., Feng, L., Klimont, Z., JanssensMaenhout, G., Pitkanen, T., Seibert, J. J., Vu, L., Andres, R. J., Bolt, R. M., Bond, T. C., Dawidowski, L., Kholod, N., Kurokawa, J.-I., Li, M., Liu, L., Lu, Z., Moura, M. C. P., O’Rourke, P. R., and Zhang, Q.: Historical (1750-2014) anthropogenic emissions of reactive gases and aerosols from the Community Emissions Data System (CEDS), Geosci. Model Dev., 11, 369-408, https://doi.org/10.5194/gmd-11-369-2018, 2018.
Houghton, R. A. and Castanho, A.: Annual emissions of carbon from land use, land-use change, and forestry from 1850 to 2020, Earth Syst. Sci. Data, 15, 2025-2054, https://doi.org/10.5194/essd-15-2025-2023, 2023.
Houghton, R. A. and Nassikas, A. A.: Global and regional fluxes of carbon from land use and land cover change 1850-2015, Global Biogeochem. Cy., 31, 456-472, https://doi.org/10.1002/2016GB005546, 2017.
Hu, Y., Yue, X., Tian, C., Zhou, H., Fu, W., Zhao, X., Zhao, Y., and Chen, Y.: Identifying the main drivers of the spatiotemporal variations in wetland methane emissions during 2001-2020, Front. Environ. Sci., 11, 1275742, https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1275742, 2023.
IATA: Air Passenger Monthly Analysis March 2024, https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/ economic-reports/air-passenger-market-analysis-march-2024/ (last access: 20 May 2024), 2024.
IEA: Emissions in 2023. https://www.iea.org/reports/ co2-emissions-in-2023 (last access: 20 April 2024), 2023.
IPCC: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Stocker, T. F., Qin, D., Plattner, G.-K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J., Nauels, A., Xia, Y., Bex, V., and Midgley, P. M., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535, https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324, 2013.
IPCC: Summary for Policymakers, in: Global Warming of . An IPCC Special Report on the impacts of global warming of above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: MassonDelmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.-O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., Moufouma-Okia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J. B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 3-24, https://doi.org/10.1017/9781009157940.001, 2018.
IPCC: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, https://doi.org/10.1017/9781009157896, 2021a.
IPCC: Summary for Policymakers, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 3-32, https://doi.org/10.1017/9781009157896.001, 2021b.
IPCC: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Pörtner, H.-O., Roberts, D. C., Tignor, M., Poloczanska, E. S., Mintenbeck, K., Alegría, A., Craig, M., Langsdorf, S., Löschke, S., Möller, V., Okem, A., and Rama, B., Cambridge University Press. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 3056, https://doi.org/10.1017/9781009325844, 2022.
IPCC: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647, 2023a.
IPCC: Climate Change 2023: Summary for Policy Makers. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR69789291691647, 2023b.
Iturbide, M., Fernández, J., Gutiérrez, J. M., Pirani, A., Huard, D., Al Khourdajie, A., Baño-Medina, J., Bedia, J., Casanueva, A., Cimadevilla, E., Cofiño, A. S., De Felice, M., Diez-Sierra, J., García-Díez, M., Goldie, J., Herrera, D. A., Herrera, S., Manzanas, R., Milovac, J., Radhakrishnan, A., San-Martín, D., Spinuso, A., Thyng, K. M., Trenham, C., and Yelekçi, Ö.: Implementation of FAIR principles in the IPCC: the WGI AR6 Atlas repository, Sci. Data, 9, 629, https://doi.org/10.1038/s41597-022-01739-y, 2022.
Janardanan, R., Maksyutov, S., Wang, F., Nayagam, L., Sahu, S. K., Mangaraj, P., Saunois, M., Lan, X., and Matsunaga, T.: Country-level methane emissions and their sectoral trends during 2009-2020 estimated by high-resolution inversion of GOSAT and surface observations, Environ. Res. Lett., 19, 034007, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad2436, 2024.
Jenkins, S., Povey, A., Gettelman, A., Grainger, R., Stier, P., and Allen, M.: Is Anthropogenic Global Warming Accelerating?, J. Climate, 35, 7873-7890, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-220081.1, 2022.
Jenkins, S., Smith, C., Allen, M., and Grainger, R.: Tonga eruption increases chance of temporary surface temperature
anomaly above , Nature Clim. Chang., 13, 127-129, https://doi.org/10.1038/s41558-022-01568-2, 2023.
Kirchengast, G., Gorfer, M., Mayer, M., Steiner, A. K., and Haimberger, L.: GCOS EHI 1960-2020 Atmospheric Heat Content, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_1960-2020_AHC, 2022.
Kramer, R. J., He, H., Soden, B. J., Oreopoulos, L., Myhre, G., Forster, P. M., and Smith, C. J.: Observational evidence of increasing global radiative forcing, Geophys. Res. Lett., 48, e2020GL091585, https://doi.org/10.1029/2020GL091585, 2021.
Krotkov, N. A., Lamsal, L. N., Marchenko, S. V., Celarier, E. A., Bucsela, E. J., Swartz, W. H., Joiner, J., and the OMI core team: OMI/Aura Cloud-Screened Total and Tropospheric Column L3 Global Gridded 0.25 degree degree V3, NASA Goddard Space Flight Center, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), https://doi.org/10.5067/Aura/OMI/DATA3007, 2019.
Lamboll, R. D. and Rogelj, J.: Code for estimation of remaining carbon budget in IPCC AR6 WGI, Zenodo [code], https://doi.org/10.5281/zenodo.6373365, 2022.
Lamboll, R. D., Jones, C. D., Skeie, R. B., Fiedler, S., Samset, B. H., Gillett, N. P., Rogelj, J., and Forster, P. M.: Modifying emissions scenario projections to account for the effects of COVID19: protocol for CovidMIP, Geosci. Model Dev., 14, 3683-3695, https://doi.org/10.5194/gmd-14-3683-2021, 2021.
Lamboll, R. and Rogelj, J.: Carbon Budget Calculator, 2024, Github [code], https://github.com/Rlamboll/AR6CarbonBudgetCalc/ tree/v1.0.1, last access: 25 April 2024.
Lamboll, R. D., Nicholls, Z. R. J., Smith, C. J., Kikstra, J. S., Byers, E., and Rogelj, J.: Assessing the size and uncertainty of remaining carbon budgets, Nat. Climate Change, 13, 1360-1367, https://doi.org/10.1038/s41558-023-01848-5, 2023.
Lan, X., Tans, P. and Thoning, K. W.: Trends in globallyaveraged determined from NOAA Global Monitoring Laboratory measurements, Version 2023-04, https://doi.org/10.15138/9N0H-ZH07, 2023a.
Lan, X., Thoning, K. W., and Dlugokencky, E.J.: Trends in globally-averaged , and determined from NOAA Global Monitoring Laboratory measurements, Version 2023-04, https://doi.org/10.15138/P8XG-AA10, 2023b.
Laube, J., Newland, M., Hogan, C., Brenninkmeijer, A. M., Fraser, P. J., Martinerie, P., Oram, D. E., Reeves, C. E., Röckmann, T., Schwander, J., Witrant, E., Sturges, W. T.: Newly detected ozonedepleting substances in the atmosphere. Nature Geosci., 7, 266269, https://doi.org/10.1038/ngeo2109, 2014.
Lee, J.-Y., Marotzke, J., Bala, G., Cao, L., Corti, S., Dunne, J. P., Engelbrecht, F., Fischer, E., Fyfe, J. C., Jones, C., Maycock, A., Mutemi, J., Ndiaye, O., Panickal, S., and Zhou, T.: Future Global Climate: Scenario-Based Projections and NearTerm Information, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 553672,https://doi.org/10.1017/9781009157896.006, 2021.
Lee, H., Calvin, K., Dasgupta, D., Krinner, G., Mukherji, A., Thorne, P., Trisos, C., Romero, J., Aldunce, P., Barrett, K., Blanco, G., Cheung, W. W. L., Connors, S. L., Denton, F., Diongue-Niang, A., Dodman, D., Garschagen, M. O., Geden, Hayward, B., Jones, C., Jotzo, F., Krug, T., Lasco, R., Lee, J.-Y., Masson-Delmotte, V., Meinshausen, M., Mintenbeck, K., Mokssit, A., Otto, F. E. L., Pathak, M., Pirani, A., Poloczanska, E., Pörtner, H.-O., Revi, A., Roberts, D. C., Roy, J., Ruane, A. C., Skea, J., Shukla, P. R., Slade, R., Slangen, A., Sokona, Y., Sörensson, A. A., Tignor, M., van Vuuren, D., Wei, Y.-M., Winkler, H., Zhai, P., and Zommers, Z.: Synthesis Report of the IPCC Sixth Assessment Report (AR6): Summary for Policymakers, Intergovernmental Panel on Climate Change accepted, https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/ (last access: 2 June 2024), 2023.
Liu, Z., Deng, Z., Davis, S. J., and Ciais, P.: Global carbon emissions in 2023, Nat. Rev. Earth Environ., 5, 253-254, https://doi.org/10.1038/s43017-024-00532-2, 2024.
Loeb, N. G., Johnson, G. C., Thorsen, T. J., Lyman, J. M., Rose, F. G., Kato, S.: Satellite and ocean data reveal marked increase in Earth’s heating rate. Geophys. Res. Lett., 48, e2021GL093047, https://doi.org/10.1029/2021GL093047, 2021.
McKenna, C. M., Maycock, A. C., Forster, P. M., Smith, C. J., and Tokarska, K. B.: Stringent mitigation substantially reduces risk of unprecedented near-term warming rates, Nat. Clim. Change, 11, 126-131, https://doi.org/10.1038/s41558-020-00957-9, 2021.
Minière, A., von Schuckmann, K., Sallée, J.-B., and Vogt, L.: Robust acceleration of Earth system heating observed over the past six decades, Sci. Rep.-UK, 13, 22975, https://doi.org/10.1038/s41598-023-49353-1, 2023.
Minx, J. C., Lamb, W. F., Andrew, R. M., Canadell, J. G., Crippa, M., Döbbeling, N., Forster, P. M., Guizzardi, D., Olivier, J., Peters, G. P., Pongratz, J., Reisinger, A., Rigby, M., Saunois, M., Smith, S. J., Solazzo, E., and Tian, H.: A comprehensive and synthetic dataset for global, regional, and national greenhouse gas emissions by sector 1970-2018 with an extension to 2019, Earth Syst. Sci. Data, 13, 5213-5252, https://doi.org/10.5194/essd-13-5213-2021, 2021.
Nisbet, E. G., Manning, M. R., Dlugokencky, E. J., Michel, S. E., Lan, X., Roeckmann, T., Gon, H. A. D. V. D., Palmer, P., Oh, Y., Fisher, R., Lowry, D., France, J. L., and White, J. W. C.: Atmospheric methane: Comparison between methane’s record in 2006-2022 and during glacial terminations, Preprints, https://doi.org/10.22541/essoar.167689502.25042797/v1, 2023.
Nitzbon, J., Krinner, G., and Langer, M.: GCOS EHI 1960-2020 Permafrost Heat Content, World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_1960-2020_PHC, 2022.
Palmer, M. D. and McNeall, D. J.: Internal variability of Earth’s energy budget simulated by CMIP5 climate models, Environ. Res. Lett., 9, 034016, https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/3/034016, 2014.
Peng, S., Lin, X., Thompson, R. L., Xi, Y., Liu, G., Hauglustaine, D., Lan, X., Poulter, B., Ramonet, M., Saunois, M., Yin, Y., Zhang, Z., Zheng, B., and Ciais, P.: Wetland emission and atmospheric sink changes explain methane growth in 2020, Na-
ture, 612, 477-482, https://doi.org/10.1038/s41586-022-05447w, 2022.
Pirani, A., Alegria, A., Khourdajie, A. A., Gunawan, W., Gutiérrez, J. M., Holsman, K., Huard, D., Juckes, M., Kawamiya, M., Klutse, N., Krey, V., Matthews, R., Milward, A., Pascoe, C., Van Der Shrier, G., Spinuso, A., Stockhause, M., and Xiaoshi Xing: The implementation of FAIR data principles in the IPCC AR6 assessment process, Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/ZENODO.6504469, 2022.
Pongratz, J., Schwingshackl, C., Bultan, S., Obermeier, W., Havermann, F., and Guo, S.: Land Use Effects on Climate: Current State, Recent Progress, and Emerging Topics, Curr. Clim. Change Rep., 7, 99-120, https://doi.org/10.1007/s40641-021-00178-y, 2021.
Prinn, R. G., Weiss, R. F., Arduini, J., Arnold, T., DeWitt, H. L., Fraser, P. J., Ganesan, A. L., Gasore, J., Harth, C. M., Hermansen, O., Kim, J., Krummel, P. B., Li, S., Loh, Z. M., Lunder, C. R., Maione, M., Manning, A. J., Miller, B. R., Mitrevski, B., Mühle, J., O’Doherty, S., Park, S., Reimann, S., Rigby, M., Saito, T., Salameh, P. K., Schmidt, R., Simmonds, P. G., Steele, L. P., Vollmer, M. K., Wang, R. H., Yao, B., Yokouchi, Y., Young, D., and Zhou, L.: History of chemically and radiatively important atmospheric gases from the Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE), Earth Syst. Sci. Data, 10, 9851018, https://doi.org/10.5194/essd-10-985-2018, 2018.
Quaas, J., Jia, H., Smith, C., Albright, A. L., Aas, W., Bellouin, N., Boucher, O., Doutriaux-Boucher, M., Forster, P. M., Grosvenor, D., Jenkins, S., Klimont, Z., Loeb, N. G., Ma, X., Naik, V., Paulot, F., Stier, P., Wild, M., Myhre, G., and Schulz, M.: Robust evidence for reversal of the trend in aerosol effective climate forcing, Atmos. Chem. Phys., 22, 12221-12239, https://doi.org/10.5194/acp-22-12221-2022, 2022.
Raghuraman, S. P., Paynter, D., and Ramaswamy, V.: Anthropogenic forcing and response yield observed positive trend in Earth’s energy imbalance, Nat. Commun., 12, 4577, https://doi.org/10.1038/s41467-021-24544-4, 2021.
Ribes, A., Qasmi, S., and Gillett, N. P.: Making climate projections conditional on historical observations, Sci. Adv., 7, eabc0671, https://doi.org/10.1126/sciadv.abc0671, 2021.
Rogelj, J. and Lamboll, R. D.: Substantial reductions in non- greenhouse gas emissions reductions implied by IPCC estimates of the remaining carbon budget, Commun. Earth Environ., 5, 35, https://doi.org/10.1038/s43247-023-01168-8, 2024.
Rogelj, J., Rao, S., McCollum, D. L., Pachauri, S., Klimont, Z., Krey, V., and Riahi, K: Air-pollution emission ranges consistent with the representative concentration pathways, Nature Clim. Chang., 4, 446-450, https://doi.org/10.1038/nclimate2178, 2014.
Rogelj, J., Shindell, D., Jiang, K., Fifita, S., Forster, P., Ginzburg, V., Handa, C., Kheshgi, H., Kobayashi, S., Kriegler, E., Mundaca, L., Séférian, R., and Vilariño, M. V.: Mitigation Pathways Compatible with in the Context of Sustainable Development, in: Global Warming of . An IPCC Special Report on the impacts of global warming of above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., MoufoumaOkia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J.
B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 93-174, https://doi.org/10.1017/9781009157940.004, 2018.
Rogelj, J., Forster, P. M., Kriegler, E., Smith, C. J., and Séférian, R.: Estimating and tracking the remaining carbon budget for stringent climate targets, Nature, 571, 335-342, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1368-z, 2019.
Rohde, R., Muller, R., Jacobsen, R., Perlmutter, S., Rosenfeld, A., Wurtele, J., Curry, J., Wickham, C., and Mosher, S.: Berkeley Earth Temperature Averaging Process, Geoinfor. Geostat.: An Overview 1:2., https://doi.org/10.4172/2327-4581.1000103, 2013.
Scarpelli, T. R., Jacob, D. J., Grossman, S., Lu, X., Qu, Z., Sulprizio, M. P., Zhang, Y., Reuland, F., Gordon, D., and Worden, J. R.: Updated Global Fuel Exploitation Inventory (GFEI) for methane emissions from the oil, gas, and coal sectors: evaluation with inversions of atmospheric methane observations, Atmos. Chem. Phys., 22, 3235-3249, https://doi.org/10.5194/acp-22-3235-2022, 2022.
Schmidt, G.: Climate models can’t explain 2023’s huge heat anomaly – we could be in uncharted territory, Nature, 627, 467467, https://doi.org/10.1038/d41586-024-00816-z, 2024.
Seneviratne, S. I., Zhang, X., Adnan, M., Badi, W., Dereczynski, C., Di Luca, A., Ghosh, S., Iskandar, I., Kossin, J., Lewis, S., Otto, F., Pinto, I., Satoh, M., Vicente-Serrano, S. M., Wehner, M., and Zhou, B.: Weather and Climate Extreme Events in a Changing Climate. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 15131766, https://doi.org/10.1017/9781009157896.013, 2021.
Simmonds, P. G., Rigby, M., McCulloch, A., O’Doherty, S., Young, D., Mühle, J., Krummel, P. B., Steele, P., Fraser, P. J., Manning, A. J., Weiss, R. F., Salameh, P. K., Harth, C. M., Wang, R. H. J., and Prinn, R. G.: Changing trends and emissions of hydrochlorofluorocarbons (HCFCs) and their hydrofluorocarbon (HFCs) replacements, Atmos. Chem. Phys., 17, 4641-4655, https://doi.org/10.5194/acp-17-4641-2017, 2017.
Sippel, S., Zscheischler, J., Heimann, M., Otto, F. E. L., Peters, J., and Mahecha, M. D.: Quantifying changes in climate variability and extremes: Pitfalls and their overcoming, Geophys. Res. Lett., 42, 9990-9998, https://doi.org/10.1002/2015GL066307, 2015.
Smith, C., Nicholls, Z. R. J., Armour, K., Collins, W., Forster, P., Meinshausen, M., Palmer, M. D., and Watanabe, M.: The Earth’s Energy Budget, Climate Feedbacks, and Climate Sensitivity Supplementary Material, in: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., 2021.
Smith, C., Walsh, T., Gillett, N., Hall, B., Hauser, M., Krummel, P., Lamb, W., Lamboll, R., Lan, X., Muhle, J., Palmer, M., Ribes, A., Schumacher, D., Seneviratne, S., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Forster, P.: ClimateIndicator/data: Indicators of Global Climate Change 2023 revision (v2024.05.29b), Zenodo [data set], https://doi.org/10.5281/zenodo.11388387, 2024a.
Smith, C., Walsh, T., Gillett, N., Hall, B., Hauser, M., Krummel, P., Lamb, W., Lamboll, R., Lan, X., Muhle, J., Palmer, M., Ribes, A., Schumacher, D., Seneviratne, S., Trewin, B., von Schuckmann, K., and Forster, P.: Indicators of Global Climate Change 2023, Github [code], https://github.com/ClimateIndicator/data/ tree/v2024.05.29b, last access: 25 April 2024b.
Smith, S. J., van Aardenne, J., Klimont, Z., Andres, R. J., Volke, A., and Delgado Arias, S.: Anthropogenic sulfur dioxide emissions: 1850-2005, Atmos. Chem. Phys., 11, 1101-1116, https://doi.org/10.5194/acp-11-1101-2011, 2011.
Storto, A. and Yang, C.: Acceleration of the ocean warming from 1961 to 2022 unveiled by large-ensemble reanalyses, Nat. Commun., 15, 545, https://doi.org/10.1038/s41467-024-447497, 2024.
Szopa, S., Naik, V., Adhikary, B., Artaxo, P., Berntsen, T., Collins, W. D., Fuzzi, S., Gallardo, L., Kiendler-Scharr, A., Klimont, Z., Liao, H., Unger, N., and Zanis, P.: Short-Lived Climate Forcers. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 817-922, https://doi.org/10.1017/9781009157896.008, 2021.
Tibrewal, K., Ciais, P., Saunois, M., Martinez, A., Lin, X., Thanwerdas, J., Deng, Z., Chevallier, F., Giron, C., Albergel, C., Tanaka, K., Patra, P., Tsuruta, A., Zheng, B., Belikov, D., Niwa, Y., Janardanan, R., Maksyutov, S., Segers, A., TzompaSosa, Z. A., Bousquet, P., and Sciare, J.: Assessment of methane emissions from oil, gas and coal sectors across inventories and atmospheric inversions, Commun. Earth Environ., 5, 26, https://doi.org/10.1038/s43247-023-01190-w, 2024.
Vanderkelen, I. and Thiery, W.: GCOS EHI 1960-2020 Inland Water Heat Content, https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_IWHC, 2022.
van der Werf, G. R., Randerson, J. T., Giglio, L., van Leeuwen, T. T., Chen, Y., Rogers, B. M., Mu, M., van Marle, M. J. E., Morton, D. C., Collatz, G. J., Yokelson, R. J., and Kasibhatla, P. S.: Global fire emissions estimates during 1997-2016, Earth Syst. Sci. Data, 9, 697-720, https://doi.org/10.5194/essd-9-697-2017, 2017.
van Marle, M. J. E., Kloster, S., Magi, B. I., Marlon, J. R., Daniau, A.-L., Field, R. D., Arneth, A., Forrest, M., Hantson, S., Kehrwald, N. M., Knorr, W., Lasslop, G., Li, F., Mangeon, S., Yue, C., Kaiser, J. W., and van der Werf, G. R.: Historic global biomass burning emissions for CMIP6 (BB4CMIP) based on merging satellite observations with proxies and fire models (1750-2015), Geosci. Model Dev., 10, 3329-3357, https://doi.org/10.5194/gmd-10-3329-2017, 2017.
Vimont, I. J., Hall, B. D., Dutton, G., Montzka, S. A., Mühle, J., Crotwell, M., Petersen, K., Clingan, S., and Nance, D., in: State of the Climate in 2022, B. Am. Meteorol. Soc., 104, S76-S78, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0090.1., 2022.
Vollmer, M. K., Young, D., Trudinger, C. M., Mühle, J., Henne, S., Rigby, M., Park, S., Li, S., Guillevic, M., Mitrevski, B., Harth, C. M., Miller, B. R., Reimann, S., Yao, B., Steele, L. P., Wyss, S. A., Lunder, C. R., Arduini, J., McCulloch, A., Wu, S., Rhee, T. S., Wang, R. H. J., Salameh, P. K., Hermansen, O., Hill, M., Langenfelds, R. L., Ivy, D., O’Doherty, S., Krummel, P. B., Maione, M., Etheridge, D. M., Zhou, L., Fraser, P. J., Prinn, R. G., Weiss, R. F., and Simmonds, P. G.: Atmospheric histories and emissions of chlorofluorocarbons CFC-13 (CClF3), , and CFC -115 ( ), Atmos. Chem. Phys., 18, 979-1002, https://doi.org/10.5194/acp-18-979-2018, 2018.
von Schuckmann, K., Cheng, L., Palmer, M. D., Hansen, J., Tassone, C., Aich, V., Adusumilli, S., Beltrami, H., Boyer, T., Cuesta-Valero, F. J., Desbruyères, D., Domingues, C., García-García, A., Gentine, P., Gilson, J., Gorfer, M., Haimberger, L., Ishii, M., Johnson, G. C., Killick, R., King, B. A., Kirchengast, G., Kolodziejczyk, N., Lyman, J., Marzeion, B., Mayer, M., Monier, M., Monselesan, D. P., Purkey, S., Roemmich, D., Schweiger, A., Seneviratne, S. I., Shepherd, A., Slater, D. A., Steiner, A. K., Straneo, F., Timmermans, M.-L., and Wijffels, S. E.: Heat stored in the Earth system: where does the energy go?, Earth Syst. Sci. Data, 12, 2013-2041, https://doi.org/10.5194/essd-12-2013-2020, 2020.
von Schuckmann, K., Minière, A., Gues, F., Cuesta-Valero, F. J., Kirchengast, G., Adusumilli, S., Straneo, F., Ablain, M., Allan, R. P., Barker, P. M., Beltrami, H., Blazquez, A., Boyer, T., Cheng, L., Church, J., Desbruyeres, D., Dolman, H., Domingues, C. M., García-García, A., Giglio, D., Gilson, J. E., Gorfer, M., Haimberger, L., Hakuba, M. Z., Hendricks, S., Hosoda, S., Johnson, G. C., Killick, R., King, B., Kolodziejczyk, N., Korosov, A., Krinner, G., Kuusela, M., Landerer, F. W., Langer, M., Lavergne, T., Lawrence, I., Li, Y., Lyman, J., Marti, F., Marzeion, B., Mayer, M., MacDougall, A. H., McDougall, T., Monselesan, D. P., Nitzbon, J., Otosaka, I., Peng, J., Purkey, S., Roemmich, D., Sato, K., Sato, K., Savita, A., Schweiger, A., Shepherd, A., Seneviratne, S. I., Simons, L., Slater, D. A., Slater, T., Steiner, A. K., Suga, T., Szekely, T., Thiery, W., Timmermans, M.-L., Vanderkelen, I., Wjiffels, S. E., Wu, T., and Zemp, M.: Heat stored in the Earth system 1960-2020: where does the energy go?, Earth Syst. Sci. Data, 15, 1675-1709, https://doi.org/10.5194/essd-15-1675-2023, 2023a.
von Schuckmann, K., Minière, A., Gues, F., Cuesta-Valero, F. J., Kirchengast, G., Adusumilli, S., Straneo, F., Ablain, M., Allan, R. P., Barker, P. M., Beltrami, H., Blazquez, A., Boyer, T., Cheng, L., Church, J., Desbruyeres, D., Dolman, H., Domingues, C. M., García-García, A., Giglio, D., Gilson, J. E., Gorfer, M., Haimberger, L., Hakuba, M. Z., Hendricks, S., Hosoda, S., Johnson, G. C., Killick, R., King, B., Kolodziejczyk, N., Korosov, A., Krinner, G., Kuusela, M., Landerer, F. W., Langer, M., Lavergne, T., Lawrence, I., Li, Y., Lyman, J., Marti, F., Marzeion, B., Mayer, M., MacDougall, A. H., McDougall, T., Monselesan, D. P., Nitzbon, J., Otosaka, I., Peng, J., Purkey, S., Roemmich, D., Sato, K., Sato, K., Savita, A., Schweiger, A., Shepherd, A., Seneviratne, S. I., Simons, L., Slater, D. A., Slater, T., Steiner, A. K., Suga, T., Szekely, T., Thiery, W., Timmermans, M.-L., Vanderkelen, I., Wjiffels, S. E., Wu, T., and Zemp, M.: GCOS EHI 1960-2020 Earth Heat Inventory Ocean Heat Content (Version 2), https://doi.org/10.26050/WDCC/GCOS_EHI_19602020_OHC_v2, 2023b.
Western, L. M., Vollmer, M. K., Krummel, P. B., Adcock, K. E., Fraser, P. J., Harth, C. M., Langenfelds, R. L., Montzka, S. A., Mühle, J., O’Doherty, S., Oram, D. E., Reimann, S., Rigby, M., Vimont, I., Weiss, R. F., Young, D., and Laube, J. C.: Global increase of ozone-depleting chlorofluorocarbons from 2010 to 2020, Nat. Geosci., 16, 309-313, https://doi.org/10.1038/s41561-023-01147-w, 2023.
Wild, M., Gilgen, H., Roesch, A., Ohmura, A., Long, C. N., Dutton, E. G., Forgan, B., Kallis, A., Russak, V., and Tsvetkov, A.: From Dimming to Brightening: Decadal Changes in Solar Radiation at Earth’s Surface, Science, 308, 847-850, https://doi.org/10.1126/science.1103215, 2005.
Zhang, Z., Poulter, B., Feldman, A.F., Ying, Q., Ciais, P., Peng, S., and Xin, L.: Recent intensification of wetland methane feedback, Nat. Clim. Chang., 13, 430-433, https://doi.org/10.1038/s41558-023-01629-0, 2023.