[논문 리뷰] Solar and anthropogenic climate drivers: an updated regression model and refined forecast

Frank Stefani|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 16.

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한 줄 요약

이 연구는 Stefani (2021)을 aa-index와 CO2를 회귀에 사용하여 SST를 예측하고, CO2 승당당 기후 민감도를 1.1–1.4 K로 좁히며, 동기화된 태양 다이나모 모델과 IEA 배출을 가이드하는 고정된 aa 및 CO2 시나리오 하에서 2100년까지의 미래 온난화를 예측한다.

ABSTRACT

In a recent paper attempts were made to quantify the respective solar and anthropogenic influences on the terrestrial climate, and to cautiously predict the global mean temperature over the next 130 years. In a double regression analysis, both the binary logarithm of carbon dioxide concentration and the geomagnetic aa-index were used as predictors of the sea surface temperature (SST) since the mid-19th century. The regression results turned out to be sensitive to end effects, leading to a broad range of the climate sensitivity between 0.6 K and 1.6 K per doubling of CO$_2$ when varying the final year. The aim of this paper is to narrow down this range. To this end, the correlations between the two predictors and the dependent variable (SST) are analysed in detail. It is demonstrated that the SST can be predicted until around 2000 almost perfectly using only the aa-index, whereas for later periods the role of CO$_2$ increases significantly. Hence, the weight of the aa-index is fixed to its robust outcome (around 0.04 K/nT) from the regressions up to 1990. The SST data, reduced by the aa-contribution thus specified, are then used in a single regression with CO$_2$ as the only remaining predictor. This results in a significant reduction in the range of CO$_2$ sensitivity, narrowing it to 1.1-1.4 K. Given the exceptionally high temperatures in recent years, these values are considered a kind of upper limit that could still be subject to downward corrections when future data are incorporated. Based on this estimate, the temperature forecast until 2100 is refined by using more precise predictions of the aa-index and the paths of atmospheric CO$_2$ content which are based on constant emission scenarios combined with a linear sink model. With the exception of the most ``pessimistic'' variant, the temperature is predicted to remain below the extraordinarily high value measured in 2024.

연구 동기 및 목표

• AA-지수와 CO2 사이의 상관관계를 분석하여 기후 민감도의 이전에 넓은 범위를 좁히려는 목표.
• AA-지수를 사용하여 SST를 선처리하고 CO2를 남은 예측변수로 포함한 단일 회귀를 수행한다.
• 화산활동, ENSO와 같은 추가 예측변수를 추가하지 않고 두 예측변수 다이어에 집중한다.
• 향상된 AA-지수 예측과 일정한 배출 CO2 경로를 사용한 선형 싱크 모델로 2100년까지의 지구 평균 온도를 예측한다.
• 회귀 가중치에 영향을 미치는 엔드 효과를 평가하고 CO2 민감도를 분리하기 위한 강건한 2단계 접근법을 제안한다.

제안 방법

• HadSST SST를 aa-index와 log2(CO2/280 ppm)로 이중 회귀한다.
• MAW가 11년과 23년인 1950년에서 2024년까지 회귀 엔드연도를 변화시키며 엔드-연도 민감도를 평가한다.
• CO2 전용 회귀를 안정화하기 위해 CO2 회귀 이전에 고정된 aa-기여(w_aa ~ 장기간 0.03–0.05 K/nT)를 빼낸다.
• CO2 농도는 IEA의 E(t) (30, 40, 50 Gt/yr)와 선형 싱크항 S(t)=B(C−C_eq)로 예측하며 B≈−0.02 yr−1이다.
• 교차 extrapolation을 위해 2100년까지 고정된 지배적 주기(193, 57, 90, Schwabe 10.95년 추가)와 동기화된 태양 다이나모 모델을 사용해 AA-지수를 예측한다.
• 이들을 결합하여 세 가지 CO2 배출 시나리오 하에서 온도 예측을 수행하며 대략 ±0.3 K의 불확실성 밴드를 갖는다.

Figure 1: Data on the HadSST sea surface temperature anomaly $\Delta T$ (a), the aa-index (b), and $\log_{2}$ of the ratio of the CO 2 concentration to the reference value of 280 ppm (c). Centred moving averages with windows of 11 years (full lines) and 23 years (dashed lines) complement the annual

실험 결과

연구 질문

• RQ1 역사적 기간 동안 SST의 예측자로서 aa-index와 CO2 중 어떤 것이 더 우수한가?
• RQ2 CO2 회귀 전에 aa 기여를 고정하면 CO2 민감도에 대한 좁고 더 신뢰할 수 있는 추정이 산출되는가?
• RQ3 동기화된 태양 다이나모 기반의 AA 예측을 포함할 때 고정된 배출 시나리오 아래 2100년까지의 plausibile SST 기반 온도 궤도는 무엇인가?
• RQ4 업데이트된 2-예측변수 접근법 하에서 CO2에 대한 기후 민감도의 범위와 최대 한도는 무엇인가?

주요 결과

• AA에 대한 단일 회귀는 20세기 말까지도 강건한 것으로 남아 있다(약 0.04 K/nT).
• 수정된 단일 회귀 접근에서 CO2 민감도는 CO2 두 배당 1.1–1.4 K로 좁혀진다.
• 표준 이중 회귀는 엔드 효과를 보였으나, aa-기여를 고정하면 CO2 민감도 추정이 더 안정적이다.
• 가능한 CO2 배출 경로(30, 40, 50 Gt/yr)와 선형 싱크에서 2100년까지의 예측 온난화는 1961–1990 대비 약 0.6 K 정도이며, 편차는 약 ±0.3 K이다.
• 업데이트된 예측은 최근의 이례적 고온을 aa 기여를 압도하지 않으면서도 허용하며 upper-limit과 같은 투영을 제공한다.

Figure 2: Regression results in dependence on the chosen end year for a moving average window ( ${\rm MAW}$ ) of 11 years. (a) $R^{2}$ for the double regression and the two single regressions with either the aa index or the binary logarithm of CO 2 as the independent variable. (b) The same as (a), b