最近測試team在測試過程中反饋部分接口需要做一定的限流措施，剛好我也回顧了下限流相關的算法。常見限流相關的算法有四種：計數器算法, 滑動窗口算法, 漏桶算法, 令牌桶算法

1.計數器算法(固定窗口)

 計數器算法是使用計數器在周期內累加訪問次數，當達到設定的閾值時就會觸發限流策略。下一個周期開始時，清零重新開始計數。此算法在單機和分佈式環境下實現都非常簡單，可以使用Redis的incr原子自增和線程安全即可以實現

 這個算法常用於QPS限流和統計訪問總量，對於秒級以上周期來說會存在非常嚴重的問題，那就是臨界問題，如下圖：

 假設我們設置的限流策略時1分鐘限制計數100，在第一個周期最後5秒和第二個周期的開始5秒，分別計數都是88，即在10秒時間內計數達到了176次，已經遠遠超過之前設置的閾值，由此可見，計數器算法（固定窗口）限流方式對於周期比較長的限流存在很大弊端。

 Java 實現計數器（固定窗口）：

package com.brian.limit;

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 固定窗口
 */
@Slf4j
public class FixWindow {

    private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    private final int limit = 100;

    private AtomicInteger currentCircleRequestCount = new AtomicInteger(0);

    private AtomicInteger timeCircle = new AtomicInteger(0);

    private void doFixWindow() {
        scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            log.info(" 當前時間窗口，第 {} 秒 ", timeCircle.get());
            if(timeCircle.get() >= 60) {
                timeCircle.set(0);
                currentCircleRequestCount.set(0);
                log.info(" =====進入新的時間窗口===== ");
            }
            if(currentCircleRequestCount.get() > limit) {
                log.info("觸發限流策略，當前窗口累計請求數 : {}", currentCircleRequestCount);
            } else {
                final int requestCount = (int) ((Math.random() * 5) + 1);
                log.info("當前發出的 ==requestCount== : {}", requestCount);
                currentCircleRequestCount.addAndGet(requestCount);
            }
           timeCircle.incrementAndGet();
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new FixWindow().doFixWindow();
    }
    
}

2.滑動窗口算法

 滑動窗口算法是將時間周期拆分成N個小的時間周期，分別記錄小周期裏面的訪問次數，並且根據時間的滑動刪除過期的小周期。如下圖，假設時間周期為1分鐘，將1分鐘再分為2個小周期，統計每個小周期的訪問數量，則可以看到，第一個時間周期內，訪問數量為92，第二個時間周期內，訪問數量為104，超過100的訪問則被限流掉了。

 由此可見，當滑動窗口的格子劃分的越多，那麼滑動窗口的滾動就越平滑，限流的統計就會越精確。此算法可以很好的解決固定窗口算法的臨界問題。

  Java實現滑動窗口：

package com.brian.limit;

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 滑動窗口
 * 
 * 60s限流100次請求
 */
@Slf4j
public class RollingWindow {

    private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    // 窗口跨度時間60s
    private int timeWindow = 60;

    // 限流100個請求
    private final int limit = 100;

    // 當前窗口請求數
    private AtomicInteger currentWindowRequestCount = new AtomicInteger(0);

    // 時間片段滾動次數
    private AtomicInteger timeCircle = new AtomicInteger(0);

    // 觸發了限流策略后等待的時間
    private AtomicInteger waitTime = new AtomicInteger(0);

    // 在下一個窗口時，需要減去的請求數
    private int expiredRequest = 0;

    // 時間片段為5秒，每5秒統計下過去60秒的請求次數
    private final int slidingTime = 5;

    private ArrayBlockingQueue<Integer> slidingTimeValues = new ArrayBlockingQueue<>(11);

    public void rollingWindow() {
        scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(() -> {

            if (waitTime.get() > 0) {
                waitTime.compareAndExchange(waitTime.get(), waitTime.get() - slidingTime);
                log.info("=====當前滑動窗口===== 限流等待下一個時間窗口倒計時: {}s", waitTime.get());
                if (currentWindowRequestCount.get() > 0) {
                    currentWindowRequestCount.set(0);
                }
            } else {
                final int requestCount = (int) ((Math.random() * 10) + 7);
                if (timeCircle.get() < 12) {
                    timeCircle.incrementAndGet();
                }
                
            log.info("當前時間片段5秒內的請求數: {} ", requestCount);
            currentWindowRequestCount.addAndGet(requestCount);
            log.info("=====當前滑動窗口===== {}s 內請求數: {} ", timeCircle.get()*slidingTime , currentWindowRequestCount.get());

            if(!slidingTimeValues.offer(requestCount)){
                expiredRequest =  slidingTimeValues.poll();
                slidingTimeValues.offer(requestCount);
            } 

            if(currentWindowRequestCount.get() > limit) {
                // 觸發限流
                log.info("=====當前滑動窗口===== 請求數超過100, 觸發限流,等待下一個時間窗口 ");
                waitTime.set(timeWindow);
                timeCircle.set(0);
                slidingTimeValues.clear();
            } else {
                // 沒有觸發限流，滑動下一個窗口需要,移除相應的:在下一個窗口時，需要減去的請求數
                log.info("=====當前滑動窗口===== 請求數 <100, 未觸發限流，當前窗口請求總數: {},即將過期的請求數：{}"
                        ,currentWindowRequestCount.get(), expiredRequest);
                currentWindowRequestCount.compareAndExchange(currentWindowRequestCount.get(), currentWindowRequestCount.get() - expiredRequest);
            }
        }   
        }, 5, 5, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new RollingWindow().rollingWindow();
    }
    

}

計數器（固定窗口）和滑動窗口區別：

計數器算法是最簡單的算法，可以看成是滑動窗口的低精度實現。滑動窗口由於需要存儲多份的計數器（每一個格子存一份），所以滑動窗口在實現上需要更多的存儲空間。也就是說，如果滑動窗口的精度越高，需要的存儲空間就越大。

3.漏桶算法

 漏桶算法是訪問請求到達時直接放入漏桶，如當前容量已達到上限（限流值），則進行丟棄（觸發限流策略）。漏桶以固定的速率進行釋放訪問請求（即請求通過），直到漏桶為空。

 Java實現漏桶：

package com.brian.limit;

import java.util.concurrent.*;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 漏桶算法
 */
@Slf4j
public class LeakyBucket {
    private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    // 桶容量
    public  int capacity = 1000;
    
    // 當前桶中請求數
    public int curretRequest = 0;

    // 每秒恆定處理的請求數
    private final int handleRequest = 100;

    public void doLimit() {
        scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            final int requestCount = (int) ((Math.random() * 200) + 50);
            if(capacity > requestCount){
                capacity -= requestCount;
                log.info("<><>當前1秒內的請求數:{}, 桶的容量:{}", requestCount, capacity);
                if(capacity <=0) {
                    log.info(" =====觸發限流策略===== ");
                } else {
                    capacity += handleRequest;
                    log.info("<><><><>當前1秒內處理請求數:{}, 桶的容量:{}", handleRequest, capacity);
                }
            } else {
                log.info("<><><><>當前請求數:{}, 桶的容量:{},丟棄的請求數:{}", requestCount, capacity,requestCount-capacity);
                if(capacity <= requestCount) {
                    capacity = 0;
                }
                capacity += handleRequest;
                log.info("<><><><>當前1秒內處理請求數:{}, 桶的容量:{}", handleRequest, capacity);
            }
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new LeakyBucket().doLimit();
    }
}

 漏桶算法有個缺點：如果桶的容量過大，突發請求時也會對後面請求的接口造成很大的壓力。

4.令牌桶算法

 令牌桶算法是程序以恆定的速度向令牌桶中增加令牌，令牌桶滿了之後會丟棄新進入的令牌，當請求到達時向令牌桶請求令牌，如獲取到令牌則通過請求，否則觸發限流策略。

 Java實現令牌桶：

package com.brian.limit;

import java.util.concurrent.*;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
/**
 * 令牌桶算法
 */
@Slf4j
public class TokenBucket {
    private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    // 桶容量
    public  int capacity = 1000;
    
    // 當前桶中請求數
    public int curretToken = 0;

    // 恆定的速率放入令牌
    private final int tokenCount = 200;

    public void doLimit() {
        scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            
            new Thread( () -> {
                if(curretToken >= capacity) {
                    log.info(" =====桶中的令牌已經滿了===== ");
                    curretToken = capacity;
                } else {
                    if((curretToken+tokenCount) >= capacity){
                      log.info(" 當前桶中的令牌數:{},新進入的令牌將被丟棄的數: {}",curretToken,(curretToken+tokenCount-capacity));
                      curretToken = capacity;
                  } else {
                      curretToken += tokenCount;
                  }
                }
            }).start();

            new Thread( () -> {
                final int requestCount = (int) ((Math.random() * 200) + 50);
                if(requestCount >= curretToken){
                    log.info(" 當前請求數:{},桶中令牌數: {},將被丟棄的請求數:{}",requestCount,curretToken,(requestCount - curretToken));
                    curretToken = 0;
                } else {
                    log.info(" 當前請求數:{},桶中令牌數: {}",requestCount,curretToken);
                    curretToken -= requestCount;
                }
            }).start();
        }, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new TokenBucket().doLimit();
    }
    
}

漏桶算法和令牌桶算法區別：

令牌桶可以用來保護自己，主要用來對調用者頻率進行限流，為的是讓自己不被打垮。所以如果自己本身有處理能力的時候，如果流量突發（實際消費能力強於配置的流量限制），那麼實際處理速率可以超過配置的限制。而漏桶算法，這是用來保護他人，也就是保護他所調用的系統。主要場景是，當調用的第三方系統本身沒有保護機制，或者有流量限制的時候，我們的調用速度不能超過他的限制，由於我們不能更改第三方系統，所以只有在主調方控制。這個時候，即使流量突發，也必須捨棄。因為消費能力是第三方決定的。
總結起來：如果要讓自己的系統不被打垮，用令牌桶。如果保證被別人的系統不被打垮，用漏桶算法

參考博客：https://blog.csdn.net/weixin_41846320/article/details/95941361

　　　　　https://www.cnblogs.com/xuwc/p/9123078.html

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小聲逼逼

眾所周知，日誌是排查問題的重要手段。關於日誌設計，以及怎麼根據從【用戶報障】環節開始到秒級定位問題這個我們下一期說（絕非套路），這一期，主要講一下，在沒有異常日誌的情況下，如何定位問題。沒有日誌當真能排查問題，不會是標題黨吧！

案例一

從最大的同性交友網站中拉取【dubbo-spring-boot-project】的代碼。

然後把demo跑起來。

本場景是由真實案例改編，因為公司代碼比較複雜也不方便透露，而這個demo在github上大家都能找到，既保證了原汁原味，又能讓大家方便自己體驗排查過程。

好了，我們先設置owner = "feichao",然後看一下控制台

一切正常

那麼，當我設置成owner = "feichaozhenshuai!",再啟動

看似一切都正常，那麼，我們到控制台一看。

什麼情況，怎麼就沒owner了？

這是在哪個環節出問題了？其實肥朝當初在公司遇到這個問題的時候，場景比這個複雜得多。因為公司的業務里沒有owner的話，在運行時會出現一些其他異常，涉及公司業務這裏就不展開了，我們言歸正傳，為毛我設置成feichaozhenshuai!就不行了，那我設置成肥朝大帥比電腦會不會爆炸啊？？？

常見的錯誤做法是，把這個問題截圖往群里一丟，問“你們有沒有遇到過dubbo裏面，owner設置不生效的問題？”

而關注了肥朝公眾號的【真愛粉絲】會這麼問，“dubbo裏面設置owner卻不生效，你們覺得我要從個角度排查問題？”。一看到這麼正確的提問方式，我覺得我不回復你都不好意思。好了，回到主題，這個時候，沒有一點點錯誤日誌，但是卻設置不成功，我們有哪些排查手段？

套路一

直接找set方法，看看是不是代碼做了判斷,防止在owner字段裏面set肥朝真帥這種詞語，避免把帥這件事走漏風聲!。這麼一分析似乎挺有道理對吧，那麼，如何快速找到這個set方法呢？如圖

public void setOwner(String owner) {
    checkMultiName("owner", owner);
    this.owner = owner;
}

我們跟進checkMultiName代碼后發現

protected static void checkProperty(String property, String value, int maxlength, Pattern pattern) {
    if (StringUtils.isEmpty(value)) {
        return;
    }
    if (value.length() > maxlength) {
        throw new IllegalStateException("Invalid " + property + "=\"" + value + "\" is longer than " + maxlength);
    }
    if (pattern != null) {
        Matcher matcher = pattern.matcher(value);
        if (!matcher.matches()) {
            throw new IllegalStateException("Invalid " + property + "=\"" + value + "\" contains illegal " +
                    "character, only digit, letter, '-', '_' or '.' is legal.");
        }
    }
}

從異常描述就很明顯可以看出，原來owner裏面是只支持-和_等這類特殊符號，!是不支持的，所以設置成不成功，和肥朝帥不帥是沒關係的，和後面的!是有關係的。擦，原來是肥朝想多了，給自己加戲了！！！

當然肥朝可以告訴你，在後面的版本，修復了這個bug，日誌會看得到異常了。這個時候你覺得問題就解決了？

我相信此時很多假粉就會關掉文章，或者說下次肥朝發了一些他們不喜歡看的文章（你懂的）后，他們就從此取關，但是肥朝想說，且慢動手！！！

你想嘛，萬一你以後又遇到類似的問題呢？而且源碼層次很深，就不是簡單的搜個set方法這麼簡單，這次給你搜到了set方法並解決問題，簡直是偶然成功。因此，我才多次強調，要持續關注肥朝，掌握更多套路。這難道是想騙你關注？我這分明是愛你啊！

那麼，萬一以後遇到一些吞掉異常，亦或者某些原因導致日誌沒打印，我們到底如何排查？

套路二

我們知道idea裏面有很多好用的功能，比如肥朝之前的【看源碼，我為何推薦idea？】中就提到了條件斷點，除此之外，還有一個被大家低估的功能，叫做異常斷點。

肥朝掃了一眼，裏面的單詞都是小學的英語單詞，因此怎麼使用就不做過多解釋。遇到這個問題時，我們可以這樣設置異常斷點。

運行起來如下：

這樣，運行起來的時候，就會迅速定位到異常位置。然後一頓分析，應該很容易找出問題。

是不是有點感覺了？那我們再來一個題型練習一下。

案例二

我們先在看之前肥朝粉絲群的提問

考慮到部分粉絲不在群里，我就簡單描述一下這個粉絲的問題，他代碼有個異常，然後catch打異常日誌，但是日誌卻沒輸出。

當然你還是不理解也沒關係，我根據該粉絲的問題，給你搭建了一個最簡模型的demo，模型雖然簡單，但是問題是同樣的，原汁原味，熟悉的配方，熟悉的味道。git地址如下：【https://gitee.com/HelloToby/springboot-run-exception】

我們運行起來看一下

@Slf4j
public class HelloSpringApplicationRunListener implements SpringApplicationRunListener {

    public HelloSpringApplicationRunListener(SpringApplication application, String[] args) {
    }

    @Override
    public void starting() {

    }

    @Override
    public void environmentPrepared(ConfigurableEnvironment environment) {

    }

    @Override
    public void contextPrepared(ConfigurableApplicationContext context) {
        throw new RuntimeException("歡迎關注微信公眾號【肥朝】");
    }

    @Override
    public void contextLoaded(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void finished(ConfigurableApplicationContext context, Throwable exception) {
    }
}

你會發現，一運行起來進程就停止，一點日誌都沒。絕大部分假粉絲遇到這個情況，都是菊花一緊，一點頭緒都沒，又去群里問”你們有沒有遇到過，Springboot一起來進程就沒了，但是沒有日誌的問題？“。正確提問姿勢肥朝已經強調過，這裏不多說。那麼我們用前面學到的排查套路，再來走一波

我們根據異常棧順藤摸瓜

我們從代碼中看出兩個關鍵單詞【reportFailure】、【context.close()】，經過斷點我們發現，確實是會先打印日誌，再關掉容器。但是為啥日誌先執行，再關掉容器，日誌沒輸出，容器就關掉了呢？因為，這個demo中，日誌是全異步日誌，異步日誌還沒執行，容器就關了，導致了日誌沒有輸出。

該粉絲遇到的問題是類似的，他是單元測試中，代碼中的異步日誌還沒輸出，單元測試執行完進程就停止了。知道了原理解決起來也很簡單，比如最簡單的，跑單元測試的時候末尾先sleep一下等日誌輸出。

在使用Springboot中，其實經常會遇到這種，啟動期間出現異常，但是日誌是異步的，日誌還沒輸出就容器停止，導致沒有異常日誌。知道了原理之後，要徹底解決這類問題，可以增加一個SpringApplicationRunListener。

/**
 * 負責應用啟動時的異常輸出
 */
@Slf4j
public class OutstandingExceptionReporter implements SpringApplicationRunListener {

    public OutstandingExceptionReporter(SpringApplication application, String[] args) {
    }

    @Override
    public void starting() {

    }

    @Override
    public void environmentPrepared(ConfigurableEnvironment environment) {

    }

    @Override
    public void contextPrepared(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void contextLoaded(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void finished(ConfigurableApplicationContext context, Throwable exception) {
        if (exception != null) {
            log.error("application started failed",exception);
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                log.error("application started failed", e);
            }
        }
    }
}

再啰嗦一句，其實日誌輸出不了，除了這個異步日誌的案例外，還有很多情況的，比如日誌衝突之類的，排查套路還很多，因此，建議持續關注，每一個套路，都想和你分享！

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環境資訊中心外電；姜唯 翻譯；林大利 審校；稿源：ENS

儘管全球為防堵武漢肺炎（COVID-19）而大規模封城，大氣中的溫室氣體濃度卻仍來到300萬年來最高。

氣候變遷沒有因為武漢肺炎而停下腳步。封城和經濟趨緩雖使碳排放出現暫時性下降，整體趨勢仍朝著肺炎爆發前的水準邁進。

2020年二氧化碳排放量將因為疫情關係減少4％至7％。確切能減少多少將取決於疫情控制情況和政府的應對措施。

今年雖然碰上疫情而大規模封城，大氣中的溫室氣體濃度卻仍來到300萬年來最高。照片來源：Tony Webster（CC BY-SA 2.0）

2016至2020年將是有史以來最熱的五年

全球最大、最具權威性的多個科學組織合作發表「2020科學界聯合報告（United in Science 2020）」，彙整出全面性的相關資訊。

這份報告是本系列報告的第二份，由世界氣象組織（World Meteorological Organization﹐WMO）協調，收集來自全球碳計畫（Global Carbon Project）、政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change）、聯合國教科文組織政府間海洋學委員會（Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO）、聯合國環境規劃署（UN Environment Programme﹐UNEP）和英國氣象局的專業意見 。

「溫室氣體濃度已經達到300萬年來的最高水準，並持續上升中。同時在2020年上半年，西伯利亞大片地區出現長時間的異常熱浪，若不是人為的氣候變遷，這幾乎不可能發生。2016至2020年將是有史以來最熱的五年。」WMO秘書長塔拉斯（Petteri Taalas）教授警告，「這份報告說明了，儘管我們的生活在2020年多方被打亂，但氣候變遷的影響力並未減弱。」

暖化趨勢很可能會持續 使巴黎協定無法達成

乾旱和熱浪大幅增加了野火風險。有史以來野火造成的三次最大經濟損失都發生在最近四年。2019年和2020年夏季，北極地區發生了前所未有的野火。2019年6月，這些野火向大氣排放了5000萬噸二氧化碳，造成永凍土融化。2019年和2020年，亞馬遜雨林發生了大火，對環境造成了巨大影響。

2020科學界聯合報告引用的「世界天氣歸因」最近的一項研究結果指出，由於人為氣候變遷，2020年1月至2020年6月的高溫可能性至少高出600倍。

報告中記載的暖化趨勢很可能會持續下去，使全世界無法實現2015年巴黎協定設定的氣候目標，全球氣溫上升幅度遠低於工業化前水準2°C或僅比工業化高前1.5°C。

報告提供與氣候變遷相關的最新科學資料和發現，作為全球政策和行動的指引。內容聚焦氣候變遷的影響日益增加且不可逆轉，它影響冰川、海洋、自然、經濟和人類生活條件，人類往往可從乾旱或洪水等與水有關的危害切身感受到。

報告也記載了武漢肺炎如何破壞我們透過全球觀測系統監測這些變化的能力。

有史以來野火造成的三次最大經濟損失都發生在最近四年。照片來源： Ulet Ifansasti／Greenpeace（CC BY-NC-ND 2.0）

2020科學界聯合報告的主要發現

大氣中的溫室氣體濃度（世界氣象組織）

大氣中的二氧化碳濃度沒有要封頂的跡象，一直在打破紀錄。

根據WMO全球大氣監測網水準點的報告，2020年上半年二氧化碳濃度高於410 ppm，夏威夷冒納羅亞和澳洲塔斯馬尼亞格里姆角的觀測值分別為414.38 ppm和410.04 ppm。2020年比2019年7月增加了約3 ppm。

2020年二氧化碳排放量的減少只會輕微影響大氣中濃度的增加速度，因為今日大氣中二氧化碳濃度是過去和當前排放以及二氧化碳超長壽命所致結果。

WMO在其報告中表示：「要使氣候變遷穩定下來，必須將排放量持續減少至零淨值。」

全球化石燃料二氧化碳排放量（全球碳計畫）

由於武肺封鎖，2020年二氧化碳排放量預計將下降4％至7％。確切的下降百分比將取決於疫情控制狀況和政府因應方式。

2020年4月上旬的封城高峰期，全球每日化石燃料二氧化碳排放量與2019年相比下降了前所未有的17％。

但儘管如此，排放量仍與2006年的水準相當，凸顯過去15年來的急劇增長及長期依賴化石能源。

到2020年6月上旬，全球每日化石燃料排放量只比2019年水準低了5％不到，去年達到了367億公噸的新紀錄，比1990年氣候變遷談判開始時高62％。

過去10年間，人類活動產生的全球甲烷排放量也在持續增加。報告警告：「目前的二氧化碳和甲烷排放趨勢均無法達到巴黎協定目標。」

排放差距（聯合國環境規劃署）

聯合國環境規劃署呼籲，要實現巴黎協定目標，轉型行動不能再延。

環境署「2019年排放差距報告」顯示，從2020～2030年，要達到巴黎協定的2°C目標，每年要將全球排放量削減3％，要達到1.5°C目標平均每年要削減7％以上。

根據目前的預估，2030年與2°C目標的排放差距為120～150億公噸二氧化碳當量（CO2e），與1.5°C目標的排放差距為29～32吉噸二氧化碳當量，大約等於六個最大排放國的排放總量。

環境署說：「仍然有可能縮小這個排放差距，但需要所有國家和所有部門立即協調一致的行動……短期來說可以透過擴大現有的有效的政策來實現，例如再生能源和能源效率、低碳運輸以及逐步淘汰煤炭的政策。」

全球氣候狀況（WMO和英國氣象局）

2016～2020年的全球平均溫度將是有記錄以來最高溫，比前工業化時代參考期1850～1900年高出約1.1°C，比2011～2015年的全球平均溫度高出0.24°C。

在2020年至2024年這五年期間，至少有一年比工業化前水準高出1.5°C以上的機率是24％，五年平均值超過該水準的機會很小（3%）。兩家機構在報告中表示：「未來五年內，有70%的機率有一個或多個月的氣溫可能比工業化前高至少1.5°C。」

2016年至2020年間的每一年，北極海冰面積都低於平均水準。

2016至2019年的冰川質量損失均大於1950年以來的每個五年期。

2011至2015年和2016至2020年這兩個五年相比，全球平均海平面上升速度有所提高。

氣候變遷下的海洋和冰凍圈（政府間氣候變遷專門委員會）

人為氣候變遷正在影響從山頂到海洋深處的生命維持系統，導致海平面上升加快，對生態系統和人類安全產生連鎖反應，也對適應和綜合風險管理造成嚴峻挑戰。

全球的冰蓋和冰川正在消失。1979年至2018年間，一年之中每個月的北極海冰範圍都一直在減少。野火增加、永凍土突然融化以及北極和山區水文的變化，已經改變了生態系統擾動的頻率和強度。

1970年以來，全球海洋暖化不停息，並吸收了氣候系統90％以上的多餘熱量。自1993年以來，海洋暖化的速度和所吸收的來自氣候系統的熱量增加了一倍以上。

海洋熱浪的頻率增加了一倍，持續時間更長、強度更大、範圍更廣，導致大規模珊瑚白化。自1980年代以來，海洋吸收了人為二氧化碳總排放量的20％至30％，使海洋進一步酸化。

自大約1950年以來，海洋暖化、海冰變化和氧氣流失，許多海洋物種的分佈範圍和季節性活動發生了變化。

由於格陵蘭和南極冰蓋的冰流失率增加、冰川持續流失和海洋熱膨脹，近幾十年來海平面加速上升。2006至2015年全球平均海平面上升速度為每年3.6±0.5公釐，這在上個世紀前所未見。

全球的冰蓋和冰川正在消失。美國冰河灣國家公園。照片來源：mulf（CC BY-NC-ND 2.0）

氣候與水資源（WMO）

氣候變遷最明顯的影響出現在水文條件的變化，包括冰雪動力學的變化。

到2050年，受洪水威脅的人數將從目前的12億增加到16億。在2010年代初到中期，有19億人（全球人口的27％）生活在可能缺水的地區。到2050年，這個數字將增加到27～32億。

截至2019年，全世界有12％人口的飲用水來自未經改進和不安全的水源。全世界有30％以上的人口（即24億人）沒有任何形式的衛生設施。

氣候變遷將使更多地區缺水，已經缺水的地區將更嚴重。

冰凍圈是山區及其下游地區的重要淡水來源。學界認為，冰川的年徑流最晚將在21世紀末達到全球最高峰。此後全球冰川徑流將減少，影響水的儲存。

據估計，中歐和高加索地區現已達到最高水位，青藏高原地區將在2030年至2050年達到最高水位。隨著積雪融化形成徑流，該地區的永凍土和冰川佔河流總流量的45％，流量減少將影響17億人的用水。

武肺期間的地球系統觀測（教科文組織和WMO政府間海洋學委員會）

武漢肺炎嚴重影響全球觀測工作，進而影響預報以及其他天氣、氣候和海洋相關服務的品質。

3月和4月的飛行器觀測工作平均減少了75％至80％，降低了天氣模型的預報能力。自6月以來僅略有恢復。人工操作的氣象站觀測工作也受到嚴重干擾，尤其在非洲和南美。

諸如河流流量之類的水文觀測情況也類似。自動化系統可以繼續傳遞數據，而人工讀取的測量站受到影響。

2020年3月，幾乎所有海洋學研究船都被召回國籍港口。商用船無法提供重要的海洋和天氣觀測資料，並且無法維護海洋浮標和其他系統。每10年要進行四次的全深度海洋調查，包括碳、溫度、鹽度和水鹼度等變量偵測，都取消了。提供溫室氣體排放資訊的的船舶表面碳測量工作也幾乎停止。

這對氣候變遷監測的影響是長期的，可能會阻礙或限制融冰期結束時進行的冰川質量變化或永凍土厚度的測量活動。觀測活動中斷將使基本氣候變量的歷史時間序列產生斷層，不利監測氣候變動和變遷以及相關影響。

Climate Change Intensifies Despite Pandemic Lockdowns GENEVA, Switzerland, September 10, 2020 (ENS)

Already at their highest levels in three million years, greenhouse gas concentrations in the atmosphere continue to increase, lockdowns around the world to slow the spread of the pandemic coronavirus have forced vehicles to stay parked, making way for clearer skies – temporarily.

But climate change has not stopped for COVID-19. Emissions are heading in the direction of pre-pandemic levels following a temporary decline caused by the lockdown and economic slowdown.

In 2020, emissions of the greenhouse gas carbon dioxide (CO2) are projected to fall by an estimated four to seven percent due to COVID-19 confinement policies. The exact drop in atmospheric CO2 will depend on the trajectory of the pandemic and government responses to address it.

These facts are contained in a new multi-agency report from the world’s largest and most respected scientific organizations, “United in Science 2020.”

The report, the second in a series, was coordinated by the World Meteorological Organization, WMO, with input from the Global Carbon Project, the Intergovernmental Panel on Climate Change, the Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO, the UN Environment Programme and the UK Met Office.

WMO Secretary-General Professor Petteri Taalas warned, “Greenhouse gas concentrations – which are already at their highest levels in three million years – have continued to rise. Meanwhile, large swathes of Siberia have seen a prolonged and remarkable heatwave during the first half of 2020, which would have been very unlikely without anthropogenic climate change. And now 2016–2020 is set to be the warmest five-year period on record.

“This report shows that whilst many aspects of our lives have been disrupted in 2020, climate change has continued unabated,” Taalas said.

“Major impacts have been caused by extreme weather and climate events. A clear fingerprint of human-induced climate change has been identified on many of these extreme events,” the WMO and UN Met Office say in the report.

Drought and heatwaves substantially increased the risk of wildfires. The three largest economic losses on record from wildfires have all occurred in the last four years. Summer 2019 and 2020 saw unprecedented wildfires in the Arctic region. In June 2019, these fires emitted 50 million tonnes of CO2 into the atmosphere and caused the loss of permafrost. In 2019 and 2020 there were also widespread fires in the Amazon rainforest, with dramatic environmental impacts.

The results of a recent study by World Weather Attribution cited in “United in Science 2020” showed with high confidence that the January to June 2020 heat is at least 600 times more likely as a result of human-induced climate change.

The warming trend documented in this report is likely to continue, and the world is not on track to meet targets set in the 2015 Paris Agreement on climate to keep the global temperature increase well below 2°C or at 1.5°C above pre-industrial levels.

“United in Science 2020” presents the latest scientific data and findings related to climate change to inform global policy and action. It highlights the increasing and irreversible impacts of climate change, which affects glaciers, oceans, nature, economies and human living conditions and is often felt through water-related hazards such as drought or flooding.

It also documents how COVID-19 has impeded our ability to monitor these changes through the global observing system.

“This has been an unprecedented year for people and planet. The COVID-19 pandemic has disrupted lives worldwide. At the same time, the heating of our planet and climate disruption has continued apace,” said UN Secretary-General António Guterres in a foreword to the report.

“Never before has it been so clear that we need long-term, inclusive, clean transitions to tackle the climate crisis and achieve sustainable development. We must turn the recovery from the pandemic into a real opportunity to build a better future,” said Guterres, who presented the report to the UN on Wednesday. “We need science, solidarity and solutions.”

KEY FINDINGS FROM “UNITED IN SCIENCE 2020”

Greenhouse Gas Concentrations in the Atmosphere (World Meteorological Organization)

Atmospheric CO2 concentrations showed no signs of peaking and have continued to increase to new records.

Benchmark stations in the WMO Global Atmosphere Watch network reported CO2 concentrations above 410 parts per million (ppm) during the first half of 2020, with observations from Mauna Loa, Hawaii and Cape Grim, Tasmania at 414.38 ppm and 410.04 ppm, respectively, in July 2020, up about three parts per million from July 2019.

Reductions in emissions of CO2 in 2020 will only slightly impact the rate of increase in the atmospheric concentrations, which are the result of past and current emissions, as well as the very long lifetime of CO2.

“Sustained reductions in emissions to net zero are necessary to stabilize climate change,” the WMO states in its report.

Global Fossil CO2 emissions (Global Carbon Project)

CO2 emissions in 2020 will fall by an estimated four percent to seven percent due to COVID-19 confinement policies. The exact percent of decline will depend on the trajectory of the pandemic and government responses to address it.

During peak lockdown in early April 2020, the daily global fossil CO2 emissions dropped by an unprecedented 17 percent compared to 2019.

But even so, emissions were still equivalent to 2006 levels, highlighting both the steep growth over the past 15 years and the continued dependence on fossil sources for energy.

By early June 2020, global daily fossil CO2 emissions had mostly returned to within five percent below 2019 levels, which reached a new record of 36.7 gigatonnes last year, 62 percent higher than at the start of climate change negotiations in 1990.

Global methane emissions from human activities, too, have continued to increase over the past decade. “Current emissions of both CO2 and methane are not compatible with emissions pathways consistent with the targets of the Paris Agreement,” the report warns.

Emissions Gap (UN Environment Programme)

“Transformational action can no longer be postponed if the Paris Agreement targets are to be met,” urges the UN Environment Programme.

The UNEP Emissions Gap Report 2019 showed that the cuts in global emissions required per year from 2020 to 2030 are close to three percent for a 2°C target and more than seven percent per year on average for the 1.5°C goal of the Paris Agreement.

The Emissions Gap in 2030 is estimated at 12-15 gigatonnes (Gt) of carbon dioxide equivalent (CO2e) to limit global warming to below 2°C. For the 1.5°C goal, the gap is estimated at 29-32 Gt CO2e, roughly equivalent to the combined emissions of the six largest-emitting countries.

“It is still possible to bridge the emissions gap, but this will require urgent and concerted action by all countries and across all sectors,” UNEP said.

“A substantial part of the short-term potential can be realized through scaling up existing, well-proven policies, for instance on renewables and energy efficiency, low carbon transportation means and a phase-out of coal,” the UN agency said.

Technically and economically feasible solutions already exist, said UNEP. Looking beyond the 2030 timeframe, new technological solutions and gradual change in consumption patterns are needed at all levels.

State of Global Climate (WMO and UK’s Met Office)

The average global temperature for 2016–2020 is expected to be the warmest on record, about 1.1°C above 1850-1900, a reference period for temperature change since pre-industrial times and 0.24°C warmer than the global average temperature for 2011-2015.

In the five-year period 2020–2024, the chance of at least one year exceeding 1.5°C above pre-industrial levels is 24 percent, with a very small chance (three percent) of the five-year mean exceeding this level. “It is likely (~70 percent chance) that one or more months during the next five years will be at least 1.5 °C warmer than pre-industrial levels,” the two agencies said in the report.

In every year between 2016 and 2020, the Arctic sea ice extent has been below average.

The years 2016–2019 recorded a greater glacier mass loss than all other past five-year periods since 1950.

The rate of global mean sea-level rise increased between the five-year periods 2011–2015 and 2016–2020.

The Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (Intergovernmental Panel on Climate Change)

Human-induced climate change is affecting life-sustaining systems, from the top of the mountains to the depths of the oceans, leading to accelerating sea-level rise, with cascading effects for ecosystems and human security.

This increasingly challenges adaptation and integrated risk management responses.

Ice sheets and glaciers worldwide have lost mass. Between 1979 and 2018, Arctic sea-ice extent has decreased for all months of the year. Increasing wildfire and abrupt permafrost thaw, as well as changes in Arctic and mountain hydrology, have altered the frequency and intensity of ecosystem disturbances.

The global ocean has warmed unabated since 1970 and has taken up more than 90 percent of the excess heat in the climate system. Since 1993 the rate of ocean warming, and thus heat uptake has more than doubled.

Marine heatwaves have doubled in frequency and have become longer-lasting, more intense and more extensive, resulting in large-scale coral bleaching events. The ocean has absorbed between 20 percent to 30 percent of total anthropogenic CO2 emissions since the 1980s causing further ocean acidification.

Since about 1950 many marine species have undergone shifts in geographical range and seasonal activities in response to ocean warming, sea-ice change and oxygen loss.

The global mean sea-level is rising, with acceleration in recent decades due to increasing rates of ice loss from the Greenland and Antarctic ice sheets, as well as continued glacier mass loss and ocean thermal expansion. The rate of global mean sea-level rise for 2006–2015 of 3.6 ±0.5 mm/yr is unprecedented over the last century

Climate and Water Resources (WMO)

Climate change impacts are most felt through changing hydrological conditions including changes in snow and ice dynamics.

By 2050, the number of people at risk of floods will increase from its current level of 1.2 billion to 1.6 billion. In the early to mid-2010s, 1.9 billion people, or 27 percent of the global population, lived in potentially water-scarce areas. In 2050, this number will increase to 2.7 to 3.2 billion people.

As of 2019, 12 percent of the world population drinks water from unimproved and unsafe sources. More than 30 percent of the world population, or 2.4 billion people, live without any form of sanitation.

Climate change is projected to increase the number of water-stressed regions and exacerbate shortages in already water-stressed regions.

The cryosphere is an important source of freshwater in mountains and their downstream regions. There is high confidence that annual runoff from glaciers will reach peak globally at the latest by the end of the 21st century. After that, glacier runoff is projected to decline globally with implications for water storage.

It is estimated that Central Europe and Caucasus have reached peak water now and that the Tibetan Plateau region will reach peak water between 2030 and 2050. As runoff from snow cover, permafrost and glaciers in this region provides up to 45 percent of the total river flow, the flow decrease would affect water availability for 1.7 billion people.

Earth System Observations during COVID-19 (Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO and WMO)

The COVID-19 pandemic has produced significant impacts on the global observing systems, which in turn have affected the quality of forecasts and other weather, climate and ocean-related services.

The reduction of aircraft-based observations by an average of 75 percent to 80 percent in March and April degraded the forecast skills of weather models. Since June, there has been only a slight recovery. Observations at manually operated weather stations, especially in Africa and South America, have also been badly disrupted.

For hydrological observations like river discharge, the situation is similar to that of atmospheric in situ measurements. Automated systems continue to deliver data whereas gauging stations that depend on manual reading are affected.

In March 2020, nearly all oceanographic research vessels were recalled to home ports. Commercial ships have been unable to contribute vital ocean and weather observations, and ocean buoys and other systems could not be maintained. Four full-depth ocean surveys of variables such as carbon, temperature, salinity, and water alkalinity, completed only once per decade, have been canceled. Surface carbon measurements from ships, which tell us about the evolution of greenhouse gases, also effectively ceased.

The impacts on climate change monitoring are long-term. They are likely to prevent or restrict measurement campaigns for the mass balance of glaciers or the thickness of permafrost, usually conducted at the end of the thawing period. The overall disruption of observations will introduce gaps in the historical time series of Essential Climate Variables needed to monitor climate variability and change and associated impacts.

※ 全文及圖片詳見：ENS

溫室氣體
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深度低碳專題
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氣候變遷

作者

姜唯

如果有一件事是重要的，如果能為孩子實現一個願望，那就是人類與大自然和諧共存。

林大利

於特有生物研究保育中心服務，小鳥和棲地是主要的研究對象。是龜毛的讀者，認為龜毛是探索世界的美德。

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發動機：1。5T/2。0T最大馬力（pS）：181/245最大扭矩（Nm）：240/350變速箱：6AT百公里加速（s）：9。92/7。1百公里油耗（L）：7。2/8。2車主百公里油耗（L）：9。61/11。9驅動方式：前置前驅/前置四驅底盤懸挂：前麥弗遜/后多連桿前排腿部空間（mm）：870-1085前排高度（mm）：990前排寬度（mm）：1470後排腿部空間（mm）：610-850後排高度（mm）：955後排寬度（mm）：1485實際體驗（體驗者178cm）：前排頭部1拳/後排頭部4指/後排腿部2拳

如果你手持20萬的購車預算，想買一款緊湊型SUV的的話，有非常多的選擇。而如果你對於操控性和動力有較大需求的話，福特的翼虎是一個不錯的選擇！

首先，翼虎懸架的調校帶有的韌性，它對於路面細碎振動的過濾徹底，提供了不錯的舒適性，同時在過彎時支撐性比較充足，尾部隨動性也不錯，駕駛起來頗為靈活！

它搭載的1.5T、2.0T兩台發動機具備強勁功率，與它們匹配的6AT變速箱降擋頗為积極，而且它帶有換擋撥片，可玩性挺高它還帶有S擋，能提升動力響應的靈敏程度。它2.0T四驅車型的破百時間僅為7.1秒，而1.5T兩驅車型百公里加速則在9.92秒內。

長寬高：4524*1838*1701mm

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定位：緊湊型SUV

外觀方面，現款的翼虎車身線條設計很凌厲，中網上粗壯的橫向條裝飾富有力量感。而且尾燈加入了黑色描邊細節，時尚感不低。而尾部的下方則採用了讓雙邊共兩出的排氣，運動感頗為出眾！

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發動機：1.5T/2.0T

最大馬力（pS）：181/245

最大扭矩（Nm）：240/350

變速箱：6AT

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百公里油耗（L）：7.2/8.2

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底盤懸挂：前麥弗遜/后多連桿

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前排高度（mm）：990

前排寬度（mm）：1470

後排腿部空間（mm）：610-850

後排高度（mm）：955

後排寬度（mm）：1485

實際體驗（體驗者178cm）：前排頭部1拳/後排頭部4指/後排腿部2拳2指。

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