基于大数据分析下的气候模型

• 作者: 丁坤 冯卫兵 冯曦 刘涛 张宸豪
• 来源期刊: 海洋科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 全球变暖 极寒天气 EOF法 BP神经网络 气候变化模型
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: P717
• 语种: 中文
• DOI: 10.11759/hykx20191122004

摘要

为研究全球变暖与极寒天气间的关系,对加拿大13个省代表性测站10年的观测数据进行时空变化趋势分析,采用经验正交函数(EOF)寻找海洋表面温度历史数据的变化规律.另外利用BP神经网络建立了年平均温度、日降水量与地球吸热、散热、海表面温度、当地纬度间的关系,预测未来25年气候的变化,并建立了"极寒天气"与气候变化的关系模型.研究表明:高纬度地区温度、降水量普遍较低,同经度地区的温度差异较小且降水量变化不大;加拿大地区温度呈周期性变化,符合北半球的季节变化特征;北大西洋的东部与其他海洋的温度是反相关的,西太平洋南北回归线附近的海洋表面温度升高;"极寒天气"出现频率与气候变化有一定关系,局地极寒现象与全球变暖的大趋势并不矛盾.本研究为人们认识和理解"全球变暖"提供了一个新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯卫兵		70	434	12.0	17.0
2	丁坤		40	198	8.0	11.0
3	冯曦		11	8	2.0	2.0
4	刘涛		14	23	3.0	4.0
5	张宸豪		1	0	0.0	0.0