气候变暖问题研究

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1、1.问题综述1.1问题的背景气候变暖已是人们普遍关注的问题.由于多种不利因素的影响下,气候变暖的趋势在加剧,它的危害或不利影响进在显现，比如全球变暖的一个预期结果是地表空气将变干，导致陆地开放水体生物的蒸发率上升，这种增加将导致一系列水循环的改变。这对于地球的生态和整个生物生存条件都会引起变化；另外海平面如果地球的冰层过快的溶化，会引起海平面的上升，这自然会影响地球上人类的生活环境，这中间有很多数学问题需要研究。1.2问题的提出从现有的地球气温有关数据出发，获取信息，进而获得气温变化规律，进而对气候变暖情况及可能的危害进行定量的研究。拟要求获得以下结果：1．建立数学模型，使用此模型

2、预测气温的变化趋势。2．建立数学模型，使用此模型获取引起气温上升的主要原因。3．建立数学模型，使用此模型对气候变暖的损失进行定量估计。4．通过以上对气候变暖的定量研究，对于目前的一些预防气候变暖的对策进行评价，并利用你的研究结果提出一些更为合理的对策。注：数据请到气象年鉴或地理年鉴搜集。2.问题初步分析2.1背景分析众所周知，近百年以来，全球气温一直维持较高速度增长，己经越来越严重的影响了人们的日常生活和工作。科学界普遍认为，气温变暖主要是由于地球大气中的二氧化碳等温室气体不断增加引起的，主要是指人为因素造成的温度上升。气候变暖将对人类的生活环境、安全产生重大负面影响，原因是逐渐上

3、升的气温和海平面，大幅波动的降雨量，以及严重旱灾、水灾的频发，都会改变各地区农业生产情况，并进一步减低食物和水的来源。气候变暖影响着人类的生存与发展，成为当今人类社会亟待解决的重大问题，是人类必须面对的严峻挑战。所以，很有必要建立数学模型来把握气温的变化趋势，探寻气温上升的主要原因以及对其带来的损失进行评估，并找出规律，指导人们预防气候变暖。2.2问题分析对气温的变化趋势预测，可以先搜集历年平均气温数据，作散点图，观察其波动性及变化趋势，然后可采用回归分析，时间序列分析，神经网络等进行分析和预测；影响地球表面气温变化的因子很多，但一般认为主要有自然因子和人类活动两大类。科学界普遍认

4、为，气候变暖的原因是温室气体排放增加、森林等植被破坏、工业生产及人类生活排放的废气增加和地面太阳辐射增加等原因。探寻其主要原因可采用关联度分析法等；对于气候变暖的损失进行定量估计@@3.问题假设与符号说明3.1问题的基本假设3.2符号说明——4.气温变化趋势回归模型4.1回归模型的建立首先，我们从中国气象年鉴上搜集了中国从1949年到2001年的年平均气温、年最高气温和年最低气温的数据。然后，我们对年平均气温、年最高气温和年最低气温分别作散点图，观察气温的变化趋势，发现气温呈近似的线性上升趋势。因此，应用matlab软件分别对年平均气温、年最高气温和年最低气温进行了线性回归，分别如

5、图4.1.1、图4.1.2、图4.1.3所示：图4.1.1中国历年平均气温图4.1.2中国历年最高气温图4.1.3中国历年最低气温得到回归方程分别为：年平均气温：年最高气温：年最低气温：4.2模型检验与分析对回归方程分别进行检验得到如下方差分析表：表4.2方差分析表回归方程可决系数标准误差值显著性平均气温0.665250.1080899.3654.03437.1706**最高气温0.563650.1365264.5874.03437.1706**最低气温0.637410.1232887.8964.03437.1706**注:‘**’即>表示高度显著;‘*’<<即表示显著,其他情况则

6、为不显著。由方差分析表可知：这三种线性回归方程的模型拟合程度大体较好，虽然不是很高，但用来判断、表征温度的变化趋势是可行的。同时，为更加直观的体现气温的变化趋势我们对年平均气温、年最高气温和年最低气温进行了累积距平的效果处理，分别如图4.2.1，图4.2.2，图4.2.3。图4.2.1平均气温累积图4.2.2最高气温累积图4.2.3最低气温累积综上分析，我们可得到结论：虽然中国气温有其随机波动性，但气温整体呈线性上升的确定性趋势，且回归模型能很好的解释这一确定性趋势。5.气温的时间序列分析与预测5.1时间序列分析方法时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序

7、列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间t无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t满足：（1）均值为常数（2）协方差为时间间隔的函数。则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主