动力统计相结合的东亚气温年代际预测的开题报告_第1页
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文档简介

动力统计相结合的东亚气温年代际预测的开题报告一、研究背景气候变化的影响越来越显著，为了更好地预测气候的变化趋势，需要开展气候学研究。其中，气温是气候变化中最为直观的参数之一，因此，预测气温变化趋势具有重要的意义。过去，人们主要利用经验统计方法预测气温变化趋势。随着科技的进步，数值模拟方法逐渐得到应用，但是仍存在许多问题。因此，本研究考虑将动力统计相结合的方法应用于东亚气温的年代际预测。二、研究意义东亚是全球范围内十分重要的地区之一，也是气候变化的敏感区域。研究东亚气温年代际预测有以下几方面的意义：（1）对于东亚地区来说，气温变化将直接影响到国家的经济、农业、能源等方面的发展。因此，准确预测东亚气温的年代际变化趋势对于制定国家的发展战略具有重要的意义。（2）本研究采用的动力统计相结合的方法可为气候预测方法的创新提供一个研究思路。（3）本研究结果可为应对气候变化、制定环保政策提供参考依据。三、研究内容本研究将采用动力统计相结合的方法，利用1982年至2011年的逐月气象观测数据，结合气候模式预测东亚地区1979年至2011年的气温年变化趋势。其中，动力的部分采用可变分形方法，统计部分采用时间序列方法和小波分析方法，并将两种方法综合应用。在此基础上，进一步预测2021年至2050年东亚气温的年代际变化趋势。四、研究方法本研究将采用以下方法：（1）对气象观测数据进行数据挖掘，包括数据清洗、数据挖掘以及数据预处理。（2）利用可变分形方法提取时间序列的可变性特征。（3）通过小波变换方法对预处理后的观测数据进行分析和计算。（4）利用ARIMA模型对分析和计算后的数据进行拟合和预测。（5）利用气候模式模拟2021到2050年的气温年变化趋势。（6）利用以上分析结果，并结合统计模型对气温年代际变化趋势进行预测和研究。五、预期成果本研究的预期成果为：（1）结合动力统计相结合的方法预测出1982年至2050年东亚地区气温的年代际变化趋势，并对其趋势进行分析。（2）评估预测结果的准确性，并与现有气温预测方法进行比较。（3）对气候预测方法的创新进行讨论和总结，并提出未来研究的方向。六、预计工作计划本研究的工作计划如下：第一年：（1）对观测数据进行数据清洗、挖掘和预处理。（2）建立可变分形模型，提取气温时间序列的可变性特征。（3）使用小波变换方法进行分析和计算。（4）利用ARIMA模型对分析和计算后的数据进行拟合和预测。第二年：（1）结合气候模式模拟出1979年至2050年东亚各国气温年变化趋势。（2）结合前一年的研究结果，预测出1982年至2050年东亚地区气温年代际变化趋势，并对其趋势进行分析。（3）评估预测结果的准确性，并与现有气温预测方法进行

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