使用JMP®預測北極和南極海冰消失的預測模型 使用JMP的預測模型 ® 氣候變化導致的北極和南極海冰消失
Manny Uy博士，約翰霍普金斯大學應用物理系主任
Josefino Comiso，博士，美國宇航局戈達德太空飛行中心首席科學家
從1978年到2012年，編制了北極和南極的冰面，冰面積和冰濃度的衛星數據。雖然最小二乘線性回歸模型可以 - 並且通常 - 用於短期推斷，但它不是長期預測的最佳統計技術 - 尤其是在存在季節性變化等周期性現象的情況下。季節性時間序列建模的基本統計技術是Box-Jenkins自動回歸與移動平均（ARIMA）方法。使用JMP 10中的Box-Jenkins ARIMA時間序列模型，北極數據分析的結果表明，季節性變化對北極冰面積，冰面積和冰濃度的影響遠大於年變化。季節性和逐漸減少的年度趨勢具有統計顯著性，將根據氣候變化進行討論和解釋。同樣的Box-Jenkins ARIMA方法用於預測南極冰的行為，結果證明它比北極冰的情況更複雜。可能在9月份發生的無冰北極時間估計將在75至105年之間。
預測建模
