JMP를 사용한 예측 모델 ® 기후 변화로 인한 북극과 해빙의 실종
Manny Uy, PhD, Principal Staff, Johns Hopkins University 응용 물리학
Josefino Comiso, 박사, 수석 과학자, NASA 고다드 우주 비행 센터
북극과 남극에 대한 얼음 범위, 얼음 지역 및 얼음 농도의 위성 자료는 1978 년부터 2012 년까지 집계되었다. 최소 제곱근 선형 회귀 모델은 단기 외삽에 사용될 수 있지만 종종 장기간에 걸쳐 예측을 수행하는 데 가장 좋은 통계 기법이 아닙니다. 특히 계절적 변동과 같은 주기적 현상이있는 경우에 그러합니다. 계절적 시계열 모델링을위한 기본 통계 기법은 Box-Jenkins 자동 회귀 (ARIMA) 방법입니다. JMP 10에서 Box-Jenkins ARIMA 시계열 모델을 사용하여 북극 데이터 분석의 결과는 계절 변화가 북극의 얼음 범위, 얼음 지역 및 얼음 농도의 양을 연간 변동보다 훨씬 강력하게 나타냄을 보여줍니다. 계절적 및 감소하는 연간 경향은 통계적으로 유의미하며 기후 변화의 측면에서 논의되고 설명 될 것입니다. 같은 Box-Jenkins ARIMA 방법을 사용하여 남극에서 얼음의 움직임을 예측하는데, 이는 북극의 경우보다 더 복잡합니다. 얼음이없는 북극의 시간은 아마도 9 월 한 달 동안 발생하며, 현재 시간에서 75 ~ 105 년 사이 인 것으로 추산됩니다.
