Modelos predictivos utilizando JMP ® para la desaparición del hielo marino del Ártico y del Antártico debido al cambio climático
Manny Uy, PhD, Personal principal, Física aplicada de la Universidad Johns Hopkins
Josefino Comiso, PhD, científico jefe, Centro de vuelo espacial Goddard de la NASA
Los datos satelitales de la extensión del hielo, el área del hielo y la concentración de hielo para el Ártico y la Antártida se compilaron desde 1978 hasta 2012. Si bien los modelos de regresión lineal de mínimos cuadrados pueden ser, y con frecuencia se utilizan, para la extrapolación a corto plazo, no es la mejor técnica estadística para hacer pronósticos durante un largo período de tiempo, especialmente en presencia de un fenómeno periódico como las variaciones estacionales. La técnica estadística fundamental para el modelado de series temporales estacionales es el método de Regresión automática de caja de Jenkins con media móvil (ARIMA). Al utilizar el modelo de series de tiempo ARIMA de Box-Jenkins en JMP 10, los resultados del análisis de datos del Ártico muestran que la variación estacional afecta la cantidad de hielo, el área de hielo y las concentraciones de hielo en el Ártico con mucha más fuerza que la variación anual. Las tendencias anuales estacionales y decrecientes son estadísticamente significativas y serán discutidas y explicadas en términos de cambio climático. El mismo método ARIMA de Box-Jenkins se usa para pronosticar el comportamiento del hielo en la Antártida, que resulta ser más complejo que el caso del Ártico. El tiempo para un Ártico sin hielo, que probablemente ocurrirá durante el mes de septiembre, se estima entre 75 y 105 años desde el momento actual.
