안녕, 모든 사람.
나는 석공.
티 오늘, 아픈 BE 제시 ㅏ 공부하다
~에 남극 빙하 녹는 속도 사용 시간 시리즈 플랫폼.
그만큼 동기 부여 뒤에 이것 프로젝트 ~였다 저것 우리 원하는 에게 조사하다
그만큼 긴- 용어 효과 ~의 기후 변화,
그리고 우리 대상 장소 최대 체하는 ~에 의해 글로벌 따뜻하게 함,
어느 ~이다 남극 대륙 그리고 그린란드.
이전에, 우리 시험을 마친 사용 스무딩 그리고 분해 기법
에게 공부하다 그리고 예측 그만큼 빙하 녹는 비율.
하지만 많은 ~의 저것들 모델 가졌다 상당히 중요한 제한.
을 위한 예, 그들 ~이었다 할 수 없는 에게 고려하다 그만큼 계절 또는 경향 무늬.
에게 개선하다 그만큼 예측 정확성 그리고 정도,
우리 원하는 에게 노력하다 다른 행동 양식, 그런 ~처럼 그만큼 아리마 모델,
어느 ~이다 우리의 기본 집중하다 ~을 위한 오늘.
그만큼 목적 ~의 이것 프레젠테이션 ~이다 에게 활용하다 시간 시리즈 플랫폼 JMP에서
에게 조사하다 그만큼 빙하 녹는 대량의 데이터 ~에서 2002년 에게 2021년,
그리고 에게 예측 그만큼 빙하 녹는 요금 ~을 위한 그만큼 다음 20 연령.
왜 ~이다 우리 공부하는 빙하 녹는 요금
대신에 의, ~을 위한 예, 대기 온도?
해야 한다 우리 공부하다 그만큼 그린란드 얼음 시트 또는 그만큼 남극 얼음 시트?
잘 BE 공부하는 그만큼 남극 데이터 왜냐하면 그만큼 비율
ㅏ 티 어느 트웨이트 빙하 ~에 남극 대륙 ~이다 녹는
가지다 계속 ~ 이다 급속히 증가 ~에 그만큼 과거 연령
~에 자귀 ~의 그만큼 표면 키.
그만큼 스웨이츠 빙하 ~이다 중요한
왜냐하면 그것 ~이다 그만큼 가장 넓은 빙하 ~에 그만큼 세계
그리고 이미 기여하다 에게 4% ~의 글로벌 바다 수준 상승한다.
하지만 뭐야 더 ...에 관하여 ~이다 저것 최근에, ~에 2021년,
과학자 설립하다 저것 거기 ~였다 더 따뜻한 물
아래에 그만큼 빙하 ~보다 이전에 생각,
어느 ~할 수 있었다 가지다 심지어 더 무서운 결과
~에 자귀 ~의 더 나아가 기여 에게 바다 수준 상승한다.
우리 원하다 에게 돕다 예측
그만큼 남극 빙하 녹는 속도 알리다 그만큼 공공의
~에 대한 그만큼 효과 ~의 글로벌 따뜻하게 함 그리고 가져오다 더 의식
에게 그만큼 문제 저것 기후 변화 ~할 수 있다 원인.
우리 갖다 우리의 데이터 ~에서 그만큼 NASA 웹 사이트, ~처럼 표시 ~에 그만큼 오른쪽,
그리고 우리 변형 그만큼 데이터 ~ 안으로 JMP, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에 그만큼 왼쪽 옆.
지금, 그만큼 남극 대량의 ~이다 정확히 잰 ~에 기가미터톤,
그리고 1 미터법 톤 ~이다 동일한 에게 1,000 킬로그램.
언제 너 얻다 미터법 톤, 그것은 동일한 에게 10¹² 킬로그램.
그만큼 GRACE-FO 임무, 어느 ~이다 어디 일 데이터 ~였다 모은,
측정 그만큼 대량의 변화.
그것은 ~ 아니다 그만큼 총 대량의,
어느 ~이다 거의 불가능한 에게 측정하다,
하지만 그만큼 변화 ~에 대량의 상대적인 에게 4월 2002,
언제 그만큼 우아함 사명 시작했다 추적 빙하 대량의 변화.
이전에, ~처럼 나 말했다,
우리 사용 그만큼 스무딩 안티 구성 모델,
하지만 이것들 기법 어느 하나 실패하다 에게 고려하다
그만큼 비선형 하향의 경향 ~에 빙하 대량의
~부터 그만큼 빙하 녹는 비율 ~이다 증가 ~ 위에 그만큼 연령,
또는 이것들 모델 실패한 에게 고려하다 그만큼 계절 변형.
따뜻한 개월 ~이다 가고 있다 에게 가지다 ㅏ 더 빠르게 녹는 비율.
우리 원하는 에게 사용 ARIMA 모델
왜냐하면 우리 희망 에게 개선하다 그만큼 경향 그래서 저것 그것 ~이다 비선형
그리고 또한 통합하다 그만큼 계절 요소 ~에 그만큼 같은 시간.
우리 또한 희망 저것 그만큼 ARIMA 모델
~할 수 있다 돕다 더 나아가 좁은 그만큼 예측 간격
그래서 저것 우리의 예보 ~이다 더 정밀한.
있다 둘 유형 ~의 아리마 모델.
있다 비계절 그리고 계절.
그만큼 비계절 ARIMA 모델
하다 ~ 아니다 고려하다 저것 거기 ~이다 ㅏ 계절 무늬,
~하는 동안 그만큼 계절 ARIMA 모델 강조하다 저것 거기 ~이다 ㅏ 계절 요소
~ 전에 그만큼 모델 ~이다 생성.
그만큼 비계절성 ARIMA 모델,
그렇습니다 구현하다 분해 그리고 검색 ~을 위해 계절 요소,
하지만 그것 가지다 아니요 지식 ~의 그만큼 계절 지연 기간
어느 ~해야 한다 BE 12 개월 ~ 전에 그것 생성 ㅏ 모델.
지금, 빙하 대량의 변형은 가지다 ㅏ 계절 무늬
왜냐하면 우리 예상하다 빙하 녹기 더 빠르게 ~ 동안 그만큼 여름 개월
그리고 축적하다 ~ 동안 그만큼 겨울 몇 달.
하지만 ~에서 ㅏ 이전의 예비의 시간 시리즈 분석,
우리 하다 ~ 아니다 보다 한 분명한 지연 기간 ~의 12 몇 달.
우리 아니다 정말 확신하는 무엇 그만큼 최적의 계절 너비 ~이다
왜냐하면 ~의 성장 날씨 불일치 ~처럼 ㅏ 결과 ~의 글로벌 따뜻하게 함.
없이 지정 무엇 우리의 계절 지연 이다,
우리 캔트 사용 그만큼 계절 아리마 모델.
그것은 또한 흔한 관행 에게 사용 그만큼 비 계절 아리마 모델
에게 확인하다 저것 지연 기간, 그리고 그 다음에 달리다 그만큼 계절 ARIMA 모델
한 번 우리 알다 무엇 그만큼 계절 지연 ~일 것이다 BE.
첫 번째, 잘 달리다 그만큼 비 계절 ARIMA 모델
에게 확인하다 그만큼 계절 지연 기간 ~이다 물론 12 몇 달.
그 다음에, 잘 구현하다 그만큼 계절 아리마 모델
기반을 둔 ~에 그만큼 최적의 계절 지연
에게 더 나은 예측 그만큼 빙하 녹는 속도
~에 그만큼 다음 20 연령.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 모델 결과 (0, 1, 0)에 대해
어느 ~이다 그만큼 최상의 비계절 모델,
너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 경사 ~이다 ~ 아니다 중요한.
그만큼 p-값 ~이다 0.18, 그리고 그만큼 매개변수 추정 ~이다 -10.42.
모든 년도, 그만큼 빙하 대량의 ~이다 예측 에게 감소하다 ~에 ~에 대한 10기가 메트릭 톤.
하지만, 이것 모델 ~이다 ~ 아니다 중요한,
어느 5월 나타내다 저것 우리 필요 에게 사용 ㅏ 계절 모델.
우리 보다 저것 12 가지다 그만큼 제일 높은 자동 상관관계
~을 위한 시차 보다 큰 ~보다 영 ~에 이것 오른쪽 그래프.
그만큼 자동 상관관계 구성 더 나아가 확인하다
저것 우리 ~해야 한다 BE 사용 ㅏ 계절 지연 ~의 12.
후에 달리기 그만큼 비 계절 아리마 모델,
우리 원하는 에게 비교하다 그만큼 (0, 1, 0) 비계절 모델
그리고 그만큼 최상의 계절 모델.
그만큼 비계절 ARIMA 모델 ~이다 표시 ~에 어두운 분홍색
그리고 그만큼 계절 ARIMA 모델 ~이다 표시 ~에 라이트 핑크.
그만큼 그림 물감 ~이다 ㅏ 조금 비슷한 여기.
하지만 너 ~할 수 있다 보다
저것 그만큼 예측 간격 ~을 위한 그만큼 계절 모델 ~이다 많이 더 넓게
~보다 그만큼 비계절 모델,
그리고 그만큼 예측 간격 ~에서 그만큼 계절 모델
반영하다 그만큼 계절 무늬.
재미있게, 그만큼 전반적인 경향 ~을 위한 그만큼 계절 모델
~이다 많이 더 가파른 ~보다 그만큼 비계절 모델,
어느 5월 나타내다
저것 만약에 우리 하다 ~ 아니다 분해하다 그만큼 계절 요소,
그 다음에 그만큼 계절 무늬 5월 끝 위로 존재 ㅏ 무작위의 소음 요인
어느 ~ 할 것이다 묽게 한 그만큼 신호
그리고 만들다 그만큼 경사 더 적은 험한 ~보다 그것 ~해야 한다 BE.
그만큼 예측 간격 ~을 위한 그만큼 계절 ARIMA 모델 ~이다 더 크게,
최대 ~할 것 같은 왜냐하면 그것 고려하다 그만큼 계절 변화,
어느 ~이다 또 다른 요인 ~의 불확실성.
하지만, 우리 하다 ~ 아니다 원하다 에게 보다 그만큼 계절 무늬 ~에 그만큼 예보
~부터 우리 원하다 에게 예측하다 그만큼 빙하 대량의 변화 ~을 위한 각 월,
~ 아니다 단지 각 년도.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 ACF 그래프 ~에 그만큼 맨 아래 왼쪽,
그만큼 계절 아리마 모델 가지다 ㅏ 많이 더 작은 정점
의 계절 지연 ~의 12, 어느 ~이다 오른쪽 ~ 위에 여기,
~보다 그만큼 비 계절 아리마 모델, 어느 ~이다 ~에 그만큼 오른쪽.
그것은 딱딱한 에게 보다 왜냐하면 그만큼 그래프 ~이다 겹치는,
하지만 ~을 위한 그만큼 계절 알 아리마 모델, 그만큼 자동 상관관계 ~이다 약 영
~을 위한 잔차 보다 큰 ~보다 영
어느 쇼 저것 우리 선택 ㅏ 좋은 지연 기간.
또한, ~에서 그만큼 테이블 ~에 그만큼 오른쪽, 그만큼 MA2, 12 ~이다 중요한,
어느 한 번 다시 쇼 저것 12 ~이다 ㅏ 좋은 선택
~을 위한 그만큼 계절 지연.
중 A2, 12 ~일 것이다 BE 그만큼 계절 모델 ~에 ㅏ 계절적 지연 ~의 12 개월.
~ 안에 결론, 우리 적용된 비계절 그리고 계절 ARIMA 모델
에게 예측 그만큼 남극 빙하가 녹다 비율
~에 그만큼 다음 20 연령.
하는 동안 그만큼 비계절 ARIMA 모델 ~할 수 있다 예측하다
그만큼 일반적인 하향의 궤도 ~의 빙하 대량의 변화,
그것 실패 에게 고려하다 그만큼 계절 무늬 ~에 그만큼 예측.
그만큼 계절 ARIMA 모델 ~할 수 있다 예측 그만큼 계절 그리고 경향 행동,
하지만 그것은 예측 간격 ~이다 많이 더 크게.
그만큼 계절 아리마 모델 또한 가지고 있다 경사 저것 ~이다 20% 더 가파른
~보다 기울기 설립하다 ~에서 그만큼 비 계절 ARIMA 모델.
그건 모두 나 가지다 ~을 위한 오늘.
감사해요 ~을 위한 청취.
