南极冰川融化速率的时间序列分析和 ARIMA 预测模型 (2022-US-EPO-1120)Mason Chen，学生，斯坦福职业健康与安全部
JMP 高级分析技术支持工程师 Patrick Giuliano
Charles Chen，STEAMS 顾问
这篇 STEM 论文研究了 2002 年 4 月至 2021 年 3 月的时间序列南极冰川质量。本文的目的是预测 2021-2041 年南极冰川的质量水平。 在四个 STEM 组成部分中：科学是冰川的地球科学；技术正在使用 GRACE-FO 卫星收集冰川冰盖质量数据；工程将专注于冰川融化速率的 COVID-19 因素，而数学主要是时间序列 ARIMA 模型。 研究和比较了非季节性和季节性 ARIMA 模型。显着观察到 12 个月的季节性模式和长期的同比趋势。根据季节性 ARIMA 模型，冰川融化速度快了 2%。平滑模型在季节性 ARIMA 模型中也得到显着识别，以平滑随机噪声分量以增强时间序列趋势，并在季节分量以增强预测模型。 预测 2021-2041 年的冰川融化将是一项具有挑战性的任务，要从今天起在更长的水平时间内同时解决季节性和趋势因素。如果超过 5 年，预测间隔将变得太宽，无法预测未来的冰川融化速度。 季节性 ARIMA 模型可以提供比非季节性 ARIMA 模型更好的拟合。STEM 方法是通过数学 ARIMA 预测分析，通过现代 GRACE-FO 技术在实际工程意义上开展科学研究项目的一种强大而全面的方法。
数据探索
