こんにちは、 みんな。
私は 石工。
T 老人、 病気 なれ 発表する a 勉強
の上 南極 氷河 融解速度 使用して 時間 シリーズ プラットフォーム。
その モチベーション 後ろに これ プロジェクト だった それ 私たちは 望んでいた に 調査する
その 長さ- 学期 効果 の 気候 変化、
そして 私たちは ターゲットを絞った 場所 ほとんど 影響を受ける による グローバル 温暖化、
どれの は 南極大陸 そして グリーンランド。
以前、 私たちは 試した 使用して スムージング そして 分解 テクニック
に 勉強 そして 予報 その 氷河 溶融 レート。
しかし 多くの の それらの モデル 持っていた とても 重要 制限事項。
のために 例、 彼らは だった できない に 考慮する その 季節の または 傾向 パターン。
に 改善する その 予測 正確さ そして 精度、
私たちは 望んでいた に 試す 他の 方法、 そのような として その 有馬 モデル、
どれの は 私たちの 主要 集中 のために 今日。
その 客観的 の これ プレゼンテーション は に 利用する 時間 シリーズ プラットフォーム JMPで
に 診る その 氷河 溶融 質量 データ から 2002 に 2021年、
そして に 予報 その 氷河 溶融 料金 のために その 次 20 年。
なぜ は 私たちは 勉強する 氷河 溶融 料金
その代わり の、 のために 例、 大気 温度？
すべき 私たちは 勉強 その グリーンランド 氷 シート または その 南極 氷 シート？
良い なれ 勉強する その 南極 データ なぜなら その レート
a t どれの スウェイツ家 氷河 で 南極大陸 は 溶融
もっている された 急速に 増加 で その 過去 年
で 条項 の その 表面 身長。
その スウェイツ氷河 は 重要な
なぜなら それ は その 最も広い 氷河 で その 世界
そして すでに 貢献する に 4% の グローバル 海 レベル 上昇します。
しかし 何ですか もっと に関して は それ 最近、 で 2021年、
科学者たち 見つかった それ そこには だった もっと 暖かい 水
下 その 氷河 よりも 以前 考え、
どれの できた 持っている 平 もっと 言う 結果
で 条項 の さらに遠く 貢献する に 海 レベル 上昇します。
私たちは 欲しい に ヘルプ 予報
その 南極 氷河の融解速度 知らせる その 公共
について その 効果 の グローバル 温暖化 そして 持ってくる もっと 意識
に その 問題 それ 気候 変化 できる 原因。
私たちは 得た 私たちの データ から その で Webサイト、 として 表示されている の上 その 右、
そして 私たちは 変身した その データ の中へ JMP、 として あなた できる 見る の上 その 左 側。
今、 その 南極 質量 は 測定された で ギガメトリックトン、
そして 1 メトリック トン は 等しい に 1,000 キログラム。
いつ あなた 得る メトリック トン、 その 等しい に 10¹² キログラム。
その GRACE-FOミッション、 どれの は どこ 番目 データです だった 収集された、
対策 その 質量 変化。
その ない その 合計 質量、
どれの は 実質的に 不可能 に 測定、
しかし その 変化 で 質量 相対的 に 4月 2002年、
いつ その グレース ミッション 開始 トラッキング 氷河 質量 変化。
以前、 として I 言った、
私たちは 使用 その スムージング 反 構成 モデル、
しかし これら テクニック どちらか 失敗 に 考慮する
その 非線形 下向き 傾向 で 氷河 質量
以来 その 氷河 溶融 レート は 増加 以上 その 年、
または これら モデル 失敗した に 考慮する その 季節の バリエーション。
暖かい ヶ月 は 行く に 持っている a もっと早く 溶融 レート。
私たちは 望んでいた に 使用 ARIMA モデル
なぜなら 私たちは 希望 に 改善する その 傾向 それで それ それ は 非線形
そして また 組み込む その 季節の 成分 で その 同じ 時間。
私たちは また 希望 それ その ARIMAモデル
できる ヘルプ さらに遠く 狭い その 予測 間隔
それで それ 私たちの 予測 は もっと 正確な。
そこには 二 種類 の 有馬 モデル。
そこには 季節性のない そして 季節限定。
その 季節性のない ARIMAモデル
する ない 考慮する それ そこには は a 季節の パターン、
その間 その 季節の ARIMAモデル 強調する それ そこには は a 季節の 成分
前に その モデル は 生成されました。
その 季節を問わない魂 モデル、
それはそう 埋め込む 分解 そして 検索 のために 季節の 成分、
しかし それ もっている いいえ 知識 の その 季節の 遅れ 期間
どれの すべき なれ 12 ヶ月 前に それ 生成する a モデル。
今、 氷河 質量 バリエーションは 持っている a 季節の パターン
なぜなら 私たちは 期待する 氷河 溶ける もっと早く その間 その 夏 ヶ月
そして 蓄積する その間 その 冬 ヶ月。
しかし から a 前の 予備 時間 シリーズ 分析、
私たちは する ない 見る 一つの 明らか 遅れ 期間 の 12 ヶ月。
私たちは ない 本当に もちろん 何 その 最適 季節の 幅 は
なぜなら の 成長している 天気 矛盾 として a 結果 の グローバル 温暖化。
それなし 指定する 何 私たちの 季節の 遅れ は、
私たちは できない 使用 その 季節の 有馬 モデル。
その また 一般 練習する に 使用 その 非 季節の 有馬 モデル
に 確認する それ 遅れ 期間、 そして それから 走る その 季節の ARIMAモデル
一度 私たちは 知る 何 その 季節の 遅れ だろう なれ。
初め、 良い 走る その 非 季節限定のARIMA モデル
に 確認する その 季節の 遅れ 期間 は 確かに 12 ヶ月。
それから、 良い 埋め込む その 季節の 有馬 モデル
ベース の上 その 最適 季節の 遅れ
に より良い 予報 その 氷河 融解速度
で その 次 20 年。
もし あなた 見て で その モデル 結果 (0, 1, 0) の場合
どれの は その 最高 季節性のない モデル、
あなた できる 見る それ その スロープ は ない 重要な。
その p値 は 0.18、 そして その パラメータ 見積もり は -10.42。
毎 年、 その 氷河 質量 は 予測された に 減少 で について 10ギガメトリック トン。
しかし、 これ モデル は ない 重要な、
どれの 5月 示す それ 私たちは 必要 に 使用 a 季節の モデル。
私たちは 見る それ 12 もっている その 最高 自動車 相関
のために 遅れる 大きい よりも ゼロ の上 これ 右 グラフ。
その 自動車 相関 プロット さらに遠く 確認する
それ 私たちは すべき なれ 使用して a 季節の 遅れ の 12.
後 ランニング その 非 季節の 有馬 モデル、
私たちは 望んでいた に 比較する その （0, 1, 0） 季節性のない モデル
そして その 最高 季節の モデル。
その 季節性のない ARIMAモデル は 表示されている で 暗い ピンク
そして その 季節限定のARIMA モデル は 表示されている で 淡いピンク。
その 色 は a 少し 似ている ここ。
しかし あなた できる 見る
それ その 予測 間隔 のために その 季節の モデル は 多くの より広い
よりも その 季節性のない モデル、
そして その 予測 間隔 から その 季節の モデル
反映する その 季節の パターン。
興味深いことに、 その 全体 傾向 のために その 季節の モデル
は 多くの より急な よりも その 季節性のない モデル、
どれの 5月 示す
それ もし 私たちは する ない 分解する その 季節の 成分、
それから その 季節の パターン 5月 終わり 上 いる a ランダム ノイズ 要素
どれの 意思 希薄 その 信号
そして 作る その スロープ 少ない 急な よりも それ すべき なれ。
その 予測 間隔 のために その 季節の ARIMAモデル は 大きい、
ほとんど おそらく なぜなら それ 考慮する その 季節の 変化、
どれの は 別の 要素 の 不確実性。
しかし、 私たちは する ない 欲しい に 見る その 季節の パターン で その 予測
以来 私たちは 欲しい に 予測する その 氷河 質量 変化 のために それぞれ 月、
ない ただ それぞれ 年。
もし あなた 見て で その ACF グラフ の上 その 底 左、
その 季節の 有馬 モデル もっている a 多くの 小さい ピーク
の 季節の 遅れ の 12, どれの は 右 以上 ここ、
よりも その 非 季節の 有馬 モデル、 どれの は の上 その 右。
その 難しい に 見る なぜなら その グラフ は 重複、
しかし のために その 季節 アル・アリマ モデル、 その 自動車 相関 は 約 ゼロ
のために 残差 大きい よりも ゼロ
どれの ショー それ 私たちは 選んだ a 良い 遅れ 期間。
また、 から その テーブル の上 その 右、 その MA2、12 は 重要な、
どれの 一度 また ショー それ 12 は a 良い 選択
のために その 季節の 遅れ。
M A2、12 だろう なれ その 季節の モデル で a 季節遅れ の 12ヶ月。
で 結論、 私たちは 適用済み 季節性のない そして 季節の ARIMAモデル
に 予報 その 南極 氷河の融解 レート
で その 次 20 年。
その間 その 季節性のない ARIMAモデル できる 予測する
その 一般的な 下向き 軌道 の 氷河 質量 変化、
それ 失敗する に 考慮する その 季節の パターン で その 予測。
その 季節の ARIMAモデル できる 予報 その 季節の そして 傾向 行動、
しかし その 予測 間隔 は 多くの より大きい。
その 季節の 有馬 モデル また は スロープ それ は 20% より急な
よりも 斜面 見つかった から その 非 季節限定のARIMA モデル。
それは 全て I 持っている のために 今日。
ありがとう のために リスニング。
