기후 변화로 인한 북극 및 남극 해빙 소멸에 대한 JMP®를 사용한 예측 모델
Manny Uy, 박사, 주요 직원, 존스홉킨스 대학교 응용 물리학
Josefino Comiso, 박사, NASA Goddard 우주 비행 센터 수석 과학자
북극과 남극의 얼음 범위, 얼음 면적 및 얼음 농도에 대한 위성 데이터는 1978년부터 2012년까지 수집되었습니다. 최소 제곱 선형 회귀 모델은 단기 외삽법에 사용될 수 있고 종종 사용되지만, 특히 계절적 변화와 같은 주기적 현상이 있는 경우 장기간에 걸쳐 예측을 하는 데 가장 적합한 통계 기법은 아닙니다. 계절적 시계열 모델링을 위한 기본 통계 기법은 Box-Jenkins 이동 평균 자동 회귀(ARIMA) 방법입니다. JMP 10에서 Box-Jenkins ARIMA 시계열 모델을 사용하여 북극 데이터 분석 결과에 따르면 계절적 변화가 연간 변화보다 북극의 얼음 범위, 얼음 면적 및 얼음 농도에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 계절적 추세와 감소하는 연간 추세는 통계적으로 유의미하며 기후 변화 측면에서 논의되고 설명될 것입니다. 같은 Box-Jenkins ARIMA 방법이 남극의 얼음 행동을 예측하는 데 사용되며, 이는 북극의 경우보다 더 복잡한 것으로 밝혀졌습니다. 아마도 9월에 발생할 얼음 없는 북극의 시간은 현재로부터 75년에서 105년 사이로 추정됩니다.
