使用 JMP® 建立北極和南極海冰消失的預測模型… 使用 JMP ®建立預測模型，預測氣候變遷導致的北極和南極海冰消失
Manny Uy 博士，約翰霍普金斯大學應用物理學首席研究員
Josefino Comiso 博士，美國國家航空暨太空總署戈達德太空飛行中心首席科學家
從 1978 年到 2012 年，我們收集了北極和南極的冰範圍、冰面積和冰濃度的衛星資料。雖然最小平方法線性迴歸模型可以（而且經常）用於短期外推，但它並不是進行長期預測的最佳統計技術——尤其是在季節性變化等週期性現象的情況下。季節性時間序列建模的基礎統計技術是 Box-Jenkins 自回歸移動平均 (ARIMA) 方法。使用 JMP 10 中的 Box-Jenkins ARIMA 時間序列模型，北極數據分析的結果表明，季節性變化對北極冰範圍、冰面積和冰濃度的影響比年度變化更大。季節性和年度下降趨勢具有統計意義，將從氣候變遷的角度進行討論和解釋。同樣的 Box-Jenkins ARIMA 方法用於預測南極冰層的行為，結果顯示南極冰層的行為比北極的情況更為複雜。北極無冰期可能在九月出現，預計從現在起還有75到105年。
