คำถามติดแท็ก climate

ข้อความนี้ในบทความของ Reuter จาก 25.02.2019 ขณะนี้มีอยู่ทั่วข่าว: หลักฐานของภาวะโลกร้อนที่มนุษย์สร้างขึ้นได้รับความนิยม 'มาตรฐานทองคำ' [นักวิทยาศาสตร์] กล่าวว่าความมั่นใจว่ากิจกรรมของมนุษย์กำลังเพิ่มความร้อนที่พื้นผิวโลกได้ถึงระดับ "ห้าซิกม่า" ซึ่งเป็นมาตรวัดทางสถิติซึ่งหมายความว่ามีโอกาสเพียงหนึ่งในล้านเท่านั้นที่สัญญาณจะปรากฏขึ้นหากมี ไม่มีภาวะโลกร้อน ฉันเชื่อว่านี่หมายถึงบทความนี้"ฉลองครบรอบสามเหตุการณ์สำคัญในวิทยาศาสตร์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ"ซึ่งมีพล็อตซึ่งแสดงแผนผังด้านล่าง (เป็นภาพร่างเพราะฉันไม่สามารถหาภาพโอเพนซอร์สสำหรับต้นฉบับที่คล้ายกัน พบรูปภาพฟรีที่นี่ ) บทความอื่นจากกลุ่มการวิจัยเดียวกันซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นแหล่งต้นฉบับมากกว่าอยู่ที่นี่ (แต่ใช้นัยสำคัญ 1% แทน5 σ5σ5\sigma ) พล็อตนำเสนอการวัดจากกลุ่มวิจัยที่แตกต่างกันสามกลุ่ม ได้แก่ ระบบตรวจจับระยะไกล, ศูนย์สำหรับการใช้งานและการวิจัยดาวเทียมและมหาวิทยาลัยอลาบามาที่ Huntsville พล็อตแสดงเส้นโค้งสัญญาณที่เพิ่มขึ้นสามเส้นต่ออัตราส่วนสัญญาณรบกวนเป็นฟังก์ชันของแนวโน้มความยาว 5 σ5σ5\sigma ††^{\dagger}5 σ5σ5\sigma 5 σ5σ5 \sigma ††^\dagger

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

ในการสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศคุณกำลังมองหาโมเดลที่สามารถถ่ายทอดสภาพภูมิอากาศของโลกได้อย่างเพียงพอ ซึ่งรวมถึงรูปแบบการแสดงที่มีลักษณะกึ่งวัฏจักร: สิ่งต่าง ๆ เช่น El Nino Southern Oscillation แต่โดยทั่วไปการตรวจสอบรูปแบบเกิดขึ้นในช่วงเวลาสั้น ๆ ซึ่งมีข้อมูลการสังเกตที่เหมาะสม (ในช่วง 150 ปีที่ผ่านมา) ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองของคุณสามารถแสดงรูปแบบที่ถูกต้อง แต่อยู่นอกระยะเช่นการเปรียบเทียบเชิงเส้นเช่นความสัมพันธ์จะไม่เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองนั้นทำงานได้ดี .. การแปลงฟูริเยร์แบบไม่ต่อเนื่องมักใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสภาพภูมิอากาศ ( นี่คือตัวอย่าง ) เพื่อรับรูปแบบวงจรดังกล่าว มีการวัดมาตรฐานของความคล้ายคลึงกันของ DFT สองตัวที่สามารถใช้เป็นเครื่องมือตรวจสอบ (เช่นการเปรียบเทียบระหว่าง DFT สำหรับแบบจำลองและแบบจำลองสำหรับการสังเกต) หรือไม่ มันจะสมเหตุสมผลไหมที่จะใช้อินทิกรัลของค่าต่ำสุดของ DFTs สองมาตรฐานที่กำหนดพื้นที่ (โดยใช้ค่าจริงที่แน่นอน) ฉันคิดว่าสิ่งนี้จะส่งผลให้คะแนนโดยที่x = 1x ∈ [ 0 , 1 ]x∈[0,1]x\in[0,1]x = 1⟹x=1⟹x=1\impliesรูปแบบเหมือนกันทุกประการและx = 0⟹x=0⟹x=0\impliesรูปแบบที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ข้อเสียของวิธีการดังกล่าวอาจเป็นอย่างไร

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

สมมติว่าฉันมีอนุกรมเวลาจำนวนหนึ่งเช่นจำนวนบันทึกอุณหภูมิจากสถานีต่าง ๆ ในภูมิภาค ฉันต้องการได้รับการบันทึกอุณหภูมิเดียวสำหรับทั้งภูมิภาคซึ่งฉันสามารถอธิบายลักษณะของภูมิอากาศในภูมิภาค วิธีการที่เข้าใจง่ายอาจเพียงแค่ใช้ค่าเฉลี่ยของทุกสถานีในแต่ละเวลา แต่ความรู้สึกทางสถิติของฉัน (ซึ่งฉันยังติดต่อไม่ได้ด้วย) บอกฉันว่านี่อาจไม่ใช่เรื่องง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันจินตนาการว่าค่าเฉลี่ยทั่วทั้งภูมิภาคจะลบจุดสุดยอดอุณหภูมิที่น่าสนใจบางส่วนและฉันอาจมีปัญหากับการพึ่งพาระหว่างสถานีปิด ฉันอาจประสบปัญหาอื่นใดอีกถ้าฉันลองใช้กลยุทธ์เช่นนี้และมีวิธีที่จะเอาชนะพวกเขาหรือวิธีการที่เหมาะสมกว่าในการรวมข้อมูลประเภทนี้ หมายเหตุ: คำตอบอาจกว้างกว่าตัวอย่างเชิงพื้นที่ที่ฉันให้ไว้

10 time-series  climate