本文针对人们所关心的全球变暖问题，展开了一系列的讨论： 针对问题一， 首先考虑挖掘能够代表加拿大各地区温度变化的气温数据，经过数据挖 掘、清洗等处理过程，得到加拿大 13 个地区 2000-2019 年的气温数据。通过描述性统计分 析、回归分析、正态拟合、 M-K 突变检验等统计分析方法对加拿大气温变化的时空分布及 变化趋势。第二小问，首先通过提取特定地点的温度信息，分析加拿大西南海域的温度变 化特征，接着通过 EOF 分解，得到全球 SSTA（海洋表面温度异常场）的五个主成分（模 态），并依次对五个模态进行分析，得到全球海洋表面温度变化异常的主要变化规律。
针对问题二， 首先对现有资料进行分析， 寻找影响气候变化的要素，为后期气候预测 提取相关数据做准备；在分析对比既有预测方法优缺点的基础上，探究满足全球气候特征 数据的预测方法， 具体针对数据特点，建立精度高、鲁棒性、自适应高的预测模型，即具 有鲁棒性的回声状态网络预测方法；通过对影响因素的量化，带入模型对全球温度变化进 行预测，其中通过对比模拟预测值与实际观测值验证了模型的有效性；最后， 同比其他预 测模型，证明该模型的优势。
针对问题三， 首先从极寒天气发生地区的地理特征出发，分析极寒天气的影响因素， 从而简单论证了极寒天气与气候变化之间的关系。然后，我们借助极值理论， 并选取加拿 大 NUNAVUT 地区为例，分析该地区近 20 年来极寒天气出现的变化特征，初步讨论某地 极寒天气的出现与该地区气候变化的关系。然后从全球性的角度，通过构建分层的贝叶斯 时空模型，进一步分析全球变暖和局地极寒现象的出现之间是否矛盾。
针对问题四， 首先我们运用简单阐述了“全球变暖了，某地今年的冬天特别冷” 之间 的关系。紧接着，结合系统动力学的分析方法，重新介绍了“全球变暖”的概念，并且考 虑了大气系统内部各圈层复杂的相互作用，以及两个重要的大气系统外界因素对气候变化 的影响，对气候变化的趋势以及复杂性进行分析。
关键词： EOF 气候预测 非线性时间序列 分层贝叶斯时空模型 系统动力学
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