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Innovative trend analysis methods using multi-duration and variable length sub-series
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AI
DOI：10.1088/2515-7620/ae67e7.png)
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摘要
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气候变化是我们时代最严峻的挑战之一，并明显体现在全球平均温度的上升中。本研究使用创新趋势分析（ITA）、基于频率的ITA、多持续时间ITA（MD-ITA）以及多持续时间不同长度ITA（MDL-ITA）对1854-2023年的全球平均温度趋势进行了分析，涵盖10年、20年、30年、40年和50年的时间尺度。ITA和F-ITA的结果揭示了全球温度分布的显著上升趋势，其中低温（13.0摄氏度-13.5摄氏度）在后期消失，高温（14.5摄氏度-15.0摄氏度）和极高温度（15.0摄氏度-15.5摄氏度）出现频率增加。MD-ITA表明， warming估计强烈依赖于所选时间尺度。MD-ITA分析显示，短持续时间时期对内部变率更敏感，可能产生弱趋势甚至负趋势，而长时期则产生更稳定且持续显著的warming信号。MDL-ITA分析补充了这一视角，展示了近期短期温度条件如何偏离更广泛的历史背景，而提出的趋势-长度指标量化了这种分布分离的程度。Bootstrap置信区间表明，最近的warming趋势在统计上具有鲁棒性。这些发现表明，基于多时间尺度ITA的分析通过区分持续长期变化与短期波动，并表明近期warming不仅在幅度上更强，而且在温度分布上更广泛，从而提高了对全球warming的解读。
Keyword:
climate change
global temperatures
& Scedil
en's ITA
MD-ITA
MDL-ITA
期刊
E
IF:
2.9
论文数:
436
被引数:
0
机构
引用论文
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