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      基于泰森多邊形法對南極洲平均溫度測定的研究

      2017-01-21 01:43:19邢晶晶朱家明惠一奇
      關(guān)鍵詞:泰森南極洲觀測站

      邢晶晶,朱家明,鄧 蕾,惠一奇

      (安徽財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

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      基于泰森多邊形法對南極洲平均溫度測定的研究

      邢晶晶,朱家明,鄧 蕾,惠一奇

      (安徽財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

      針對南極洲區(qū)域整體溫度的測定,綜合應(yīng)用泰森多邊形法建立了區(qū)域平均溫度測定模型,運(yùn)用了SPSS,Matlab,EVIEWS,Photoshop等軟件得到了整個南極洲區(qū)域近25年的月平均溫度,通過剔除季節(jié)影響因素得到了時間序列擬合函數(shù),驗(yàn)證了其可行性,為測定南極洲區(qū)域整體平均溫度提供了一種新方法.

      泰森多邊形法;南極洲;平均溫度;時間序列;EVIEWS;溫室效應(yīng)

      南極洲位于地球最南端,氣候極寒干燥,生態(tài)循環(huán)緩慢且沒有固定居民,是唯一未受污染的原始大陸.科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),可以通過南極洲冰層的厚度了解地球大氣層的污染情況和溫室效應(yīng)的程度.其中,平均溫度是研究氣候變化和溫室效應(yīng)的重要指標(biāo).到目前為止,雖然已經(jīng)有18個國家在南極洲建立了140多個科學(xué)考察站,但如何把這些科考站記錄的溫度數(shù)據(jù)綜合起來得到整個南極洲大陸的平均溫度,目前還沒有公認(rèn)的可靠方法.本研究嘗試提供一種大區(qū)域平均溫度測定的新方法,并就該方法的可行性進(jìn)行了研究.

      1 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè)

      本研究的數(shù)據(jù)來源為文獻(xiàn)[1]中南極洲各觀測站的記錄數(shù)據(jù),提出以下假設(shè):①忽略風(fēng)對溫度的影響;②海面溫度與陸地溫度相同;③默認(rèn)溫度為地表溫度;④數(shù)據(jù)來源真實(shí)可靠,計算中沒有錯誤及誤差.

      2 區(qū)域整體平均溫度的測定

      測定某地區(qū)的溫度,通常情況下是通過該區(qū)域各個觀測站測得的數(shù)據(jù)來估計一定范圍內(nèi)的平均溫度.由于各個觀測站點(diǎn)分布不均,大范圍內(nèi)平均溫度的估計不能直接簡單加總平均,要根據(jù)其他方法估計,本研究引用文獻(xiàn)[2]中的泰森多邊形法來解決此問題.

      定義1泰森多邊形法由美國氣候?qū)W家Thiessen于1911年提出,是為了利用離散分布的氣象站記錄數(shù)據(jù)來計算平均降雨量的方法,原理是將所有相鄰觀測點(diǎn)連成銳角三角形,作所有三角形各邊的垂直平分線,每個氣象站周圍的垂直平分線所圍成的只包含一個點(diǎn)的多邊形就稱為泰森多邊形,也稱為Voronoi圖或Dirichlet圖,用這個點(diǎn)的降雨量代表整個多邊形區(qū)域的降雨量.每個多邊形區(qū)域面積占總區(qū)域面積的權(quán)重為該區(qū)域的降雨量加權(quán),最后累加得到總區(qū)域的降雨量,這種方法稱為泰森多邊形法.公式如下:

      (1)

      另外,泰森多邊形有3個特殊的性質(zhì):①每個泰森多邊形區(qū)域內(nèi)有且僅有一個離散點(diǎn);②每個泰森多邊形內(nèi)的點(diǎn)到此離散點(diǎn)的距離最近;③位于泰森多邊形上的點(diǎn)距離其兩邊多邊形內(nèi)的離散點(diǎn)距離相等.根據(jù)這3個特殊性質(zhì),泰森多邊形法與普通的算術(shù)平均法相比,剔除了觀測點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)分布不均所帶來的誤差,文獻(xiàn)[2]的實(shí)際應(yīng)用也證明了泰森多邊形法比普通算術(shù)平均法的誤差更小.

      泰森多邊形法多用于求解區(qū)域平均降雨量,本研究將此方法延用于區(qū)域平均溫度的測定.

      3 南極洲1990—2015年區(qū)域平均溫度的測定

      3.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

      從British Antarctic Survey website上獲取1990—2015年的地面人工觀測站和地面自動觀測站共113個觀測站點(diǎn)的月平均溫度數(shù)據(jù),根據(jù)各個觀測站點(diǎn)的經(jīng)緯度在地圖上找出相應(yīng)位置.由于本研究著重研究1990—2015年南極洲溫度變化的情況,所以將所得到的站點(diǎn)數(shù)據(jù)中此時間區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的站點(diǎn)去除.又因?yàn)榈孛嫒斯び^測站和地面自動觀測站中一些站點(diǎn)的距離較近,將這些站點(diǎn)的數(shù)據(jù)合并以進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)充,最后得到符合要求的31個站點(diǎn).這31個站點(diǎn)的數(shù)據(jù)中仍然有部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,在保證數(shù)據(jù)完整性的前提下,利用SPSS軟件中的替換缺失值功能填補(bǔ)缺失值.由于所得到的數(shù)據(jù)中有較多連續(xù)缺失值,所以需要利用缺失點(diǎn)處的線性趨勢法填補(bǔ)缺失值.該法的原理是根據(jù)缺失值所在的整個序列構(gòu)造線性回歸方程,用回歸方程在缺失點(diǎn)的預(yù)測值替換缺失值.

      圖1 泰森多邊形圖在地圖上的映射Fig.1 The mapping of Voronoi Diagram-Thiessen Polygon

      3.2 泰森多邊形法對南極洲區(qū)域的劃分

      將所研究的31個站點(diǎn)在地圖上的分布抽象到二維坐標(biāo)系中,以南極點(diǎn)為原點(diǎn),以東(西)經(jīng)90°線和本初子午線(180°經(jīng)線)分別為x,y軸,借助坐標(biāo)轉(zhuǎn)換工具[3]建立直角坐標(biāo)系,按照觀測站的經(jīng)緯度分別確定其在直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo).根據(jù)上述泰森多邊形的定義,在Matlab中畫出依據(jù)31個站點(diǎn)位置構(gòu)造出的泰森多邊形,建立的坐標(biāo)系在地圖上的映射如圖1所示.

      3.3 南極洲1990—2015年各月份的平均溫度

      讀取所建立坐標(biāo)系中的31個坐標(biāo),在Matlab中分別計算各個泰森多邊形的面積及其與總面積的比值,得到31個站點(diǎn)的權(quán)重.以月份為單位,依據(jù)公式(1)為各個站點(diǎn)的溫度數(shù)據(jù)加權(quán),得出總區(qū)域的月平均溫度數(shù)據(jù),見表1.

      表1 南極洲各站點(diǎn)1990—2015年的月平均溫度Tab.1 1990—2015 years average temperature of each site in Antarctica ℃

      續(xù)表 ℃

      圖2 年平均溫度趨勢Fig.2 Annual average temperature trend chart

      由表1中的月平均溫度數(shù)據(jù)計算出各年的平均溫度,將其制成如圖2所示的折線圖.其中,2015年缺少11月和12月的數(shù)據(jù),對其平均值有一定影響,故圖2中只取前25年的平均溫度數(shù)據(jù).

      從圖2可以看出,年平均溫度數(shù)據(jù)的趨勢線向右上方傾斜,由此猜測年平均溫度有緩慢增長的趨勢.

      4 南極洲區(qū)域平均溫度的變化特征

      4.1 確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性

      南極洲月平均溫度隨時間變化且數(shù)據(jù)間相互獨(dú)立,符合時間序列條件.根據(jù)應(yīng)用時間序列分析[4],將數(shù)據(jù)錄入EVIEWS軟件觀察數(shù)據(jù)時序圖與序列相關(guān)圖來判斷月平均溫度的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn),如圖3和圖4所示.

      圖3 月平均溫度時序Fig.3 Monthly mean temperature time series

      圖4 月平均溫度序列相關(guān)圖Fig.4 Monthly mean temperature series correlation

      從圖4可以看出,自相關(guān)函數(shù)呈三角函數(shù)變化趨勢,偏自相關(guān)函數(shù)在10倍的標(biāo)準(zhǔn)差之外才逐漸趨于0,這表明該時間序列是非平穩(wěn)的,不能直接進(jìn)行時間序列的模擬,數(shù)據(jù)中還存在未提取的影響因素.

      4.2 剔除季節(jié)因素的影響

      考慮到月平均溫度數(shù)據(jù)有季節(jié)性變動,試從數(shù)據(jù)中剔除季節(jié)因素的影響.對數(shù)據(jù)使用EVIEWS軟件進(jìn)行季節(jié)因素的剔除,結(jié)果如圖5所示.

      從圖5可以看出,剔除季節(jié)因素后的月平均溫度數(shù)據(jù)基本符合平穩(wěn)時間序列,季節(jié)因子是造成原數(shù)據(jù)不平穩(wěn)的主要因素.對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行序列相關(guān)分析,自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)值均在2倍標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi),是平穩(wěn)時間序列,表明其可以進(jìn)行平穩(wěn)時間序列的擬合.

      圖5 季節(jié)調(diào)整后的序列特征圖Fig.5 Feature of the sequence after seasonal adjustment

      4.3 平穩(wěn)時間序列的擬合

      觀察圖5可發(fā)現(xiàn),剔除季節(jié)因素后的數(shù)據(jù)在自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)方面均為一階結(jié)尾,故嘗試建立AR(1)模型、MA(1)模型和ARMA(1,1)模型.根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,三者的P檢驗(yàn)值均很小,都可作為剔除季節(jié)因素后數(shù)據(jù)的模型.此處根據(jù)赤池準(zhǔn)則和施瓦茨準(zhǔn)則,選擇AIC值和SC值更優(yōu)的MA(1)模型進(jìn)行擬合.

      表2 標(biāo)準(zhǔn)序列最小二乘估計結(jié)果Tab.2 Least square estimation

      為檢驗(yàn)所建立的時間序列函數(shù)是否合理,對已有序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并對其進(jìn)行最小二乘估計(LS),結(jié)果如表2所示.

      由表2可以看出,自回歸系數(shù)參數(shù)估計結(jié)果不為0,R2及調(diào)整的R2都較為合理,AIC和SC值較小且D-W值在2左右,單位根也在單位圓內(nèi),可以認(rèn)為Xt平穩(wěn),可寫出模型:

      Xt=εt+0.182 516εt-1,εt~N(0,σ2),

      (2)

      式中: εt代表白噪聲過程 .

      上述函數(shù)反映月平均溫度隨時間的增長緩慢上升,可推測南極洲的氣候正在逐漸變暖,與全球氣候變暖的客觀事實(shí)相符.

      5 結(jié)語

      南極洲冰川淡水資源豐富,冰層的厚度與平均溫度的變化等因素能幫助人們了解溫室效應(yīng)的程度,有很高的研究價值.本課題引用了應(yīng)用于降水量測定的泰森多邊形法,合理處理了復(fù)雜數(shù)據(jù),并對得到的具有季節(jié)性特征的時間序列進(jìn)行了加工處理,使其得以擬合為函數(shù).最后,根據(jù)本方法得到的時間序列擬合函數(shù)表示南極洲月平均溫度有緩慢上升的趨勢,與全球變暖的客觀事實(shí)相符.

      [1] Antarctic Climate Data Results From The SCAR READER Project[DB/OL].[2016-03-08].http://legacy.bas.ac.uk/met/READER.

      [2] 龍胤慧,廖梓龍.基于泰森多邊形法的慶陽市面雨量計算[J].河北工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012,29(3):64-67.

      [3] 李少華,劉遠(yuǎn)剛,王延忠.泰森多邊形在地質(zhì)數(shù)據(jù)去叢聚中的應(yīng)用[J].物探與化探,2011,35(4):561-564.

      [4] 王黎明,王連,楊楠.應(yīng)用時間序列分析[M].上海:復(fù)旦大學(xué)出版社,2009.

      2016-04-29

      國家自然科學(xué)基金(11301001);安徽財經(jīng)大學(xué)教研項目(acjyzd201429)

      邢晶晶(1995-),女,安徽合肥人,本科生,研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計.

      朱家明(1973-),男,安徽泗縣人,副教授,研究方向?yàn)閼?yīng)用數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)建模.

      P204

      A

      1674-330X(2016)04-0049-04

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