劉建霞 李洪軒 王奕博 焦洋洋

摘 要：極寒天氣是一種特殊天氣現(xiàn)象，研究這種極端氣象與全球變暖的相關(guān)性有重要意義。本文通過Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)分析法以及SPSS回歸方法探究極端天氣事件的出現(xiàn)與全球氣候變化的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)全球氣溫變暖與極端天氣現(xiàn)象存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，兩個現(xiàn)象并不矛盾，可以并存。

關(guān)鍵詞：極端天氣;全球變暖;相關(guān)性

中圖分類號：S162文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5168（2020）02-0150-03

Abstract： Extreme cold weather is a special weather phenomenon， and it is important to study the correlation between this extreme weather and global warming. This paper used Pearson and Spearman correlation coefficient analysis and SPSS regression method to explore the correlation between the occurrence of extreme weather events and global climate change， found that there was a significant positive correlation between global warming and extreme weather phenomena，the two phenomena were not contradictory and could coexist.

Keywords： extreme weather;global warming;correlation

近年來，全球變暖日益明顯，環(huán)境問題受到全球關(guān)注[1]。人類的生存活動需要消耗石油、煤炭、天然氣等化石燃料，其間產(chǎn)生大量的二氧化碳、甲烷等溫室氣體。大量溫室氣體排放會導(dǎo)致溫室效應(yīng)，使得全球氣候變暖。當(dāng)前，全球頻繁出現(xiàn)極端天氣，人們需要深入研究極端天氣和全球變暖的關(guān)系。

1 研究方法

相關(guān)性分析是一種統(tǒng)計評估方法，用于研究兩個變量之間的關(guān)系強(qiáng)度[2]。當(dāng)想要確定變量之間是否存在聯(lián)系時，這種特殊類型的分析是有用的。如果兩個變量之間存在相關(guān)性，當(dāng)一個變量發(fā)生系統(tǒng)性變化時，另一個變量也會發(fā)生系統(tǒng)性變化，這些變量在一段時間內(nèi)一起變化。如果發(fā)現(xiàn)二者存在相關(guān)性，測量值可以是正的，也可以是負(fù)的。如果一個變量與另一個變量同時增加，則存在正相關(guān)關(guān)系。如果一個變量隨著另一個變量的增大而減小，則存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。常用的相關(guān)性分析主要有圖表分析法、皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)等。

圖表分析法是最常見也是最簡單的相關(guān)性分析方法，主要是對兩個變量之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，簡單來說就是繪制圖表。單純從數(shù)據(jù)角度很難發(fā)現(xiàn)其中的趨勢和聯(lián)系，而將數(shù)據(jù)點繪制成圖表后，趨勢和聯(lián)系就會變得清晰起來。

Spearman相關(guān)系數(shù)表明[X]（獨立變量）和[Y]（依賴變量）的相關(guān)方向。當(dāng)[X]增加時，[Y]趨于增加，則Spearman相關(guān)系數(shù)為正。當(dāng)[X]增加時，[Y]趨于減少，則Spearman相關(guān)系數(shù)為負(fù)。Spearman相關(guān)系數(shù)為0表明，當(dāng)[X]增加時，[Y]沒有任何趨向性。當(dāng)[X]和[Y]越來越接近完全的單調(diào)相關(guān)時，Spearman相關(guān)系數(shù)會在絕對值上增加。當(dāng)[X]和[Y]完全單調(diào)相關(guān)時，Spearman相關(guān)系數(shù)的絕對值為1。完全的單調(diào)遞增關(guān)系意味著任意兩對數(shù)據(jù)[Xi，Yi]和[Xj，Yj]，有[Xi-Yi]和[Xj-Yj]總是同號。完全的單調(diào)遞減關(guān)系意味著任意兩對數(shù)據(jù)[Xi，Yi]和[Xj，Yj]有[Xi-Yi]和[Xj-Yj]總是異號。

2 極端天氣與氣候變化的相關(guān)性分析

氣候的變化是由許多人為因素和自然因素造成的[5-7]。主要人為因素包括大氣溫室氣體、人類活動污染排放造成的對流層氣溶膠增多、土地利用變化（如地球森林面積減少）。主要自然作用力是火山爆發(fā)，可能導(dǎo)致小氣溶膠顆粒進(jìn)入平流層，它們可能在平流層停留數(shù)月至數(shù)年，影響地表的太陽輻射。溫室氣體可以吸收紅外輻射，影響地球表面溫度。氣溶膠可以吸收和散射紅外輻射，影響云的光學(xué)和微物理性。

氣候變化主要有兩大表現(xiàn)，一是平均氣溫升高，二是極端天氣增加[8-10]。而溫室氣體濃度升高，對全球氣候變化影響極大。由于流層氣溶膠和土地利用變化的不同，其強(qiáng)迫作用可能發(fā)生于局部區(qū)域，造成某些地區(qū)出現(xiàn)極端天氣。氣候變暖是全球氣候變化趨勢，極端天氣是部分區(qū)域的天氣變化。地球環(huán)境復(fù)雜，處于動態(tài)變化中，各個區(qū)域互相影響。全球氣候變暖肯定會影響區(qū)域天氣。本文統(tǒng)計了近50年美國極端天氣發(fā)生頻次，研究了極端天氣發(fā)生頻次與近50年全球氣溫變化的關(guān)系，并進(jìn)行相關(guān)性分析。

極端天氣影響廣泛，某些極端天氣（如熱浪、干旱和強(qiáng)降水）在過去半個世紀(jì)變得更加普遍和嚴(yán)重。隨著溫室氣體濃度的上升，極端天氣出現(xiàn)頻率會進(jìn)一步上升[11-15]。本研究統(tǒng)計了美國近20年經(jīng)濟(jì)損失超過10億美元的極端天氣發(fā)生次數(shù)和類型，這些極端天氣主要包括龍卷風(fēng)、強(qiáng)雷暴、冰雹、颶風(fēng)、洪水、森林野火、冬季風(fēng)暴，如圖1所示。

2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)分析

本文采用Pearson相關(guān)分析法，對全球平均氣溫和美國極端天氣發(fā)生次數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，全球平均氣溫和極端天氣次數(shù)的相關(guān)系數(shù)[ρ]為0.578，二者呈顯著正相關(guān)。

2.2 Spearman相關(guān)系數(shù)分析

筆者運用Spearman相關(guān)分析法對美國極端天氣和全球氣溫變化進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明，全球平均氣溫和極端天氣次數(shù)的相關(guān)系數(shù)[ρ]為0.505，二者存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。