気温の異常、特に極端な気温は、生態系、経済、および人間の健康に深刻な影響を与える可能性があるため、注目を集めています。過去および潜在的な将来の気温異常の影響は、地域によって異なり、さらには局所的にも異なります。温度異常の地域特性を理解し、人間の居住環境を管理するニーズを満たすために、Yang の研究グループは、地域規模の温度異常評価を促進するための 3 段階のハイブリッド モデルを具体的に提示しています [1]。
クラスタリングは、一連のデータをクラスタと呼ばれる一連の意味のあるグループに分割するプロセスです。 K-means クラスタリング アルゴリズムは、データを K 個の重複しない領域に分割できる最も単純な教師なし学習アルゴリズムの 1 つです。クラスター分析による気温異常の地域化では、気温の特徴が似ている観測所をまとめてクラスターを形成します。しかし、その信頼性は、最初のクラスターの中心とクラスターの数によって過度に影響を受けます。不確実性を減らし、地域化中の客観性を促進するために、この論文では、経験的直交関数（EOF）および回転経験的直交関数（REOF）分析をそれぞれ使用して、クラスター数とクラスターの中心を先験的に選択しました。客観的な地域化に基づいて、3 段階のハイブリッド モデルが開発されました。
3 段階のハイブリッド モデルの目標は、地域的に一貫した変化を特定し、小地域の傾向を分析し、重要な地域を発見することでした。それは、空間的地域化、時間的傾向、および地域的感度分析の段階で構成されていました。 ステージI モデル EOF、REOF、および K-means クラスタリング アルゴリズムを使用して、コヒーレントな温度変化を持つサブ領域を客観的に特定することを目的としています。地域化の検証と調整を行った後、ステージ II モデルの Mann-Kendall 検定によってサブ地域の時間的傾向を分析しました .サブ領域間の温度感度の比較は、ステージ III モデルでセンの勾配法を使用して行われました。
3 段階ハイブリッド モデルの手順は次のとおりです。ステップ 2. EOF 分析によってクラスター数 k を決定します。ステップ 3. REOF 分析によって初期クラスタリング センター c を決定します。ステップ 4. K-means クラスタリング アルゴリズムを使用して、r ステーションを k クラスタ グループに割り当てます。ステップ 5. クラスタ グループとステーションの地理的位置に基づいてサブリージョンを特定します。ステップ 6. サブリージョン内の均一性とサブリージョン間の不均一性を検証します。ステップ 7. Mann-Kendall 検定を使用して一時的な傾向を分析します。ステップ 8. センの勾配法を使用して地域感度を分析します。
要約すると、これは気象および水文分野の時空間解析に適用できる一般的かつ体系的なモデルです。この論文では、1966 年から 2015 年までに中国の 537 の観測所から収集された毎日のデータを使用して、年平均気温と極端気温を分析しました。これには、年平均気温、最低気温、最高気温 (Tm、TNm、および TXm)、極端な最低気温と最高気温が含まれます。 (TNe および TXe)。 EOF、REOF、および K-means クラスタリング分析の組み合わせを使用して、537 の気温ステーションを少数の地域にグループ化しました。
図 2 は、ステージ I モデルに基づいた平均気温異常と極端な気温異常の空間的地域化を示しています。サブ領域の数は、Tm、TNm、TXm、TNe、および TXe について、それぞれ 6、7、8、9、および 8 でした。 Tm を例にとると、中国は北西、北東、南西、中央、東、南地域を含む 6 つのサブ地域に分割されました (図 2a)。各サブリージョンのステーションの大部分は同じクラスターグループに属しており、地域的に一貫した変化を示しています（図3）。結果のパーティションは、地域内の各ステーションが、他の地域内のステーションよりも、同じ地域内の別のステーションとの相関が高くなるようなものです。
地域的な気温異常の傾向と感度分析によると、1966年から2015年にかけて中国のほとんどの地域で気温の大幅な上昇が観察されたが、サブ地域間の温暖化率は大きく異なっていた.図4（a）は、地域的な温度異常。図 4(b) は、各サブリージョンの標高の平均標高と誤差範囲を示しています。
図4から、最高気温は高地で大きく上昇し、最低気温は中低地で大きく上昇した。たとえば、TNm と TNe で最も敏感な地域は地域 I と VI で、平均標高はそれぞれ 991 m と 51 m でした。 TXm の地域 II と TXe の地域 III の温暖化傾向が最も顕著で、平均標高はそれぞれ 1694 m と 2098 m でした。
これらの調査結果は、雑誌 Atmospheric Research に最近掲載された記事「1966 年から 2015 年までの中国における温度異常の地域化、傾向、および感度分析のための 3 段階ハイブリッド モデル」で説明されています。 .この研究は、北京師範大学の Feifei Wu 博士、XiaoHua Yang 教授、Zhenyao Shen 教授によって実施されました。関連する人間居住環境の問題をすべての人が解決できるように、3 段階のハイブリッド モデルが開発されることを願っています。
参照 :
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