Phân tích ngẫu nhiên kết hợp về nhiệt độ trung bình hàng ngày và biên độ nhiệt độ trong ngày

Springer Science and Business Media LLC - Tập 135 - Trang 1349-1359 - 2018
B. Sirangelo1, T. Caloiero2, R. Coscarelli3, E. Ferrari4
1Department of Environmental and Chemical Engineering (DIATIC), University of Calabria, Rende, Italy
2National Research Council of Italy, Institute for Agriculture and Forest Systems in the Mediterranean (CNR-ISAFOM), Rende, Italy
3National Research Council of Italy, Research Institute for Geo-Hydrological Protection (CNR-IRPI), Rende, Italy
4Department of Computer Engineering, Modeling, Electronics, and Systems Science (DIMES), University of Calabria, Rende, Italy

Tóm tắt

Trong bài báo này, một mô hình ngẫu nhiên, được đề xuất trước đó cho nhiệt độ tối đa hàng ngày, đã được cải thiện để phân tích kết hợp nhiệt độ trung bình hàng ngày và biên độ nhiệt độ trong ngày. Cụ thể, quy trình áp dụng cho mỗi biến lần lượt thực hiện việc loại bỏ mùa vụ, thông qua việc mở rộng chuỗi Fourier bị cắt ngắn, và chuẩn hóa dữ liệu nhiệt độ, với việc sử dụng các hàm biến đổi thích hợp. Sau đó, một phân tích ngẫu nhiên chung của cả hai biến khí hậu đã được thực hiện thông qua mô hình FARIMA, xem xét sự phụ thuộc ngẫu nhiên giữa các biến, cụ thể là giới thiệu một tương quan chéo giữa các nhiễu chuẩn hóa. Mô hình đã được áp dụng cho năm chuỗi nhiệt độ hàng ngày của miền Nam Italy. Sau khi áp dụng quy trình mô phỏng Monte Carlo, các chu kỳ lặp lại của hành vi chung của nhiệt độ trung bình hàng ngày và biên độ nhiệt độ trong ngày đã được đánh giá. Hơn nữa, các cực đại hàng năm của các biến động nhiệt độ trong các ngày liên tiếp đã được phân tích cho các chuỗi tổng hợp. Kết quả thu được cho thấy các hành vi khác nhau có thể liên quan đến khoảng cách từ biển và vĩ độ của trạm.

Từ khóa

#mô hình ngẫu nhiên #nhiệt độ hàng ngày #biên độ nhiệt độ #phân tích khí hậu #mô hình FARIMA

Tài liệu tham khảo

Akaike H (1974) Maximum likelihood identification of Gaussian autoregressive moving average models. Biometrika 60:255–265 Anderson TW, Darling DA (1952) Asymptotic theory of certain “goodness-of-fit” criteria based on stochastic processes. Ann Math Stat 23:193–212 Baillie RT, Chung S (2002) Modeling and forecasting from trend stationary long memory models with applications to climatology. Int J Forecasting 18:215–226 Bechini L, Bocchi S, Maggiore T, Confalonieri R (2006) Parameterization of a crop growth and development simulation model at sub-model components level. An example for winter wheat (Triticum aestivum L.) Environ Model Softw 21:1042–1054 Box GEP, Jenkins GM (1976) Time series analysis: forecasting and control. Holden-Day, SanFrancisco Burnham KP, Anderson DR (2002) Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. Springer, New York Buttafuoco G, Caloiero T, Coscarelli R (2015) Analyses of drought events in Calabria (southern Italy) using standardized precipitation index. Water Resour Manag 29:557–573 Caballero R, Jewson S, Brix A (2002) Long memory in surface air temperature: detection, modeling, and application to weather derivative valuation. Clim Res 21:127–140 Caldiz DO, Gaspari FJ, Haverkort AJ, Struik PC (2001) Agro-ecological zoning and potential yield of single or double cropping of potato in Argentina. Agric For Meteorol 109:311–320 Caloiero T, Coscarelli R, Ferrari E, Sirangelo B (2015) Analysis of dry spells in southern Italy (Calabria). Water 7:3009–3023 Cardon AH, Fukuda H, Reifsnider KL, Verchery G (eds) (2000) Recent development in durability analysis of composite systems. A.A. Balkeema, Rotterdam, Brookfield ISBN 90 5809 103 1 Coscarelli R, Caloiero T (2012) Analysis of daily and monthly rainfall concentration in southern Italy (Calabria region). J Hydrol 416–417:145–156 Curriero FC, Heiner KS, Samet JM, Zeger SL, Strug L, Patz JA (2002) Temperature and mortality in 11 cities of the eastern United States. Am J Epidemiol 155:80–87 Ehsanzadeh E, Adamowski K (2010) Trends in timing of low stream flows in Canada: impact of autocorrelation and long-term persistence. Hydrol Process 24:970–980 Ferrari E, Caloiero T, Coscarelli R (2013) Influence of the North Atlantic oscillation on winter rainfall in Calabria (southern Italy). Theor Appl Climatol 114:479–494 Franco T (1991) Effects of stressful and unstressful low temperature on vegetable crops: morphological and physiological aspects. Acta Hortic 287:67–76. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.1991.287.6 Granger CWJ, Joyeux R (1980) An introduction to long-range time series models and fractional differencing. J Time Ser Anal 1:15–30 Grimaldi S (2004) Linear parametric models applied on daily hydrological series. J Hydrol Eng 9:383–391 Grimaldi S, Serinaldi F, Tallerini C (2005) Multivariate linear parametric models applied to daily rainfall time series. Adv Geosci 2:87–92 Hajat S, Kovats RS, Atkinson RW, Haines A (2002) Impact of hot temperatures on death in London: a time series approach. J Epidemiol Community Health 56:367–372 Hosking JRM (1981) Fractional differencing. Biometrika 68:165–176 Hosking JRM (1984) Modeling persistence in hydrological time series using fractional differencing. Water Resour Res 20:1898–1908 Hurst HE (1951) Long-term storage capacity of reservoirs. Trans Am Soc Civil Eng 116:770–799 Johnson NL (1949) Systems of frequency curves generated by methods of translation. Biometrika 36:149–176 Keellings D, Waylen P (2012) The stochastic properties of high daily maximum temperatures applying crossing theory to modeling high temperature event variables. Theor Appl Climatol 108:579–590 Koscielny-Bunde E, Kantelhardt JW, Braun P, Bunde A, Havlin S (2006) Long-term persistence and multifractality of river runoff records: detrended fluctuation studies. J Hydrol 322:120–137 Koutsoyiannis D (2002) The Hurst phenomenon and fractional Gaussian noise made easy. Hydrolog Sci J 47:573–595 Kunst AE, Looman CWN, Mackenbach JP (1993) Outdoor air temperature and mortality in the Netherlands: a time-series analysis. Am J Epidemiol 137:331–341 Lohre M, Sibbertsen P, Könning T (2003) Modeling water flow of the Rhine River using seasonal long memory. Water Resour Res 39:1132 Lye LM, Lin Y (1994) Long-term dependence in annual peak flows of Canadian rivers. J Hydrol 160:89–103 Montanari A, Rosso R, Taqqu MS (1997) Fractionally differenced ARIMA models applied to hydrologic time series: identification, estimation, and simulation. Water Resour Res 33:1035–1044 Montanari A, Rosso R, Taqqu MS (2000) A seasonal fractional ARIMA model applied to the Nile River monthly flows at Aswan. Water Resour Res 36:1249–1259 Pelletier JD, Turcotte DL (1997) Long-range persistence in climatological and hydrological time series: analysis, modeling and application to drought hazard assessment. J Hydrol 203:198–208 Prass TS, Bravo JM, Clarke RT, Collischonn W, Lopes SRC (2012) Comparison of forecasts of mean monthly water level in the Paraguay River, Brazil, from two fractionally differenced models. Water Resour Res 48:W05502 Sirangelo B, Caloiero T, Coscarelli R, Ferrari E (2017) A stochastic model for the analysis of maximum daily temperature. Theor Appl Climatol 130:275–289 Smith RL (1993) Long-range dependence and global warming. In: Barnett V, Turkerman KF (eds) Statistics for the environment. Wiley, New York, pp 141–146 Sugiura N (1978) Further analysis of the data by Akaike’s information criterion and the finite corrections. Commun Stat A-Theor 7:13–26 Verdoodt A, Van Ranst E, Ye L (2004) Daily simulation of potential dry matter production of annual field crops in tropical environments. Agron J 96:1739–1753 Ye L, Tang H, Zhu J, Verdoodt A, Van Ranst E (2008) Spatial patterns and effects of soil organic carbon on grain productivity assessment in China. Soil Use Manag 24:80–91 Ye L, Van Ranst E (2002) Population carrying capacity and sustainable agricultural use of land resources in Caoxian County (North China). J Sustain Agr 19:75–94 Ye L, Van Ranst E (2009) Production scenarios and the effect of soil degradation on long-term food security in China. Global Environ Chang 19:464–481 Ye L, Xiong W, Li Z, Yang P, Wu W, Yang G, Fu Y, Zou J, Chen Z, Van Ranst E, Tang H (2013) Climate change impact on China food security in 2050. Agron Sustain Dev 33:363–374