论文研究 - 使用统计降尺度技术对尼日利亚港口港口城市的最低和​​最高温度进行预测

这项研究的重点是将统计缩减技术应用于1985-2014年间哈科特港的每日最低和最高温度。 为了选择校准周期，采用了2014年的威尔比和威格利假设。 但是，在选择受检法线时采用了布鲁克纳圆假设。 哈科特港最低和最高温度的辅助数据是从尼日利亚气象局（NIMET）的档案中收集的。 从HadCM3网站上选择了与哈科特港气象站相对应的HadCM3的网格单元，以生成大型预测因子。 在校准期间将温度数据标准化后。 为了分析数据，使用了方差分析和成对t检验。 结果表明，该模型在p <0.05时具有显着性，这表明HadCM3的大规模预测因子表现出色，并且该区域的温度模式明显依赖于它们。 邓肯（Duncan）统计数据显示，在A2情景中，从1960年至2080年，最高温度将平均升高3.1°C，而对于B2，同期最高温度将升高0.18°C。 对于最低温度，ANOVA和A2的ANOVA值也分别相差0.21°C和0.11°C。 配对的t检验统计数据表明，在A2和B2情景下，最大和最小温度的这些变化在p <0.05时均显着。 大力倡导植树造林，固碳。