在这项研究中，将切片功能时间序列（SFTS）模型应用于全球，北部和南部温度异常。 我们从美国国家航空航天局（NASA）的戈达德空间研究所（GISS）获得了陆地和陆地表面空气和海水的综合温度。 该数据可用于自1880年至今的全球平均数，北半球平均数和南半球平均数（每月，每季度和每年）（更新至2019年3月）。 我们分析了全球地表温度变化，比较了其他分析方法，并解决了有关全球变暖现实的问题。 在上个世纪，我们不仅在全球温度序列中而且在南北半球序列中都检测到离群值。 未来20年的预测是使用SFTS模型获得的。 将这些预测与ARIMA，带有漂移的随机游走和指数平滑状态空间（ETS）模型进行比较。 根据均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和预测间隔的长度进行比较。
