氣溫變暖研究中的數(shù)學(xué)問(wèn)題 論文.doc

氣溫變暖研究中的數(shù)學(xué)問(wèn)題摘要本文研究的是引起氣溫上升的因素、以及氣候變暖帶來(lái)的損失問(wèn)題。引起氣溫上升的因素是多種多樣的，同樣氣候變暖帶來(lái)的損失也是多方面的。首先，針對(duì)全球年平均氣溫變化既有趨勢(shì)性又有波動(dòng)性，提出用灰系統(tǒng)理論與時(shí)間序列相結(jié)合的方法建立GM-ARMA組合模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)全球年平均氣溫，并用預(yù)測(cè)出的2001-2008年的數(shù)據(jù)與真實(shí)值做誤差分析，發(fā)現(xiàn)誤差范圍控制在1%以內(nèi)，所以該模型具有較高的精確度。最后采用該組合模型預(yù)測(cè)出2050年之前的全球年平均氣溫，發(fā)現(xiàn)到2050年全球年平均氣溫將達(dá)到15.275度，比2000年高出0.85度。 其次，本文采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法，分析了18812000年引起全球氣溫上升的主要因素，并采用時(shí)間階段法進(jìn)行分析，確定了18801950年間引起全球氣溫上升的主要因素是太陽(yáng)活動(dòng)，19502000年間引起全球氣溫上升的主要因素是溫室氣體，并預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)，溫室氣體排放將依然是引起全球氣溫上升的主要因素。再者，針對(duì)氣候變暖引起的損失問(wèn)題，本文對(duì)由海平面上升引起的全球經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行評(píng)估。第一步，采用度日模型預(yù)測(cè)格陵蘭島未來(lái)50年的冰川融化量；第二步，預(yù)測(cè)未來(lái)50年海平面上升高度；第三步，根據(jù)海平面每升高0.5米所造成的全球經(jīng)濟(jì)損失來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)50年由海平面升高造成的經(jīng)濟(jì)損失，算得2050年因海平面上升造成的全球經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)31.8416萬(wàn)億美元。最后，我們對(duì)當(dāng)今國(guó)際社會(huì)普遍認(rèn)同的氣候變暖減緩措施進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并根據(jù)RICE模型，找到影響排放的因素，并分析出在一些基本減排措施的基礎(chǔ)上，我們要進(jìn)一步改進(jìn)技術(shù)水平，來(lái)降低的減排量。關(guān)鍵詞： GM-ARMA模型 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 灰色關(guān)聯(lián)度分析 度日模型 RICE模型一、問(wèn)題背景與提出1.1 問(wèn)題背景氣候變暖已是人們普遍關(guān)注的問(wèn)題. 由于多種不利因素的影響下,氣候變暖的趨勢(shì)在加劇, 它的危害或不利影響正在顯現(xiàn) ，比如全球變暖的一個(gè)預(yù)期結(jié)果是地表空氣將變干，導(dǎo)致陸地開(kāi)放水體生物的蒸發(fā)率上升，這種增加將導(dǎo)致一系列水循環(huán)的改變。這對(duì)于地球的生態(tài)和整個(gè)生物生存條件都會(huì)引起變化；另外海平面如果地球的冰層過(guò)快的溶化，會(huì)引起海平面的上升，這自然會(huì)引起地球上人類的生活環(huán)境變壞。本題意在從現(xiàn)有的地球氣溫有關(guān)數(shù)據(jù)出發(fā)，獲取信息，進(jìn)而獲得氣溫變化規(guī)律，進(jìn)而對(duì)氣候變暖情況及可能的危害進(jìn)行定量的研究。1.2 問(wèn)題提出1 建立數(shù)學(xué)模型，使用此模型預(yù)測(cè)氣溫的變化趨勢(shì)。2 建立數(shù)學(xué)模型，使用此模型獲取引起氣溫上升的主要原因。3 建立數(shù)學(xué)模型，使用此模型對(duì)氣候變暖的損失進(jìn)行定量估計(jì)。4 通過(guò)以上對(duì)氣候變暖的定量研究，對(duì)于目前的一些預(yù)防氣候變暖的對(duì)策進(jìn)行評(píng)價(jià)，并利用你的研究結(jié)果提出一些更為合理的對(duì)策。數(shù)據(jù)請(qǐng)到氣象年鑒或地理年鑒去找。二、問(wèn)題分析氣候變暖不是某一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的問(wèn)題，它是一個(gè)全球性問(wèn)題。近年來(lái)，人類經(jīng)歷了由于全球氣候變暖帶來(lái)的種種災(zāi)難，進(jìn)而對(duì)全球氣候變暖問(wèn)題達(dá)成了共識(shí)。由于溫室氣體排放過(guò)量而對(duì)造成的全球氣候變暖及其帶來(lái)的各種環(huán)境問(wèn)題已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。2.1 觀測(cè)到的氣候變化及其影氣候系統(tǒng)變暖是毋庸置疑的，目前從全球平均氣溫和海溫升高，大范圍積雪和冰融化，全球平均海平面上升的觀測(cè)(圖 1（b）)中可以看出氣候系統(tǒng)變暖是明顯的。海平面的逐漸上升與變暖相一致(圖 1（a）)。自1961年以來(lái)，全球平均海平面上升的平均速率為每年1.8毫米1.3毫米至2.3毫米，而從1993年以來(lái)平均速率為每年3.1毫米2.4毫米至3.8毫米，熱膨脹、冰川、冰帽和極地冰蓋的融化為海平面上升做出了貢獻(xiàn)。在1993年至2003年期間，海平面上升速率加快是否反映了年代際變化，還是更長(zhǎng)期的上升趨勢(shì)，目前尚無(wú)清晰的結(jié)論。已觀測(cè)到的積雪和海冰面積減少也與變暖相一致(圖 1（c）)。從1978年以來(lái)的衛(wèi)星資料顯示，北極年平均海冰面積已經(jīng)以每十年2.7%2.1%至3.3%的速率退縮，夏季的海冰退縮率較大，為每十年7.4% 5.0%至9.8%。南北半球的山地冰川和積雪平均面積已呈現(xiàn)退縮趨勢(shì)。圖1 全球溫度、海平面、北半球積雪變區(qū)域氣候變化對(duì)自然環(huán)境和人類環(huán)境的其它影響正在出現(xiàn)，雖然由于適應(yīng)和非氣候驅(qū)動(dòng)因子等原因，許多影響尚難以辨別。這些包括溫度增加對(duì)以下方面的影響：對(duì)北半球較高緯度地區(qū)農(nóng)業(yè)和林業(yè)管理的影響，如：農(nóng)作物春播提前，以及由于林火和蟲(chóng)害造成森林干擾體系變更；對(duì)人類健康的某些方面的影響，如：歐洲與熱浪相關(guān)的死亡率、某些地區(qū)的傳染病傳播媒介的變化，以及北半球中高緯度地區(qū)的花粉過(guò)敏；對(duì)北極地區(qū)某些人類活動(dòng)(如冰雪上的狩獵和旅行)的影響，以及對(duì)低海拔高山地區(qū)的某些人類活動(dòng)(如山地運(yùn)動(dòng))的影響。2.2 變化的原大氣中溫室氣體(GHG)和氣溶膠濃度、地表覆蓋率和太陽(yáng)輻射的變化都會(huì)改變氣候系統(tǒng)的能量平衡。自工業(yè)化時(shí)代以來(lái)，由于人類活動(dòng)已引起全球溫室氣體排放增加，其中在1970年至2004年期間增加了70%。二氧化碳(CO2)是最重要的人為溫室氣體。在1970年至2004年間，CO2的排放增加了大約80%。2000年之后，能源供應(yīng)的單位CO2排放量的長(zhǎng)期下降趨勢(shì)出現(xiàn)了逆轉(zhuǎn)。2005年大氣中CO2(379ppm)和CH4(1774ppb)的濃度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了過(guò)去650,000年的自然變化的范圍。全球CO2濃度的增加主要是由于化石燃料的使用,同時(shí)土地利用變化為此做出了另一種顯著但較小的貢獻(xiàn)。已觀測(cè)到的甲烷和氧化亞氮濃度的變化很可能主要是由于農(nóng)業(yè)和化石燃料的使用。自20世紀(jì)90年代初期以來(lái)，甲烷的增長(zhǎng)速率已下降，這與在此期間甲烷總排放量(人為和自然排放源之和)幾乎趨于穩(wěn)定相一致。N2O濃度的增加主要是由于農(nóng)業(yè)。具有很高可信度的是，自1750年以來(lái)，人類活動(dòng)的凈影響已成為變暖的原因之一。 自20世紀(jì)中葉以來(lái)，大部分已觀測(cè)到的全球平均溫度的升高很可能是由于觀測(cè)到的人為溫室氣體濃度7增加所導(dǎo)致。過(guò)去50年以來(lái)，各大陸(南極除外)平均可能出現(xiàn)了顯著的人為變暖。過(guò)去50年中，太陽(yáng)和火山的強(qiáng)迫作用之和可能已產(chǎn)生了冷卻效應(yīng)。只有通過(guò)一些包括人為強(qiáng)迫過(guò)程的模式才能夠模擬出已觀測(cè)到的變暖型態(tài)及其變化。在對(duì)小于大陸尺度的溫度變化觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行模擬和歸因方面仍存在一些難度。所以我們有必要綜合各方面的因素，對(duì)全球氣候變化做一個(gè)預(yù)測(cè)模型，以采取必要的措施來(lái)降低損失。三、模型假設(shè)1、假設(shè)我們找到的數(shù)據(jù)是真實(shí)準(zhǔn)確的；2、假設(shè)在分析影響全球氣溫的因素時(shí)，我們只考慮我們給出的因素，忽略其他的因素；3、假設(shè)本文考慮的溫室氣體只有、和；4、假設(shè)海平面上升僅由冰川融化引起；5、假設(shè)不考慮因溫度引起的結(jié)冰問(wèn)題而造成冰蓋增加；四、 全球氣溫變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 通過(guò)觀察歷史數(shù)據(jù)可知，全球年平均氣溫的時(shí)間序列為既含有確定性的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)又含有隨機(jī)性波動(dòng)的非平穩(wěn)時(shí)間序列。對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)序列，白回歸滑移平均是最成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法之一。而灰色系統(tǒng)理論GM則是一種動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)理論，將這兩者結(jié)合用于全球年平均氣溫預(yù)測(cè)將會(huì)是一種非常有益的探索。本文首先應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論建立了全球年平均氣溫趨勢(shì)項(xiàng)且含有殘差修正的預(yù)測(cè)模型，然后對(duì)剔除趨勢(shì)項(xiàng)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析建立ARMA模型。最后結(jié)合以上兩種模型構(gòu)成了GM組合模型來(lái)對(duì)未來(lái)全球年平均氣溫進(jìn)行了預(yù)測(cè)。4.1 GM(1,1)殘差修正模型4.1.1 GM（1，1）模型 動(dòng)態(tài)趨勢(shì)項(xiàng)的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)主要是基于GM模型，GM模型是一個(gè)擬微分方程的動(dòng)態(tài)模型，它可以較好地描述系統(tǒng)內(nèi)部特征和發(fā)展趨勢(shì)，其外推預(yù)測(cè)性能優(yōu)于統(tǒng)計(jì)回歸方程，而且也不要求樣本數(shù)據(jù)有較大容量和滿足一定統(tǒng)計(jì)分布；另外根據(jù)全球平均氣溫的變化總體是一個(gè)上升的趨勢(shì)，而GM模型是一個(gè)預(yù)測(cè)序列上升的模型，所以這里我們可以運(yùn)用GM模型。設(shè)有數(shù)列共有n個(gè)觀察值、，對(duì)進(jìn)行一次累加（AGO）得到新的數(shù)列，其表達(dá)式為， （1）將（1）式按不同的數(shù)據(jù)序號(hào)i展開(kāi)可得 = =+=+ =+從而得到一組生成序列相應(yīng)的白化微方程為， （2）（2）式中，為待估參數(shù)。將兩個(gè)待估參數(shù)表示為向量形式，則，利用最小二乘法求解得到 （3）式中： （4） （5）將（3）式求得的代入（2）式，并解微分方程，有GM（1，1）預(yù)測(cè)模型為： （6）4.1.2 殘差檢驗(yàn)殘差檢驗(yàn)分兩種：絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差。檢驗(yàn)步驟如下：1) 計(jì)算 i=1，2，3，n2）對(duì)累減還原計(jì)算，即原始數(shù)列模型計(jì)算值，計(jì)算公式為： =- i=1，2，3，n （7） （8）3）計(jì)算絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差絕對(duì)誤差：- i=1，2，n （9）相對(duì)誤差：=/100% i=1，2，n （10）4.2 隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)的ARMA模型對(duì)于剔除趨勢(shì)項(xiàng)后得到的隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)，一般近似為一個(gè)零均值平穩(wěn)時(shí)間序列。滿足時(shí)間序列建立ARMA模型的條件，如果不滿足條件，則可采用差分法，使隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)盡可能地趨近于零均值平穩(wěn)時(shí)間序列，從而可用ARMA(p，q)模型來(lái)描述：式中：p和q分別為自回歸部分和滑動(dòng)平均部分的階數(shù)；（i=1，2，p），（j=1,2,n）分別是自回歸系數(shù)和滑動(dòng)平均系數(shù)；N（），t=1,2,n為白噪聲序列。故ARMA（p,q）模型有p+q+1個(gè)未知數(shù)。要確定這些未知數(shù)，首先要確定模型的階次，即p和q值，這兩個(gè)值可以直接根據(jù)時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的截尾性確定。但是由于這個(gè)方法確定的預(yù)測(cè)模型的精確度不一定高，所以也可以認(rèn)為地預(yù)先設(shè)定階次的范圍，一般階數(shù)上的上界,N是樣本長(zhǎng)度，然后根據(jù)模型殘差方差檢驗(yàn)準(zhǔn)則進(jìn)行模型階數(shù)的最終確定，其中常用的準(zhǔn)則有AIC準(zhǔn)則。AIC的值越小說(shuō)明你和模型的預(yù)測(cè)精確度越高。在確定模型的階次后，我們采用EVIEW軟件你和出有關(guān)的參數(shù)，從而得到隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)建立的ARMA（p，q）模型： (11)組合模型的模型預(yù)測(cè)公式為各因子模型預(yù)測(cè)公式的組合，由灰色模型與ARMA模型組合而成的GMARMA 模型，其預(yù)測(cè)值是由灰色模型得到的預(yù)測(cè)值與由ARMA模型得到的預(yù)測(cè)值之和。4.3 基于GM-ARMA組合模型的全球年平均氣溫預(yù)全球年平均氣溫時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)如下圖2所示。圖2 1881-2000年全球氣溫變化圖從圖2中可知，全球年平均氣溫的時(shí)間序列具有明顯的趨勢(shì)性和隨機(jī)性，因此該數(shù)據(jù)可由時(shí)間序列的分解式來(lái)表示： (12)式中x（t）是由灰色動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)得到的趨勢(shì)項(xiàng)，是由ARMA模型預(yù)測(cè)得到的隨機(jī)項(xiàng)。 已知全球年平均氣溫，利用Matlab編程得到灰色系統(tǒng)的預(yù)測(cè)結(jié)果為： (13) 全球年平均氣溫隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)ARMA模型的階次有AIC準(zhǔn)則確定，根據(jù)樣本長(zhǎng)度確定5為最大階次，運(yùn)用EVIEW軟件計(jì)算出模型在不同階次下的AIC值，得到ARMA（1，1）模型的精確度最高，因此采用ARMA（1，1）模型對(duì)隨機(jī)項(xiàng)進(jìn)行分析。采用EVIEW軟件建立ARMA（1，1）模型，并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如下表所示。表1 ARMA（1，1）參數(shù)估計(jì)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C156.756773119.940.0021440.9983AR(1)0.9999610.01978450.542740.0000MA(1)-0.7542620.070334-10.723930.0000R-squared0.676591Mean dependent var13.97286Adjusted R-squared0.671015S.D. dependent var0.235934S.E. of regression0.135325Akaike info criterion-1.137389Sum squared resid2.124288Schwarz criterion-1.067327Log likelihood70.67467Hannan-Quinn criter.-1.108939F-statistic121.3395Durbin-Watson stat1.622250Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.00Inverted MA Roots.75由上表可知，估計(jì)方程為：=AR(1)= 0.999961,MA(1)=-0.754262,BACKAST=1981 (14)分析上表可見(jiàn)，T統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)量、Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量均很顯著，可以認(rèn)為殘差序列是純隨機(jī)序列，模型方差達(dá)到了擬合優(yōu)度要求。接下來(lái)我們對(duì)1881-2000年的全球平均氣溫進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到如下圖3所示。圖3平穩(wěn)性檢驗(yàn)由圖3可知，雖然全球平均氣溫變化的自相關(guān)系數(shù)變化范圍不是特別明顯，但是以遞減的趨勢(shì)變化，因此可認(rèn)為p=1；另外偏相關(guān)系數(shù)變化就比較明顯，且第一個(gè)數(shù)據(jù)的偏相關(guān)系數(shù)較大，因此可認(rèn)為q=1，且Prob=0，通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)，所以我們認(rèn)為上文中采用ARMA（1，1）模型是比較合理的。由此得到全球年平均氣溫T(t)的改進(jìn)GM-ARMA模型為：T(t)= +AR(1)= 0.999961,MA(1)=-0.754262,BACKAST=1981 (15)由于時(shí)間序列真正具有實(shí)際意義并且預(yù)測(cè)精度較高的預(yù)測(cè)值僅僅是整個(gè)預(yù)測(cè)序列中的前面幾個(gè)預(yù)測(cè)值，而較遠(yuǎn)的預(yù)測(cè)值只是反映了未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。我們先來(lái)用1881-2000年的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行殘差分析，結(jié)果如下圖所示。圖4 1881-2000年氣溫真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的殘差分析由圖4我們可知1881-2000年的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的殘差范圍的絕對(duì)值控制在0.4%以內(nèi)，說(shuō)明我們運(yùn)用此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果是比較好的。接下來(lái)我們運(yùn)用EVIEW軟件預(yù)測(cè)出全球2001年至2050年的平均氣溫，并利用得到的2001-2008年的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行誤差分析，結(jié)果如下表所示。表2 2001-2008年的氣溫預(yù)測(cè)值與真實(shí)值誤差年份20012002200320042005200620072008真實(shí)值14.465 14.560 14.530 14.485 14.615 14.535 14.575 14.435 預(yù)測(cè)值14.45114.47914.47514.50414.49914.52914.52514.555誤差0.10%0.56%0.38%0.13%0.79%0.04%0.34%0.83%由表2可知，2001-2008年的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差范圍在1%以內(nèi)，說(shuō)明模型的效果還是比較好的。因此可以利用此模型進(jìn)行2008年以后數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的結(jié)果如下圖所示。 圖5 2001-2005年全球氣溫變化趨勢(shì)圖5中，當(dāng)中的線條是未來(lái)50年全球氣溫的預(yù)測(cè)值，上下兩天線是一個(gè)波動(dòng)范圍。由圖4我們可知，未來(lái)50年全球氣溫的變化將以遞增的趨勢(shì)變化，具體氣溫變化如下表所示。表3 未來(lái)40年全球氣溫預(yù)測(cè)值年份預(yù)測(cè)值年份預(yù)測(cè)值201114.57706203114.88083201214.60912203214.92168201314.60423203314.91545201414.63708203414.9573201514.63208203514.95092201614.66573203614.99379201714.6606203714.98725201814.69508203815.03117201914.68982203915.02448202014.72515204015.06948202114.71976204115.06262202214.75595204215.10872202314.75044204315.10169202414.787512044157818620451581985204615.19011202714.8140620471585297204815.2323202914.84704204915.22475203014.88691205015.27553由表3可知，到2050年，全球平均氣溫將達(dá)到15.275度，比2000年的14.42度高出了0.85度。這只是一個(gè)趨勢(shì)，隨著氣溫的升高會(huì)出現(xiàn)一系列的問(wèn)題，大面積地冰雪融化可能會(huì)使地球反射率大大降低，海水吸收大量的太陽(yáng)輻射后溫度升高，從而造成更大面積的冰雪融化；而且，隨著兩極永久性凍土的不斷解凍，千百年來(lái)固定在其中的碳將會(huì)在微生物的作用下以和的形式排入大氣中，將大大增強(qiáng)大氣中溫室氣體的濃度，最后溫度升高遠(yuǎn)不止0.85度。五、 引起氣溫上升的主要因素的關(guān)聯(lián)度分析5.1引起氣溫上升的因素簡(jiǎn)介影響氣溫變化的因素有很多，本文我們主要選取一下幾個(gè)因素：溫室氣體、太陽(yáng)總輻射變化、土地利用類型變化、冰層融化和凍土解凍來(lái)研究與氣溫變化的關(guān)系。5.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析為了探討氣候變暖的主要原因，我們選擇用灰色關(guān)聯(lián)度分析我們選取的因素對(duì)氣候變暖的作用?；疑P(guān)聯(lián)度分析是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)用灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)描述因素間的強(qiáng)弱、大小次序的，若樣本數(shù)據(jù)列放映出兩因素變化的態(tài)勢(shì)（方向、大小、速度等）基本一致，則它們之間的關(guān)聯(lián)度較大；反之，關(guān)聯(lián)度較小。并且，與傳統(tǒng)的多因素分析方法（相關(guān)、回歸）相比，灰色關(guān)聯(lián)度分析對(duì)數(shù)據(jù)要求較低且計(jì)算量小。5.3 模型的建立5.3.1指標(biāo)的選取這里我們選取與氣候變暖相關(guān)度比較大的一些指標(biāo)，綜合考慮太陽(yáng)輻射、溫室效應(yīng)、土地利用類型變化、化石燃料四個(gè)方面，我們選取了6個(gè)指標(biāo)作為考量因素。含義如下：； y-相應(yīng)年份全球平均氣溫。我們這里選取了1881年-2000年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源：NASA。（相關(guān)數(shù)據(jù)見(jiàn)下表）。5.3.2 模型分析1）根據(jù)分析需要選取全球平均氣溫作為因變量參考數(shù)即母序列。選取其它相關(guān)指標(biāo)作為自變量比較數(shù)列即子數(shù)列。2）數(shù)據(jù)初始化：采用初始化法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化.由于系統(tǒng)中哥因素列的數(shù)據(jù)可能因?yàn)閱挝坏牟煌?，不便于比較或在比較時(shí)難以得出正確的結(jié)論，在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析時(shí)，首先要進(jìn)行無(wú)量綱化處理。以歷年全球平均氣溫作為序列，以以、太陽(yáng)輻射、土地利用類型變化、冰雪反射6個(gè)因素的相關(guān)數(shù)據(jù)分別作為、和序列。用這些數(shù)據(jù)除以相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)列的均值得到無(wú)量綱化的序列：、。1） 計(jì)算最大、最小值計(jì)算每個(gè)時(shí)刻點(diǎn)上母序列與子序列差的絕對(duì)值，從中取得最大值、最小值： 將之列入對(duì)應(yīng)差數(shù)列表，內(nèi)容包括與參考數(shù)列值差（絕對(duì)值），每列最大差和最小差。然后計(jì)算最大、小差值：=1.689 =0即 ，。根據(jù)這些結(jié)果計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度。2） 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度如下：在計(jì)算關(guān)聯(lián)度系數(shù)和關(guān)聯(lián)度之前，需要預(yù)先設(shè)定分辨系數(shù)，通常以表示分辨系數(shù)，。當(dāng)選取之間的某一個(gè)數(shù)值時(shí)，其特性曲線差異也愈大，因而灰色關(guān)聯(lián)度也愈能分辨。在此我們?cè)O(shè)定，分別計(jì)算比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)：根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算關(guān)聯(lián)度：求得各因素與氣溫上升的灰色關(guān)聯(lián)度(如下表）：表4各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度因素太陽(yáng)輻射土地利用類型冰川關(guān)聯(lián)度0.8190.7960.7960.6620.7460.781畫(huà)成直方圖，如圖6所示圖6各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度直方圖由圖7可知，與氣溫上升關(guān)聯(lián)度最大的是CO2濃度，其次是其它兩類溫室氣體，而太陽(yáng)輻射帶來(lái)的能量帶來(lái)的輻射強(qiáng)迫變化對(duì)氣溫上升的作用有限，它可以通過(guò)土地利用類型和冰川反饋的地球反射作用很好的解決太陽(yáng)輻射的能量，維持一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的地球平均溫度。所以我們得出理論：在18802000年的120年內(nèi)，因此地球氣溫上升的主要原因是溫室氣體和太陽(yáng)輻射以及太陽(yáng)輻射所造成的負(fù)面影響，而究其根本原因，是人類的生產(chǎn)活動(dòng)向大自然排放了過(guò)量的溫室氣體，超過(guò)了大自然的凈化能力。5.3.3不同時(shí)期引起氣溫上升分析由于我們作灰色關(guān)聯(lián)度分析的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為120年（18802000年），可能會(huì)因?yàn)闅v史數(shù)據(jù)的影響，致使結(jié)果不能真實(shí)反映現(xiàn)在的情況。因此考慮將時(shí)間跨度降低，重新分析。我們將時(shí)間跨度劃分為70、50年，即 18801950年、19502000年（下文將對(duì)這種劃分方式做出說(shuō)明）。1）18811950年對(duì)18811950年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，關(guān)聯(lián)度如下表： 表5各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度因素太陽(yáng)輻射土地利用類型冰川關(guān)聯(lián)度0.5880.5480.5480.6210.5180.497畫(huà)成直方圖，如下圖7所示：圖7 各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度直方圖由圖7可以看出，18801950年期間，引起氣溫上升的主要因素是太陽(yáng)輻射。這和實(shí)際情況是相符合的，因?yàn)?950年以前，人類的活動(dòng)遠(yuǎn)不及現(xiàn)在，工業(yè)也不是很發(fā)達(dá)，溫室氣體的排放量也相對(duì)較小。因此，此階段太陽(yáng)輻射成為引起氣溫上升的主要因素也就理所當(dāng)然了。2）19512000年提取19502000年間的全球平均氣溫以及六個(gè)因素的數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，結(jié)果如表6、圖7所示。 表6 各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度因素太陽(yáng)輻射土地利用類型冰川關(guān)聯(lián)度0.8150.7650.7650.6210.6490.747畫(huà)成直方圖，如下圖8所示圖8 各因素與氣溫上升的關(guān)聯(lián)度直方圖可以看出，19502000年期間，引起氣溫上升的主要因素是、等溫室氣體的排放量。1950年之后，二戰(zhàn)剛剛結(jié)束不久，各個(gè)國(guó)家都在大力發(fā)展工業(yè)，振興經(jīng)濟(jì)，因此該階段溫室氣體的排放量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前一階段（圖4可以看出），因此溫室氣體的排放成為該階段影響氣溫上升的主要因素就不難解釋了。根據(jù)上文分析，近幾十年引起氣溫上升的主要因素是溫室氣體的排放量。IPCC第四次評(píng)估報(bào)告顯示，以當(dāng)前的減緩氣候變化政策和相關(guān)可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐，全球溫室氣體排放在將來(lái)幾十年繼續(xù)增長(zhǎng)。因此，不難得出如下結(jié)論：未來(lái)幾十年引起氣溫上升的因素依然是溫室氣體的排放?？梢?jiàn)，控制溫室氣體的排放量應(yīng)該成為未來(lái)幾十年減緩氣溫上升的最主要手段。六、氣候變暖造成失定量估計(jì)模型6.1 模型分析氣候變暖導(dǎo)致的后果有很多：海平面上升、氣候反常、地球上的病蟲(chóng)害增加、土地干旱，沙漠化面積增大等等。當(dāng)然，氣候變暖將會(huì)對(duì)一些地區(qū)的農(nóng)作物帶來(lái)一定的好處，氣候變暖可以縮短成熟期，但是這些利益比起造成的損失來(lái)，可以說(shuō)是比較小的。氣候變暖的影響范圍廣泛，很難進(jìn)行全面的損失預(yù)測(cè)。所以本文只從海平面上升的角度入手，研究氣候變暖造成的經(jīng)濟(jì)損失。地表冰川主要包括占地表冰超過(guò)90%的南極冰蓋，9%的格陵蘭冰蓋和不到1%的兩極以外的小冰川。資料顯示體積龐大的南極冰蓋，其質(zhì)量平衡變化很小，對(duì)海平面的影響較小7。因此本文將基于格陵蘭冰蓋，預(yù)測(cè)其對(duì)于海平面上升的影響。6.2 度日模型的建立6.2.1 模型的建立度日(Degree-Day)模型8是一個(gè)簡(jiǎn)單而且能夠較為準(zhǔn)確估計(jì)冰川融化的模型之一。度日模型是基于冰雪消融與氣溫之間的線性關(guān)系建立的。度日模型的一般形式為： （16）其中：為某一時(shí)段內(nèi)冰川的消融水當(dāng)量（）；為冰川的度日因子（）；為某一時(shí)段內(nèi)的正積溫，其一般由下式獲?。?（17）式中：為某天的日平均氣溫;為邏輯變量；當(dāng)時(shí)，；當(dāng)時(shí)，。6.2.2 參數(shù)的測(cè)定我們獲取了格陵蘭島每月的氣溫（http:/www.cru.uea.ac.uk/cru/data/greenland/），這項(xiàng)數(shù)據(jù)是格陵蘭全島范圍內(nèi)的觀測(cè)點(diǎn)氣溫均值，因此有理由相信它的真實(shí)性和準(zhǔn)確性。由此便可以計(jì)算出每年的值。接著，我們還需要求出與每年的值相對(duì)應(yīng)的值。我們采用方程（Kotlyakov et al）來(lái)計(jì)算值，其中是指每年夏天的平均溫度。而，圖9即為求解得到的歷年值。接著，我們采用最小二乘法計(jì)算度日因子，由于是一個(gè)常數(shù)，所以求解變成了一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題：，即為值；令，當(dāng)時(shí) （18）得x= 4.8261，即DDF= 4.8261。圖9 歷年度日因子示意圖6.3 未來(lái)50年格陵蘭島冰川融化量上文已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)DDF= 4.8261，由此度日模型的一般形式簡(jiǎn)化為：M=1.8264PDD結(jié)合式(9)，得到最終形式為： (19)因此只要預(yù)測(cè)出未來(lái)50年內(nèi)格陵蘭島的氣溫，即可計(jì)算出格陵蘭島的冰川融化量。模型一中已經(jīng)預(yù)測(cè)出了未來(lái)50年全球平均氣溫的增幅，不妨認(rèn)為格陵蘭島的氣溫增幅與全球平均氣溫增幅一致，由此便可以預(yù)測(cè)出格陵蘭島未來(lái)50年的氣溫。結(jié)合公式(19)，預(yù)測(cè)出格陵蘭島未來(lái)50年冰川融化體積如表7所示。（Matlab程序見(jiàn)附錄2）表7 未來(lái)50年格陵蘭島冰川融化量年份20102020203020402050冰川融化量21619.9565603.81110704.05157064.19204846.60表中數(shù)據(jù)說(shuō)明 ，65833.81是指2020年格陵蘭島冰川累積融化量。表7與表8亦同。6.4 海平面上升高度的預(yù)測(cè)地球上海洋的表面積為，因此結(jié)合格陵蘭島的冰川融化量，我們可以預(yù)測(cè)出未來(lái)50年中，每10年的海平面上升高度如表8所示。表8 未來(lái)50年海平面上升高度年份20102020203020402050海平面上升高度（cm）5.9618.0830.5143.2956.46由于格陵蘭島冰蓋并不是北極冰蓋的全部，因此預(yù)測(cè)的冰川融化量可能會(huì)偏小，海平面上升高度偏小。又因?yàn)楦窳晏m島的氣溫變化和全球氣溫變化有差異，因此預(yù)測(cè)格陵蘭島未來(lái)50年的氣溫可能會(huì)有偏差。6.5 造成的經(jīng)濟(jì)損失一份由世界自然基金會(huì)和安聯(lián)公司共同發(fā)布的報(bào)告推，世界上不同地區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)都已經(jīng)到了所能承受溫度的極限。報(bào)告指出，目前對(duì)溫度超過(guò)極限以后，給人們生存和經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)帶來(lái)何種影響估計(jì)不足。報(bào)告顯示，到2050年全球海平面有可能會(huì)上升0.5米，這將給大的海港城市帶來(lái)超過(guò)28萬(wàn)億美元損失。這里我們就以海平面每升高0.5米就給全球帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失為28萬(wàn)億美元為基準(zhǔn),考慮到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，我們也認(rèn)為這個(gè)損失是增長(zhǎng)的，那就假設(shè)按每年3%增長(zhǎng)，得出模型：S = /50(i=2006,2007,.2050), 表示第i年相對(duì)與2005年的海平面升高量算出2010、2020、2030、2040和2050年的全球經(jīng)濟(jì)損失，如下表9所示。表9 2010、2020、2030、2040和2050年的全球經(jīng)濟(jì)損失年份20102020203020402050經(jīng)濟(jì)損失（萬(wàn)億美元）3.550312.578125.019542.207866.0178由上表可知，就單單2050年因海平面上升造成的全球經(jīng)濟(jì)損失就高達(dá)31.8416萬(wàn)億美元，而且2050年的全球平均氣溫應(yīng)該不止我們算出的17.275度，實(shí)際溫度可能還會(huì)高很多，所以因氣溫上升引起海平面的升高造成的全球經(jīng)濟(jì)損失將會(huì)比31.8416萬(wàn)億美元高出很多。七、氣候變暖的對(duì)策研究7.1 目前全球應(yīng)對(duì)氣候變暖對(duì)策的評(píng)價(jià)為了防止全球氣候變暖過(guò)快，世界各國(guó)都在努力采取行動(dòng)。眾所周知，溫室氣體（特別是二氧化碳）的排放是現(xiàn)在氣溫升高的主要原因，因此為了防止全球氣候變暖，最普遍的措施是溫室氣體的減排。1992年聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約正式通過(guò)，并于1994年3月21日正式生效，包括中國(guó)在內(nèi)的176個(gè)國(guó)家和地區(qū)在公約上簽了字。公約規(guī)定發(fā)達(dá)國(guó)家應(yīng)在本世紀(jì)末將其溫室氣體排放恢復(fù)到其1990年水平。不難看出，國(guó)際社會(huì)面對(duì)氣候變暖采取的最有利措施是溫室氣體的減排。然而，由于溫室氣體的排放主要源于工業(yè)，因此溫室氣體的減排在一定程度必然影響一個(gè)國(guó)家的GDP增長(zhǎng)。王燦等人10基于模型的的減排對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響一文的結(jié)論表明：中國(guó)2010年的減排率在040%之間時(shí)，GDP的損失率為03.9%。因此，考慮到對(duì)GDP的影響，溫室氣體的減排在某些國(guó)家是很難實(shí)現(xiàn)的。國(guó)際社會(huì)社會(huì)普遍認(rèn)為，在今后相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)期內(nèi)，現(xiàn)實(shí)的減緩二氧化碳排放的技術(shù)措施只要在于以下兩個(gè)方面：一是提高能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換和利用各個(gè)環(huán)節(jié)的技術(shù)水平，以及發(fā)展不排和少排二氧化碳的替代能源技術(shù)。二是加強(qiáng)森林培育和管理，轉(zhuǎn)變土地利用方式，以及恢復(fù)退化土壤，保護(hù)性耕作、農(nóng)作物秸稈管理和肥料管理等農(nóng)業(yè)措施。三是提高公民環(huán)保意識(shí)，改變飲食習(xí)慣、出行習(xí)慣，普及油電混合動(dòng)力汽車(chē)等。7.2 提出對(duì)策在模型二中，我們分析了影響全球氣溫變化的有關(guān)因素，預(yù)計(jì)未來(lái)幾十年內(nèi)，影響全球氣溫變化的主要因素是溫室氣體的排放，圖10 是1881-2000年全球濃度的變化趨勢(shì)。在此，我們主要研究溫室氣體中的對(duì)全球氣溫的影響，并根據(jù)RICE模，找到與排放量有關(guān)的因素，再根據(jù)這些因素提出減少排放的合理建議。圖10 1881-2000年二氧化碳濃度時(shí)間序列圖（橫坐標(biāo)表示年份，縱坐標(biāo)表示濃度（/ppm）7.2.1 RICE模型 RICE模型中，改進(jìn)技術(shù)進(jìn)步作用影響的結(jié)果主要包括經(jīng)濟(jì)學(xué)模塊中的排放量和氣候損失值（20）式）上述這個(gè)變量可以很好地反映技術(shù)進(jìn)步作用下實(shí)施減排對(duì)全球的貢獻(xiàn)。具體等式如下： （20）以中國(guó)為例，式中，表示在未來(lái)50年（2000-2050年）各個(gè)時(shí)期的排放量，表示各個(gè)時(shí)期的排放量與GDP的比值，表示各個(gè)時(shí)期的排放控制率，表示各個(gè)時(shí)期的全要素生產(chǎn)率，表示各個(gè)時(shí)期的資本總量，表示資本彈性系數(shù)，為固定值0.3，表示各個(gè)時(shí)期的人口值，其初值為12.6億，表示各個(gè)時(shí)期由土地利用改變導(dǎo)致的排放量的變化值。限于技術(shù)水平，我們沒(méi)能調(diào)試RICE模型中表征技術(shù)進(jìn)步的能效參數(shù)，所以對(duì)最后的結(jié)果沒(méi)有一個(gè)具體的定量分析。在模型（20）中，我們發(fā)現(xiàn)影響排放量的因素有各個(gè)時(shí)期的排放量與GDP的比值、排放控制率、全要素生產(chǎn)率、資本總量、人口值以及由土地利用改變導(dǎo)致的排放量的變化值。通過(guò)這些因素的分析我們發(fā)現(xiàn)最容易實(shí)施的還是排放控制率，對(duì)于GDP、人口值、全要素生產(chǎn)率我們很難控制，因?yàn)檫@幾個(gè)因素一般都是隨時(shí)間而呈遞增趨勢(shì)，根據(jù)公式，排放量也會(huì)相應(yīng)增加。所以我們的對(duì)策還是控制的排放量，而提高技術(shù)水平在很大程度上能減少的排放量。改進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，就是通過(guò)各種途徑提高能源利用率，從而保持經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和社會(huì)總產(chǎn)值不變的前提下，有效的減少的排放量。在此，我們引進(jìn)排放強(qiáng)，排放強(qiáng)度是指工業(yè)排放量與GDP的比值。排放強(qiáng)度的變化情況反映了科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步水平和能源利用率的高低，排放強(qiáng)度的下降幅度越大，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步的速率越。但同時(shí)技術(shù)進(jìn)步改進(jìn)的速率越快，可以使達(dá)到同一排放強(qiáng)度所需的書(shū)劍縮短，但是達(dá)到一定排放強(qiáng)度之后，其排放強(qiáng)度下降的空間就很小。因此，我們要合理地提高技術(shù)進(jìn)步水平，避免因前期過(guò)度依靠碳強(qiáng)度下降來(lái)實(shí)現(xiàn)減排，而導(dǎo)致后期實(shí)施技術(shù)改進(jìn)的潛力不足。另外，改進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，不僅可以使我國(guó)在采取無(wú)控制政策（排放控制率為0）下的排放量減少，同時(shí)也影響與他國(guó)合作政策下減排量。改進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，可以使我國(guó)未來(lái)50年的排放控制率降低，有利于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，在保證本國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)盡量減排。 本模型動(dòng)態(tài)描述了技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)排放量的影響。但在具體的計(jì)算中，也發(fā)現(xiàn)了一些值得去進(jìn)一步考慮和探討的問(wèn)題。首先，國(guó)家之間的聯(lián)系在未來(lái)模型改進(jìn)中需進(jìn)一步的加強(qiáng)，這種聯(lián)系既包括碳貿(mào)易的聯(lián)系，也包括其他貿(mào)易的聯(lián)系。其次，要考慮技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)和GDP的溢出效應(yīng)，這兩個(gè)效應(yīng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響更符合實(shí)際情況。再次，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的投資成本也要進(jìn)一步的研究。綜上所述，我們?cè)谔岣吣茉瓷a(chǎn)、轉(zhuǎn)換和利用各個(gè)環(huán)節(jié)，以及發(fā)展不排和少排二氧化碳的替代能源，是加強(qiáng)森林培育和管理，轉(zhuǎn)變土地利用方式，以及恢復(fù)退化土壤，保護(hù)性耕作、農(nóng)作物秸稈管理和肥料管理等農(nóng)業(yè)措施，提高公民環(huán)保意識(shí)，改變飲食習(xí)慣、出行習(xí)慣，普及油電混合動(dòng)力汽車(chē)等措施的基礎(chǔ)上，要進(jìn)一步改進(jìn)技術(shù)，使得在能降低減排量的措施上，更好地利用技術(shù)支持來(lái)減排。八、模型的評(píng)價(jià)模型的優(yōu)點(diǎn)： （1）全球年平均氣溫時(shí)間序列既含有確定性的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，又含有隨機(jī)項(xiàng)的波動(dòng)，對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)性序列，ARMA是比較成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，而灰色系統(tǒng)理論則是一種動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)理論。將這兩種理論結(jié)合起來(lái)建立組合模型，用于全球年平均氣溫的預(yù)測(cè)，具有較高的精確度。（2）灰色關(guān)聯(lián)度分析有兩種方法，通過(guò)兩種方法的對(duì)比，并根據(jù)本文問(wèn)題特點(diǎn)，我們選擇了一種適合本文問(wèn)題的方法。（3）分辨系數(shù)的選取合適。通過(guò)分析，我們發(fā)現(xiàn)了不同時(shí)期引起氣溫上升的原因是不同的。（4）時(shí)間跨度的劃分方式將模型與實(shí)際很好的結(jié)合起來(lái)，便于我們觀察不同時(shí)期引起氣溫上升因素差異。（5）度日模型的優(yōu)點(diǎn)在于：氣溫是模型輸入的主要數(shù)據(jù)要素，相對(duì)于其它觀測(cè)數(shù)據(jù)，氣溫是較為容易獲取的；且模型的計(jì)算較為簡(jiǎn)單。模型的缺點(diǎn)：（1）由于地球平均氣溫變化波動(dòng)較大，預(yù)測(cè)的效果可能不是很好，可能導(dǎo)致求解結(jié)果不是很精確，到2050年全球平均氣溫可能比2000年高出遠(yuǎn)不止0.85度。（2）在進(jìn)行全球氣溫影響因素分析時(shí)，由于查找得到的數(shù)據(jù)有限，無(wú)法對(duì)其他非決定性影響因素（火山爆發(fā)、化石燃料消耗等）做出定量分析。（3）我們?cè)谶M(jìn)行模型三的計(jì)算時(shí)，取格陵蘭島未來(lái)50年的氣溫增幅與全球年平均氣溫增幅相同，對(duì)結(jié)果造成了一定影響。參考文獻(xiàn)【1】【2】【3】IPCC氣候變化2007綜合報(bào)告 政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)出版 2008【4】何書(shū)元，應(yīng)用時(shí)間序列分析，北京大學(xué)出版社，2004年9月【5】胡效雷何祖威，基于GMARMA組合模型的年電力需求預(yù)測(cè)廣東電力第20卷第2期，2007年2月：2730【6】倪淑娜 唐波 蔡家輝，基于GMARMA組合模型的全球年評(píng)價(jià)氣溫預(yù)測(cè)，中南大學(xué)，湖南長(zhǎng)沙【7】何朗，周薇，未來(lái)海平面上升的預(yù)測(cè)及其影響，數(shù)學(xué)雜志，2008年第5期 【8】張勇，劉時(shí)銀，度日模型在冰川與積雪研究中的應(yīng)用進(jìn)展，冰川凍土，2006年第1期【9】新華網(wǎng)新華國(guó)際，2009年11月24日，（/world/2009-11/24/content_12530441.htm）【10】周瑋生，中國(guó)可持續(xù)發(fā)展與氣候變化對(duì)策戰(zhàn)略，環(huán)境與循環(huán)經(jīng)濟(jì)國(guó)際研討會(huì)【11】NASA，二氧化碳、甲烷、太陽(yáng)輻射等數(shù)據(jù)（18802000），（/），2009年9月2日【12】鄭有飛，李海濤，吳榮軍，王連喜，技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)減排的影響，科學(xué)通報(bào)，2010年第55卷第16期：15551564【13】Nordhaus W D, Boyer J. Warming the World, Economic Models of Global Warming. Massachusetts London: The MIT Press Cambridge,2003【14】王錚, 蔣軼紅, 吳靜. 技術(shù)進(jìn)步作用下中國(guó)CO2 減排的可能性. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2006, 26: 423431附錄附錄【1】 1881-2000年全球年平均氣溫年份溫度年份溫度年份溫度年份溫度188113.87191113.74194114.11197113.9188213.99191213.67194214.1197213.9518831