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气候变化统计学解释是指涉及气候要素（如温度、降水、风等）的平均状态和离散程度随时间的变化。

1、气候变化的统计学解释关注的是气候要素的平均状态随时间的变化。这可以通过对长时间序列的气候数据进行时间序列分析来实现。例如，可以通过对全球气温数据的时间序列进行分析，来检测全球气温的长期上升趋势。这种上升趋势可能是由于人类活动导致的温室气体排放增加引起的。

2、气候变化的统计学解释还关注气候要素的离散程度随时间的变化。这可以通过对气候数据的方差、标准差等统计指标进行分析来实现。例如，如果发现一个地区的气候要素的方差在过去的几十年中有所增加，这可能意味着该地区的气候变化变得更加不稳定，极端气候事件的发生概率也可能增加。

3、统计学在气候变化研究中发挥了重要作用，提供了描述气候变化特征、确定气候变化原因和预测未来气候变化的工具和方法。通过应用统计学方法，我们可以更好地理解和应对气候变化带来的挑战。

气候变暖的原因：

1、自然因素方面，太阳辐射、火山活动、地球轨道变化等都会对气候产生影响。例如，火山爆发会将大量气体和火山灰释放到大气中，影响太阳辐射的传输，导致地表温度下降。然而，这些自然因素对气候变暖的影响较小，不是主要原因。

2、人为因素方面，大气中温室气体的增加是导致气候变暖的主要原因。温室气体主要包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮等，它们能够吸收并重新发射红外辐射，导致地球表面温度升高。此外，人类活动还会产生大量废气和污染物，如煤、石油、天然气的燃烧，导致二氧化碳等温室气体排放量增加。

3、森林砍伐等人类活动也会对气候产生影响。森林能够吸收并储存二氧化碳，减少大气中的温室气体含量。然而，人类大规模的森林砍伐和土地利用变化导致森林面积减少，进而导致二氧化碳等温室气体的排放量增加。

大数据怎样帮助我们了解气候变化

广东省各地由于纬度、距海远近和地形的不同，各地气候有一定差异。首先，广东省年均气温从北向南逐步升高，从粤北平均气温 19℃升至西南雷州半岛的 23℃。从北至南各地平均气温分别为：韶关20.3℃，广州21.8℃，深圳22.4℃，湛江23.1℃。夏季广东各地都处于高温天气，7 月份平均气温都在 28℃～ 29℃左右，南北差异不大。由于地势北高南低，夏季风来自热带海洋，温暖湿润气流长驱直入，全省各地普遍多雨，很少酷热天气。按平均气温高于 22℃为夏天计算，西南部雷州半岛夏季长达 7 个月，往北夏季天数减少，珠江三角洲夏季 6 个月，粤北夏季有 5 个多月。1 月份是全年气温最低的月份，广东省内冬季气温差别较大，其规律仍是从北到南逐步升高。1 月份平均气温从粤北的 9℃逐步升高到雷州半岛的 16℃，南北相差 7℃。广东全省 1 月份气温大多数都在 10℃～ 20℃之间，一般来说温暖宜人，但每年有 5 ～ 6 次北方寒潮（24 小时内气温下降 10℃以上）侵入，影响全省大陆，所以广东冬天也偶有奇寒，有霜冻现象。寒潮从北至南逐步减少，极端低温从北向南逐步升高。北部连县极端低温为-8.9℃，韶关为－ 4.3℃，广州为 0℃，深圳为 0.2℃，湛江为 2.8℃。英德以北山区霜冻期有 60 天以上，往南霜冻期逐步减少，英德以南至西江——清远——紫金一线之间，霜日约 30 天，南部沿海地区霜日一般只有 1 ～ 10 天，早上偶有轻霜。按每候（5 天）平均气温低于 10℃为冬天计算，广东没有气候学严格意义上的冬天。广东省各地热量分布也有所不同，年辐射平衡数值北部为 54 千卡 / 平方厘米，依次向南递增，达到 65 千卡 / 平方厘米。全省除粤北连山外，绝大部分地区日温≥ 10℃的连续积温都在 6000℃～ 8000℃以上，10℃的持续期一般超过 300 天。

由于受各种地理因素的影响，广东省地形多样、地势多变，产生了区域性小气候和垂直气候的变化。随着海拔的增加，各种气候因素一般都呈规律性变化，如气温随海拔增加而递减，降水量随海拔增加而增加。广东省北部山区各县年平均气温垂直递减率为 0.61 ～ 0.72℃ /100 米之间，由于受地形因素的影响，在气候上各地之间存在较明显的差异，形成了各种山地小气候。高大的山脉往往是气团和锋面活动的障碍，在山脉的东南坡面往往为多雨区，而西北坡则为少雨区。另外，由于山脉的影响，在冬季由北向南入侵的冷空气受山地阻隔而下沉，使温度降低，在向南开口的盆地或倚北地形，冬季高峻山地阻挡冷空气南侵，夏季承接东南季风带来的丰富的热量和降水，因而这些地方往往形成温暖湿润、年变化较小的良好小气候。

广东省地势北高南低，北部为南岭山地，向南逐渐降为低山、高丘陵、低丘陵、台地、平原。广东的山地均属于中低山地，以东北至西南走向为主，其次为西北至东南走向，相互形成弧形山地，只有少部分为东西或南北走向的山脉。北部山地为南岭山地，东部山地大多由与海岸平行的山脉组成，从沿海向内陆依次排开。丘陵分布在山地周围，与山地相连成片，是山地的延伸。盆谷地交错分布于山丘之间，多由地质构造凹陷和断裂经剥蚀和冲积而成，其走向往往与山地走向一致。较大的山间盆地主要有粤北的南雄、韶关、连州、星子、英德等盆地；粤东的灯塔、兴宁、梅县、五华等盆地；粤西的怀集、罗定、新兴、阳春等盆地。广东省平原主要分布于各大江河的下游，由河流冲积物发育而成，主要有位于东、北、西江下游的珠江三角洲，是全省最大的平原，其地势低平宽广，水网密布；其次为韩江、榕江、练江下游的潮汕平原，还有粤西的鉴江平原和漠阳江平原。

从广东省的光热资源分布和地形走向可以看出，广东省光热资源随着地形的走向从东到西、从南到北、从低海拔到高海拔、从背风面到迎风面、从阳坡到阴坡，总体上具有递减的趋势。也就是说，广东省光热资源自东南部的雷州半岛至潮汕平原连线到西北的清远北部、韶关、肇庆西北，总体上呈递减趋势。

水稻是广东省大宗粮食作物，也是广东省农用地分等的基准作物。根据国家计算出的广东省指定作物光温（气候）生产潜力指数，分析广东省水稻的光温生产潜力指数，不难看出，自东南部的雷州半岛至潮汕平原连线到西北的清远北部、韶关、肇庆西北，总体上呈递减趋势。其分布规律与广东省光热资源的分布规律基本一致，且韶关市水稻光温生产潜力指数突高的小异常，也与韶关盆地小气候异常相吻合。

土地利用水平反映农用地潜力的发挥程度，由于不同标准耕作制度二级区的最大产量不一样，虽然相同二级区内和最大产量水平相近的二级区间的土地利用系数的高低反映了指定作物产量水平的高低，但最大产量水平差异较大的二级区之间的土地利用系数的高低仅反映各地农用地潜力的发挥程度。从广东省二级区最大产量及最大“产量-成本”指数表可以看出，潮汕平原和雷州半岛地区水稻的土壤生产潜力最大，接近 700 千克 / 亩；其他二级区之间相差不大，在 630 千克 / 亩左右。考虑到冬种作物，潮汕平原的冬甘薯的最大产量远远高于其他二级区，造成潮汕平原水田粮食作物的最大产量高居省内首位。

广东省水田面积占耕地面积的 70% 左右，水稻是全省的大宗粮食作物，播种面积占全省的80% 以上；旱地仅占 27% 左右，主要分布在湛江和清远，其他零星分布在省内各地。因此，水田利用水平的分布规律基本代表广东省农用地利用水平的分布规律。纵览广东省水田利用系数等值区表，可看出全省水田利用水平有以下分布规律：

（1）粤北二级区（除部分石灰岩地区）、粤中南二级区、粤西南二级区以及粤东沿海二级区的大部分地区，土壤肥沃，灌溉条件好，水稻耕作栽培技术成熟，经营管理水平高，投入高，作物单产水平高，水稻平均单产可达 440 千克/亩左右，土地利用水平居全省中上水平。其中，高州市、信宜市、南雄市、仁化县、梅县、梅江区、兴宁市水稻平均单产达 550 千克/亩以上，综合土地利用系数大于 0.75，是广东省高产、稳产地区。

（2）潮汕平原二级区平原由韩江、榕江、练江下游冲积而成，是省内第二大平原，区内除惠来外，农业生产集约程度高，水稻平均单产 480 千克/亩左右，其中，揭阳的榕城、揭东、潮州的潮安水稻单产大于 500 千克/亩，是省内著名的农业高产区。但是由于该二级区水旱作物的最大产量位于全省之首，导致该区的土地利用水平仅处于全省中上水平。

（3）雷州半岛地区（湛江地区）、石灰岩地区（英德、连山、乐昌、乳源县、清新北部等）以及部分山区县（大埔、陆河、揭西等）由于水源缺乏或土壤条件较差，受土壤条件和水利设施不足的限制，土地利用水平低下，水稻平均单产仅 360 千克/亩左右。尽管雷州半岛地区是广东省光热条件最好的地区，光温生产潜力大，但因降水少、蒸发大、水源缺乏，水稻产量水平低下。

（4）整个珠江三角洲地区，尤其是广州、深圳、珠海、佛山、中山，虽然地处广东省最大的河流冲积平原，地面平坦，土壤肥沃，灌溉条件好，水稻耕作栽培技术成熟，历史上曾是广东省的主要粮食生产区。但近十几年，随着改革开放的发展，该地区已成为我省乃至全国经济较发达的地区。由于受比较利益的影响，农民粮食作物种植粗放，水田基本不冬种，土地利用水平偏低，水稻平均单产水平只有 360 千克/亩左右。

（5）佛冈、清远、清新、龙门、五华、丰顺等处于粤北和粤中南两个二级区的过渡区，划为粤中南二级区。由于两个二级区熟制和最大产量不同，粤北水田为两熟，粤中南为三熟，造成虽然与相邻的县（区）水稻产量水平相差不大，但却处于相邻的两个等值区。

农用地经济系数反映农用地生产经济效益水平，是单位投入的产出效果评价。农用地产量高，效益不一定高。因此，农用土地经济系数与农用地质量及社会经济条件不呈正相关关系。水田经济系数的分布规律基本代表广东省农用地生产的经济效益水平分布规律。广东省水稻的生产成本主要由物质费用和用工作价两大部分组成，物质费用主要包括种子秧苗、农家肥、化肥、农膜、农药、畜力、机械作业、排灌、折旧、小农具购置修理和其他费用，根据广东省物价局成本调查队对分布在全省上千个农户多年的调查数据，常规水稻的物质费用平均在 170 元 / 亩左右，各地变化幅度不是很大。而用工作价取决于用工量和劳动日工价，全省劳动日工价平均为 18 元左右，地区劳动日工价介于 14 ～ 28 元；用工量平均 12 个左右，各地用工量在 6 ～ 18个之间变化。全省常规水稻平均生产成本为 380 元 / 亩左右，珠江三角洲二级区由于用工量少，生产成本为 360 元 / 亩左右；粤东沿海二级区平均为 365 元 / 亩左右；粤西南二级区平均为 390元 / 亩左右；潮汕平原二级区平均为 400 元 / 亩左右；粤北、粤中南、雷州半岛二级区平均为410 元 / 亩左右。综合全省水稻产量和投入水平，可看出全省水田生产效益水平有以下分布规律：广东省北部土地经济系数普遍较高，基本在 0.6 以上；中部和南部地区土地经济系数普遍较低，基本在 0.6 以下。粤北二级区经济水平不太发达，农民主要以土地为生，整体投入、产出水平都较高，经济系数基本处于 0.6 以上。其中，连南、蕉岭、兴宁、梅县、龙川、翁源、梅江区、南雄等地的经济系数达 0.7 以上。粤中部和南部地区，除高州、信宜、高要、揭东、揭阳、番禺、封开、阳西、雷州、徐闻、海丰等地因为产量高或成本较低等原因经济系数大于 0.6 外，其余地区经济系数基本小于 0.6，部分还不到 0.5。

气候原因

大数据怎样帮助我们了解气候变化

气候变化确实威胁着我们的星球，全球都应感受到它的毁灭性后果。美国航空航天局（NASA）气候模拟中心（NCCS）高性能计算负责人Daniel Duffy博士，介绍了大数据对气候变化研究工作的至关重要性。

NCCS为大规模的NASA科学项目提供高性能计算、存储和网络资源。其中许多项目涉及全地球性天气和气候模拟。这些模拟生成的海量数据是科学家永远读取不完的。因此，益发有必要提供分析和观察这些模拟产生的大数据集的方法，更深入了解气候变化等重大科学问题。

大数据和气候变化：它们是怎样运作的？

大数据和气候研究息息相关；没有海量数据就无法进行气候研究。

NCCS拥有名曰“探索号超级计算机”的计算机集群，主要目标是提供必要的高性能计算和存储环境，以满足NASA科学项目的需求。探索号计算机正在开展一系列不同的科学项目，其中的大部分计算和存储资源被用于天气与气候研究。

探索号计算机是一种高性能计算机，专门为极大规模紧密耦合的应用而设计，是硬软件紧密结合和相互依存的系统。虽然该计算机没有被用于从卫星等遥感平台采集数据，但该计算机运行的许多大气、陆地和海洋模拟都需要观测数据的输入。使用探索号计算机的科学家不断收集输入其模型的全球性观测数据。

然而，如果科学无法以有效手段观测和比对数据，即使向它们提供海量数据也毫无意义。NASA全球建模和模拟办公室（GMAO）增强性动画就是这方面的范例，该办公室利用多方来源的观测信息驱动天气预报。

GMAO的GEOS-5数据模拟系统（DAS）将观测信息与建模信息融合，以生成任何时间内都最为精确和质地统一的大气图像。每6小时的累计观测超过500万次，并对气温、水、风、地表压力和臭氧层的变量进行比对。模拟观测分八大类型，每类对不同来源的变量进行测量。

数据处理

气候变化模型需要具有大量存储和数据快速接入且数据不断增加的计算资源。为满足这一要求，探索号计算机由多个不同类型的处理器组成：79200个英特尔Xeon核心、28800个英特尔Phi核心和103680个NVIDIA图像处理器（GPU）CUDA核心。

探索号计算机的总计算能力为3.36万亿次，或每秒3,694,359,069,327,360次浮点运算。为使大家更好地理解这一规模的计算能力，该计算机可在一秒钟内完成活在世上的每个人以每秒将两个数字相乘的速度连续运算近140个小时的运算量。

除了计算能力外，探索号计算机还具有约33拍字节（petabyte）的磁盘存储空间。典型的家庭硬盘容量为一兆兆（terabyte）字节，因此，该计算机的存储能力相当于33000个这类磁盘。如果用它存储音乐，你可以编排一个长度超过67000年而不重复的演奏清单。

NCCS每年都对探索号计算机进行升级。随着其服务器和存储的老化，在四或五年后替换而不是继续运行部分设备实际上能够提高效率。例如2014年年底至2015年年初利用升级的计算机群取代了探索号计算机2010年升级的设备。在地面空间、功率和冷却包络相同的情况下，升级后的NCCS可将计算能力提高约7倍。退役设备通常会转变用途，用于内部支持和其他业务或大学等外部站点，包括马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）和乔治梅森大学（GMU）。

数据映射：气候变化与预测

NCCS生成的数据推动了不同重要研究和政策文件的起草工作。

这一数据使人们能够就我们星球的气候变化影响进行更知情的对话，并有助于决策机构针对气候预测制定出适用战略与行动。例如，该数据已被用于气候变化专门委员会（IPCC）推出的评估报告。NCCS从事和NASA科学可视化工作室观测的数据模拟，介绍了IPCC第五次评估报告提出的气候模型，对气候和降雨预计在整个21世纪的变化方式做了说明。

于2005年袭击了美国墨西哥湾沿岸的卡特里娜飓风突显了准确预报的重要性。虽然它造成了巨大损失，但要不是预警预报给人们留出了适当准备时间，损失就会严重得多。如今，NCCS的超级计算机主要负责GMAO全球环流建模，其分辨率比卡特里娜飓风时提高了10倍，因而能够更准确地观察飓风内部，并有助于对其强度和规模做出更精确的估计。这意味着气象学家能够更深入地了解飓风的走向及其内部活动，这对于就卡特里娜飓风这类极端天气做出成功规划和准备至关重要。

此外，观测系统模拟试验（OSSE）还利用全球气候模型的输出成果模拟NASA提出的下一代遥感平台，从而向科学家和工程师提供了虚拟地球，以便在制作新的感应器或卫星之前研究大气遥测的新优势。

未来的气候变化数据

数据是NASA的主要产品。卫星、仪表、计算机甚至人员都可能频繁进出NASA，但数据尤其是地球观测数据具有永驻价值。因此，NASA必须不仅让其他NASA的站点和科学家，而且要让全球都用上它生成的数据。

仅时时生成的数据量就构成了一大挑战。在研究系统的科学家都难以使用数据集的今天，NASA以外的人们获得可用数据更是难上加难。因此，我们开始研究创建一项气候分析服务（CAaaS），将高性能计算、数据和应用编程接口（API）相结合，以便为在现场与数据共同运行的分析程序提供接口。换句话说，用户可就他们关心的问题提问，并利用NASA系统的运行进行分析，随后将分析结果返回用户。由于分析结果的规模小于生成它的原始数据，这一系统将减少经不同网络传送的数据量，而更重要的是，API可以大大减少用户和数据间的摩擦。

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由于受冬、夏季风的交替影响，广西降水量的季节变化不均，干、雨季分明。4～9月为雨季，其降水量占全年降水量的70%～85%，容易发生洪涝灾害；10月至次年3月为干季，降水量仅占年降水量的15%～30%，干旱少雨。

（一）季风环流的影响

在正常年份，4月底5月初夏季风便开始进入广西。月降水量成倍增加，5月至6月中旬，锋面带在华南徘徊，各地形成第一降水高峰，到9月中旬，夏季风南退，冷空气南下入侵，降水迅速减少。由于西太平洋副热带高压的强弱变化和西伸与进退的时间迟早年际差异很大，致使广西各地降水量年际变化较大，降水分布不均。

图3-1 广西多年平均降水量分布等值线图

Fig.3-1 Contour line map of average precipitation over years in Guangxi

图3-2 兴宾区降水量与粮食产量关系图

（据张之淦，2005）

Fig.3-2 Correlation between precipitation and grain yields in Xingbin District

广西每年5月至11月都有台风或热带风暴的入侵，在热带气旋入侵次数偏少的年份，则易出现夏秋干旱。此外，南海高压和印度低压对广西冬春的天气有较大影响，在冬半年出现在南海或中南半岛上空的南海高压，它的强度和位置逐年变化较大，如果南海高压强度弱，其中心位置在中南半岛上空时，广西受西北气流的影响，就出现冬春雨水偏少旱情。

厄尔尼诺（El-Nino）现象和拉尼娜（La-Nino）现象的影响也较为明显。受厄尔尼诺现象影响的年份桂中地区春季少雨；而在拉尼娜事件影响年，秋、冬季雨水偏少。

（二）气温高蒸发量大，加剧旱情

对比分析表明（表3-5），桂中地区比相邻的同纬度的桂平、广州等地在降雨量上总体偏少，同时蒸发量则较大。而且降水量偏少年份，蒸发量越大，在统计的10年中，蒸发量大于降水量的年份柳州站有6年、南宁站有8年。在干旱年柳州站的蒸发量为降水量的1.1～1.76倍；南宁站为1.12～1.33倍。少雨、气温偏高伴随蒸发量增大致使旱象加剧发展，导致水库水量锐减，很多河溪水塘干枯，地下水位急剧下降，造成生产用水严重匮乏，同时耕地水分损失，农作物受旱减产。据统计，2000年7～9月贵港市各月蒸发量都在210mm以上，比历年同期偏多20～40mm，蒸发量连续3个月在210mm以上，是有气象记录以来的第一次。由于持续干旱，各地农作物受灾面积迅速扩大，贵港市晚稻、晚玉米、甘蔗等作物受灾面积达12.3×104hm2，受旱面积超过70%。

（三）降雨时空分布不均，季节性干旱严重

桂中地处南亚热带，尽管年降水量多在1 300～1 600mm 之间，丰水年甚至高达1 900～2 000mm，但降水时空分布不均，降雨一般集中在雨季的4～5个月（图3-3、表3-6），春旱或秋旱频发。因此，作物复种指数多年平均值仅为1.84，而目前几乎每年都发生旱灾，严重地影响农业生产的发展。数据分析表明，以桂中南北两端的柳州和南宁气象资料看，该区域的降水量分布的极不均一，降水量偏少年中降水主要集中在3～4个月，如1991年、1992年中累积3～4个月的降水量占全年降水量的60%以上。即使在降水量较为充沛的年份，如1994年、1998年，3～8月份的6个月的降水量占全年降水量的87%以上，其余6 个月的降水量不到全年的13%。由此可见，年内降雨分配不均是造成季节性干旱的主要原因之一。

表3-5 桂中地区与近似纬度相邻地区降水量与蒸发量对比表　Tab.3-5 Comparison of precipitation and evaporation between central Guangxi and neighbor regions in similar latitude单位：10－1mm

图3-3 桂中地区典型降水量曲线图

Fig.3-3 Curves of typical precipitation in central Guangxi

表3-6 桂中地区典型气象站降水量特征分析表　Tab.3-6 Precipitation characteristics of typical weather station in central Guangxi

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