一种气候变化检测与归因的直接方法
应用统计
2019-10-09 v1 大气与海洋物理
摘要
我们在此提出一种用于气候变化检测与归因（D&A）的新统计学习方法。传统的最优D&A研究试图直接从模式模拟中建模观测，但由于高维性，这在实践中具有挑战性。降维技术通常使用经验正交函数降低维度，但由于这些技术是无监督的，所考虑的降维空间在一定程度上是任意的。在此，我们提出一种有监督方法：直接从气候变量的空间格局预测给定的外部强迫（例如人为强迫），并将预测得到的强迫作为D&A的检验统计量。我们希望该预测在其他外部强迫（例如太阳或火山强迫）分布发生变化时仍能良好工作，因此从分布鲁棒性的角度来表述优化问题。
引用
@article{arxiv.1910.03346,
title = {A direct approach to detection and attribution of climate change},
author = {Eniko Székely and Sebastian Sippel and Reto Knutti and Guillaume Obozinski and Nicolai Meinshausen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.03346},
year = {2019}
}