Statistical analysis and prediction of earth temperatures to assess global warming impact

Abstract

Таяние ледников и сокращение ледникового покрова происходит значительно быстрее, чем когда-либо прежде, что приводит к повышению уровня мирового океана. А это значит, что множество городов мира, расположенных в районах, подверженных риску затопления могут уйти под воду уже в ближайшее время. В связи с этим возникает потребность не только в более глубоком изучении процесса, но и в прогнозировании дальнейшего его поведения. Целью данной работы является вероятностно-статистический анализ и прогнозирование глобального потепления с помощью метода Singular Spectrum analysis (SSA). В ходе работы было проведено исследование предметной области процесса глобального потепления, первичный вероятностно-статистический анализ, а также программная реализация метода SSA в Rstudio и Python. На основе полученных результатов анализа были спрогнозированы будущие значения температур и сформулированы выводы относительно глобального потепления, которые могут помочь при формировании мер поддержки и борьбы с изменением климата.

Glaciers are melting and the ice sheet is shrinking much faster than ever before, leading to rising global sea levels. And this means that many cities around the world located in areas at risk of flooding may go under water in the near future. In this regard, there is a need not only for a more in-depth study of the process, but also in predicting its further behavior. The aim of this work is a probabilistic-statistical analysis and prediction of global warming using the Singular Spectrum analysis (SSA) method. In the course of the work, the study of the subject area of the global warming process, the primary probabilistic-statistical analysis, as well as the software implementation of the SSA method in Rstudio and Python were carried out. Based on the results of the analysis, future temperature values were predicted and conclusions about global warming were formulated, which can help in the formation of measures to support and combat climate change.