太疯狂了历史天气查询湿度(天气网历史天气查询)

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各位看官阅读之前，请您点击一下“关注”，既方便您讨论与分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持文丨铜锣湾话史人编辑丨铜锣湾话史人前言区域或全球尺度变化点的研究仅考察了单个水文气象变量，无法确定任何潜在的解释，确定了六个与野火相关的变量的变化点和长期趋势，并试图从大气-海洋指数解释变化点的原因。

降水量气温和干旱代码以及达夫湿度代码、精细燃料湿度代码和火灾天气，进一步讨论了变化点与大气海洋指数的关系，人们发现大西洋数十年涛动主导了西非的降水，根据六个变量的变化点日期和长期趋势，将全球划分为八个同质的野火天气区。

水文气象变量的长期趋势和这些变量的变化点，在全球变暖的影响下，地区高温事件和极端干旱呈现增加趋势，突出的后果之一是野火风险增加人为气候变化引起的外强迫的长期趋势不同，变化点通常被认为是自然气候变率的指标，。

水文气象变量的突然变化会对其他变量产生影响，从而产生多方面的影响。

野火天气条件的变化气温升高和降水减少是内蒙古干旱频率变化点的主要驱动因素，受全球变暖的影响，美国西部早春森林中大规模野火急剧增加，，由于春季融雪提前、气温升高和冬季降水减少，美国太平洋西北地区的森林也观察到野火发生率如此迅速增加，全球野火天气条件变化的累积影响以及这些变化的原因仍然不确定。

与传统的水文气象变量相比，野火变量受到多种因素的影响，例如燃料特性和天气条件，之前的研究并没有对此进行彻底的探讨，由于某些天气条件是山火发生的必要前提，因此迫切需要提高对山火天气突变和长期趋势的认识，现有研究仅从全球角度少量考虑了天气条件突变对野火的影响，并且导致这些突变的机制尚未完全阐明。

分别基于检验和无趋势预白化来识别与野火相关的多个天气变量的变化点和长期趋势，通过大气-海洋指数与野火相关变量之间的相关性分析，讨论突变的原因，通过应用概述的聚类方法，具有相似时间变化点和相似野火天气变化趋势的网格被聚类，

构建了全球野火天气变化地图，有望为过去四十年的野火天气状况提供新的视角与山火相关的气象变量日降水量最高温度，水分代码和火灾天气指数，选取太平洋年代际振荡指数、多元厄尔尼诺-南方涛动指数、大西洋多年代际振荡指数和偶极模态指数等4个常用的大气-海洋指数来分析变化点的可能原因。

所有全球大气-海洋指数均按月计算逐日降水量和数据空间分辨率为0，分别为和CPC全球每日地表2米气温分析，该方法基于将最高分辨率近红外波段与主动野火信息相结合的混合方法皮尔逊相关系数用于检测两个变量之间的相关性，皮尔逊方法评估两个条件因素的相关系数。

相关值是通过它们的协方差除以它们的标准差的乘积来计算的，相关性以称为相关矩阵的方表表示。

具体变化趋势它计算一组变量的每个列对的相关性每个矩阵值代表相应行和列变量的计算相关性用于相关分析的数据均为月度数据尽管不同的气候振荡具有不同的年际或数十年变化，但当这种变化模式与野火相关变量的周期性相似时，就会检测到更强的相关性。

每个网格中6个与山火相关的气象变量的变化点日期和变化趋势，使用人工时间序列来测试序列时间长度对变点测试的敏感性，当变化点出现在时间序列的开头和结尾附近时，误报会更高，至少4年的时间序列可以检测可能的变化点。

在开始和结束时长达4年的时间内检测到的突变点更容易出现误报每5年统计一次变化点日期，并且本研究将移除的时间段设置为5年，以便于统计结果的呈现，所有数据在变点测试之前都经过预白化和去趋势处理，以避免时间序列自相关和长期趋势的影响。

变化点显着性检验的网格，并将其划分为四个季节的27个气候参考区域平均的时间序列，同样，用于趋势检测的数据在趋势测试之前也进行了预白化和去趋势化，称为无趋势预白化可以有效消除这种序列相关性对MK趋势检验的影响。

变量中每一个的变化点日期和趋势作为聚类的输入数据，使用基于R的对综合数据集进行聚类分析该过程包括通过基于模型的层次凝聚聚类进行初始化，通过期望最大化算法进行最大似然估计，使用贝叶斯信息准则近似的近似贝叶斯因子选择贝叶斯模型和聚类数量。

与传统的聚类方法和Ward方法不同，工具包可以解决关键问题，应该有多少个聚类、应该使用哪种聚类方法以及如何处理异常值。

野火天气变化长期趋势在山火相关变量的变化点和长期趋势进行分析之前，首先计算了山火相关变量与过火面积之间的皮尔逊相关系数，火灾天气指数与过火面积的相关性最强，特别是在南美洲和非洲，湿度代码也发现了类似的相关系数分布，但高的区域非洲的相关系数小于火灾天气指数。

降水量、干旱代码和细燃料水分代码的相关系数也具有类似的分布，但相关系数值相对较小相反，即使在南美洲和非洲，温度和烧伤面积之间的相关性也很弱，在后续的变化点和趋势分析中，应额外关注与烧伤面积相关性较高的地区，弱相关区域中的六个变量应解释为。

潜在的野火相关变量，而不是野火相关变量。

基于所提出的变化点检测算法和循环统计方法，六个与野火相关的变量的全局变化点日期如全球变化点地图传达了有趣的信息，因为所有六个与野火相关的变量在全球不同地区都表现出不同的特征全球变暖增加了大气中的水蒸气，导致潮湿地区降水量增加，而干燥地区降水量减少，在沿海地区，极端降水和温度的依赖性在短期内更为显着，。

的变化趋势结果证明海沟沿岸的降水和气温变化特征是相同的。

东南亚地区出现了许多不断增加的变化点与对东太平洋海岸线的影响相反，强厄尔尼诺现象给东南亚地区带来了降水减少和高温受全球变暖影响，此次强烈的厄尔尼诺现象进一步加剧了东南亚地区气温上升的速度，东南亚地区气温变化的一个显着变化点日期。

所有四个气候驱动因素都对东南亚地区产生了影响，但影响的位置各不相同，主要影响SEA东部地区的气温，AMO主要影响SEA西部地区的气温，区域的影响也值得关注，在这两个区域检测到了大量的变化点。

火灾天气条件CNA地区的年度燃烧面积发生了重大转变，高度严重火灾的比例也更高，燃料湿度和野火天气的突然变化实际上发生早于2000年燃烧区域的转变即2000年之前燃料水分和山火天气特征发生了突变，为随后过火区域的转移提供了更加干燥的燃料和更易发生火灾的天气条件，达夫水分代码、精细燃料水分代码和火灾天气指数有显着影响，。

这表明对该地区的火灾天气条件有一定的控制作用。

达夫水分代码、细燃料水分代码和火灾天气指数的变化点分布与干旱代码一致，还报道了该地区干旱加剧的趋势，干燥的天气是影响燃料和火灾天气变化的主导因素SAU地区高于平均水平的火灾天气更加频繁，特别是在年最严重的季节根据的研究结果，燃料和火灾天气突变的集中时期。

通过检测世界各地与野火相关的六个变量的变化点和长期趋势，深入了解过去四十年野火天气的非平稳性，还在27个全球气候参考区域内讨论了结果，并尝试在这六个变量的变化点与大气-海洋指数之间建立联系还对27个全球气候参考区域中与野火相关的六个不同变量的各种季节性趋势进行了广泛分析，将变化点的数据与各种属性的信息合并，以获得野火天气受到影响的地方、何时受到影响的突变的综合全球地图，以及它如何受到突然改变的影响，。

这些发现有可能最终帮助加深对人为气候变化对野火天气影响的了解。

结尾降水量、气温和干旱代码的变化点主要发生在达夫水分代码、精细燃料水分代码和火灾天气指数的主要变化点日期，新制作的山火天气聚类图包含了降雨为主的子区域、气温为主的子区域等8个具有不同特征的子区域。