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分布特征的趋势:全球变暖的存在性

研究问题
全球变暖体现在哪些温度分布特征中,均值、分位数和离散程度是否存在趋势,以及如何检验未知形式的趋势成分?
方法与思路
作者把气温视为函数型随机过程,将矩和分位数等特征转换为时间序列,并提出可检测未知确定性或随机趋势的稳健检验。
材料陈述的贡献
摘要称两组气温应用均显示位置特征上升、低分位数升幅更大及离散程度下降,强调仅考察平均温度会遗漏分布变化。
阅读关注点
应核对函数型过程与分布特征的构造、稳健检验适用的趋势和依赖条件,以及多个特征同时检验时的推断处理。
阅读边界
所给出版社摘要未列出趋势幅度、检验条件或多重检验处理;关于后果更严重的表述不能仅凭所报趋势结果独立确认。

原文摘要

What type of global warming exists? This study introduces a novel methodology to answer this question, which is the starting point for all issues related to climate change analyses. Global warming is defined as an increasing trend in certain distributional characteristics (moments, quantiles, etc.) of global temperatures, in addition to simply examining the average values. Temperatures are viewed as a functional stochastic process from which we obtain distributional characteristics as time series objects. Here, we present a simple robust trend test and prove that it is able to detect the existence of an unknown trend component (deterministic or stochastic) in these characteristics. Applying this trend test to daily temperatures in Central England (for the period 1772–2017) and to global cross-sectional temperatures (1880–2015), we obtain the same strong conclusions: (i) there is an increasing trend in all distributional characteristics (time series and cross-sectional), and this trend is larger in the lower quantiles than it is in the mean, median, and upper quantiles; (ii) there is a negative trend in the characteristics that measure dispersion (i.e., lower temperatures approach the median faster than higher temperatures do). This type of global warming has more serious consequences than those found by analyzing only the average.

笔记与分组
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