matlab代码影响-US_climate_regression:US_climate_regression

matlab代码影响美国大陆气候异常的回归 灵感 气候变化使极端降雨的可能性更大。 了解温度对降水影响的变化对于长期预报和气候建模至关重要，对于干旱和洪水的预报和准备至关重要。 该项目的目的是确定使用Niño3.4指数根据温度异常定义的厄尔尼诺现象的降雨回归，以及该因子是否在美国大陆以及不同季节有所变化。 它能做什么 我通过线性回归和相关分析，探索了Niño3.4（温度异常代理）与季节性降雨总量的遥相关。 在66年间（1948年至2014年）的八次模拟合奏中，已完成了一项调查，目的是调查温度在美国各地调节降雨中的作用。 我是如何建造的 该数据集是从每月降水量数据下载的，分为四个季节：Spring（3月至4月至5月），夏季（6月至7月至8月），秋季（9月至10月至11月）和冬季（12月至1月至2月）。 对于每个季节，都执行空间线性回归和相关性分析，并将其制作成回归/相关系数图，以方便比较。 最后，应用Student's t检验来确定相关性是否具有统计显着性，以便获得可靠的结果。 我遇到的挑战 除夏季外，没有其他在空间上一致的ENSO降水相关性。 在所有其他季节，降水与Niño3.4指数之