气候变暖背景下临汾地区极端降水特征的分析，夏伟晔，缪启龙，基于临汾地区17个气象站1977-2010年的逐日降水资料，运用R95P法计算临汾各地区极端降水的阈值，以此作为临汾地区极端降水事件的标准。

论文研究-全球变暖的宏观经济模型.pdf,  对全球变暖的减排对策及其经济 -环境影响进行了理论分析 .全部的分析基于一个连续时间的动态模型 .模型是在考虑代际关系的背景之下提出来的 ,属于通行的代表性代理人模型一类 .模型还和全球变暖问题研究上广泛运用的综合评价模型 ( IAMs)在结构和功能上保持一致 ,不同的是 ,作者做了大胆的简化和抽象 ,既保证模型的解析可推导性 ,又不失其对实践的指导意义 .同时 ,模型的某些方面 ,如引入气温的效用 ,也是过去的模型所不具备的 .作者运用动态最优化的数学方法 ,在对基本模型进行推导的基础上 ,讨论了该动态系统的稳态解和最优路径等理论问题 .本文的研究对我国制定全球变暖的对策有一定的启发意义 .

MATLAB用拟合出的代码绘图使用Logistic回归评估极端变暖与气候模式之间的相互作用 Logistic回归（LR）可​​用作检查二进制变量及其潜在协变量之间关系的实用方法。 这是一个有关如何使用MATLAB使用LR评估极端变暖和气候模式之间的相互作用的教程。 资料说明 本教程使用了三个主要数据。 1）根据HadISST数据在1950年至2018年期间的海面温度异常（Titchner and Rayner，2014）。 2）1950年至2018年的极端暖化二元指数，其中1表示相应网格中存在极端暖化，否则为0。 3）气候模式指数，包括MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM。 型号说明 此处使用的LR的控制方程为： 其中p是极端变暖存在的概率，是SST相对于先前时间步长的变化，MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM是相应的气候模式指标。 该等式可以转换为： 当协变量（， MEI ， AMO ， PDO和NPGO ）增加1个单位时，相对于无极端变暖（）的极端变暖概率将增加到。 分步代码 首先，我们需要加载相应的数据。 首先，我们加载SST异常。 由于github不允许太大的数据集，因

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最新数学建模E题，全球气候变暖的解释是由于温室效应不断积累所致【1，2】。事实上，由于人们焚烧化石燃料，如石油、煤炭等，或砍伐森林并将其焚烧时会产生大量的二氧化碳【3】，即温室气体，这些温室气体对来自太阳辐射的可见光具有高度透过性，而对地球发射出来的长波辐射具有高度吸收性，能强烈吸收地面辐射中的红外线，使得地球温度上升，即温室效应。由于存在温室效应，影响地气系统【1】吸收与发射的能量平衡，能量不断在地气系统累积，从而导致温度上升，造成全球气候变暖。许多科学家认为，全球变暖可能导致更多的极端气象的产生，导致全球降水量重新分配、冰川和冻土消融、海平面上升等威胁人类生存的因素。不过，虽然温室气体的浓度在不断上升，但自从进入21世纪以来，10年间全球全年平均气温上升率仅为0.03℃，几乎未变化，这种现象叫作Hiatus（全球变暖停滞状态）。正因为出现全球变暖停滞现象，使公众对全球变暖产生了怀疑【4】。 2019年1月美国2/3的地区变成了一个大冰窖，出现了“几十年一遇”的极度寒冷天气，成为有人怀疑全球变暖的依据之一。

贝叶斯全球变暖 该项目是对世界各地全球变暖速度的贝叶斯分析，是为贝叶斯统计课程完成的。 它包含 1) 三个 JAGS 线性回归模型，2) 读取数据、在模型上运行 MCMC 并绘制图形的 R 脚本，以及 3) 描述结果的论文。 安装 安装 R、JAGS 和 Latex。 在 R 提示符下调用 install.packages("ncdf", "R2jags", "ggplot2", "ggmap") 下载 GISTEMP并将其放入 data/ 子目录（您需要创建）。 跑步 在 code/ 中，通过调用运行 R 脚本 Rscript climate.R 它将打印不同模型的输出，并将数字保存到 /paper/figs/ 要制作论文，请转到 paper/ 并调用 pdflatex document.tex bibtex document pdflatex do

MATLAB用拟合出的代码绘图趋化变暖 目录 简介和背景 该分析在学术文章（当前正在出版）中有详细描述： Detection and characterisation of chemotactic swarming without cell tracking. Jack D. Hywood, Gregory Rice, Sophie V. Pageon, Mark N. Read, Maté Biro. Chemotacticswarming可以用来分析执行随机行走的运动“媒介”系统，它将群体的集体运动分解为定向运动（趋化性）和扩散成分。 我们在此处提供了该方法的实现以及示例数据，因此您可以了解如何继续使用自己的方法（下面有更多详细信息）。 这是我们方法的两个主要优点： 您无需可视化趋化因子场/因子/分子。 这很难做到，任何努力都可能会破坏特工的行动。 您无需在时间范围之间跟踪各个业务代表。 我们的分析仅需要代理人职位，我们不需要知道哪个代理人是哪个。 对我们的方法有一些关键的假设/限制。 该分析假设一个圆形环境（我们称为R ），并且针对中心分析了趋化性。 我们期望与圆形几何形状的微小

这是19年研究生数学建模E题全球变暖自己组队写的论文，获得三等奖。压缩包里有题目、论文、官方一些文档、自己总结了一个论文模板（数据挖掘类的），还有网上找的建模论文如何评阅。参加这次的经验就是模仿优秀论文写，至少看起来格式要像。

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