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    基于Matlab軟件仿真的自然災(zāi)害對全球變暖影響

    2023-06-07 04:57:20孫德勝劉佳明
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年5期
    關(guān)鍵詞:平均溫度二氧化碳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    孫德勝 劉佳明 盧 爽

    (華北理工大學(xué),河北 唐山 063210)

    0 引言

    隨著人類科技文明的不斷發(fā)展,全球變暖的情況愈發(fā)嚴(yán)重,由于人們生活水平不斷提高,對環(huán)境的利用程度越來越大,因此環(huán)境帶來的災(zāi)害也隨之而來。2019 年發(fā)生的澳大利亞林火事件,其最主要的導(dǎo)火索就是高溫天氣和干旱,這直接導(dǎo)致世界各地林火肆虐數(shù)月。2018 年12 月印尼火山爆發(fā),進一步對全球變暖造成影響。自然災(zāi)害都在一定程度上加劇了全球變暖,而全球變暖也會帶來一系列的連鎖反映。

    施雅風(fēng)[1]研究發(fā)現(xiàn),在全球變暖和中國境內(nèi)降水量有所減少的背景下,中國的自然災(zāi)害如洪澇災(zāi)、旱災(zāi)、農(nóng)林生物災(zāi)害、風(fēng)暴潮災(zāi)都在發(fā)展加劇,只有寒凍冰雪災(zāi)害有所減輕。陳泮勤[2]研究發(fā)現(xiàn),全球變暖后,大氣CO2含量加倍,暴雨頻率和洪澇風(fēng)險會加劇,西北干旱將延續(xù),森林火災(zāi)、泥石流、臺風(fēng)、滑坡災(zāi)害加劇。

    1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    該文所使用的數(shù)據(jù)來自于阿里云和KIMI Climate Explorer,其中澳大利亞,美國,中國,印尼地區(qū)和全球平均溫度1899—2022 年的溫度數(shù)據(jù)來自于阿里云,二氧化碳濃度,全球森林面積,人口數(shù)量等數(shù)據(jù)來自于KIMI Climate Explorer。

    1.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

    1.2.1 時間與全球平均溫度之間的相關(guān)性

    在分析時間與全球平均溫度之間的關(guān)聯(lián)度時,使用SPSSPRO 軟件對數(shù)據(jù)進行處理,通過斯皮爾曼相關(guān)性系數(shù)來探究兩者之間的相關(guān)性。圖1 通過SPSSPRO 進行斯皮爾曼相關(guān)性分析,得出時間與溫度相關(guān)系數(shù)熱力圖。

    圖1 相關(guān)系數(shù)熱力圖

    根據(jù)圖中的數(shù)據(jù)可知,斯皮爾曼相關(guān)性系數(shù)為0.899,說明時間與全球平均溫度之間的相關(guān)性高。

    1.2.2 位置與全球平均溫度之間的相關(guān)性

    在進行位置與溫度之間相關(guān)性分析時,由于經(jīng)度對溫度的影響并不顯著,而緯度對溫度的影響更顯著,因此該組在分析位置與年平均溫度時,只考慮年平均溫度隨緯度變化的信息,所以對輸入的數(shù)據(jù)集,筆者團隊取其中某個點的年平均溫度和該觀測點對應(yīng)的緯度信息來分析,這樣分析的一個優(yōu)點是避免了不同緯度國家在同一年份處于不同季節(jié)而帶來的溫度差異,利用平均值可以讓數(shù)據(jù)具有更加完備的特征。在分析過程中,以緯度的絕對值信息作為采樣點的位置信息,因為在緯度絕對值相同的地段,不管緯度是正還是負,他們的年平均氣溫應(yīng)該是差不多的,不會有很大的差別。下面利用相關(guān)性分析驗證該結(jié)論,相關(guān)性分析結(jié)果如圖2 所示。

    圖2 相關(guān)系數(shù)熱力圖

    2 算法預(yù)測與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)

    由于自然災(zāi)害并不是發(fā)生在世界上的任何角落,只是發(fā)生在個別的國家,或者個別的國家受自然災(zāi)害的影響較嚴(yán)重,同時不同國家的自然災(zāi)害對全球溫度的影響具有滯后性,發(fā)生后并不會影響全球的平均溫度,因此該文選取了個別受自然災(zāi)害較嚴(yán)重的國家進行分析,分別是在2019 年7月發(fā)生在澳大利亞的森林大火,2020 年1 月發(fā)生在中國本土和美國本土的新冠疫情以及2018 年12 月在印尼的火山爆發(fā)。以這幾個國家為依據(jù),研究自然災(zāi)害爆發(fā)后對本土的影響。

    該文建立一個基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析預(yù)測模型,根據(jù)自然災(zāi)害發(fā)生前的溫度數(shù)據(jù)預(yù)測,若無相應(yīng)的自然災(zāi)害的發(fā)生各地溫度的預(yù)測值,將預(yù)測后的結(jié)果與現(xiàn)實發(fā)生自然災(zāi)害后溫度的真實數(shù)據(jù)進行對比,即可得出自然災(zāi)害對當(dāng)?shù)氐臏囟鹊挠绊憽?/p>

    2.1 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    通過查閱相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)[4],LSTM 是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),適用于從時間序列中提取時序特征,具有學(xué)習(xí)長期時間序列依存的能力。同時對比發(fā)現(xiàn)[3],其比常規(guī)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的準(zhǔn)確性。

    2.1.1 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)主要由輸入門 、遺忘門和輸出門3 個部分組成,其中 為當(dāng)前細胞單元狀態(tài),為隱藏層的狀態(tài),為輸入數(shù)據(jù)。如圖3 所示。

    圖3 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)

    2.1.2 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

    每個時刻,LSTM 的輸入應(yīng)該包括3 個部分:即當(dāng)前時刻的新的輸入xt,前一時刻的記憶(也叫短期記憶)ht-1和長期記憶線(也叫細胞狀態(tài))Ct-1。經(jīng)過三層門的計算(σ為Sigmoid 激活函數(shù),tanh 為雙曲正切激活函數(shù)),得到新的匯總記憶,和新的記憶狀態(tài)Ct-1并更新ht。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)內(nèi)部的運算過程如下所述。

    ①經(jīng)過遺忘門的作用,可以得到ft,如公式(1)所示。

    ②再下一步,進入輸入層,通過輸入門作用得到it,如公式(2)所示。

    ③通過輸出門的作用,可以得到Ot,如公式(3)所示。

    ④接下來計算匯總狀態(tài),如公式(4)所示。

    ⑤計算新的記憶細胞狀態(tài)Ct,如公式(5)所示。

    ⑥更新短期記憶ht,如公式(6)所示。

    式中:wf,wi,wo,wc為權(quán)重矩陣;af,ai,ao,ac為每層不同的偏置。

    2.2 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果對比

    分別將澳大利亞、美國、中國、印尼1899 年—2022 年的月平均溫度數(shù)據(jù)帶入LSTM 模型中,得到如下結(jié)果:1)根據(jù)澳大利亞的預(yù)測結(jié)果顯示,澳大利亞在發(fā)生森林大火后比假設(shè)沒有發(fā)生森林大火的情況下,溫度明顯升高,因此可以得出結(jié)論,森林大火對平均氣溫有影響,即加劇了氣溫的升高。原因在于森林大火一般持續(xù)時間長,受災(zāi)范圍廣,大量燃燒物燃燒將釋放大量的CO2,CO2是主要的溫室氣體,因此加劇了當(dāng)?shù)貧鉁厣?,從而進一步影響全球。2)根據(jù)美國和中國的實際溫度與預(yù)測溫度對比圖可知,新冠肺炎爆發(fā)后美國和中國的溫度并未出現(xiàn)明顯變化,實際值與未發(fā)生疫情的預(yù)測值基本相同,因此新冠肺炎疫情對氣溫的影響并不大,實際上由于全球新冠肺炎的影響,世界按下暫停鍵,工廠停工,人們足不出戶,因此二氧化碳等溫室氣體的排放增長不是很明顯,因此全球的氣溫變化不大。3)將印尼火山爆發(fā)前后的實際溫度進行對比,實際值比預(yù)測值低,其根本原因在于隨著火山噴發(fā),產(chǎn)生的大量的二氧化硫或其他硫酸鹽物質(zhì)會進入對流層頂和平流層,轉(zhuǎn)化為含硫氣溶膠。含硫氣溶膠會通過反射部分的太陽光,導(dǎo)致地球表面接受到的太陽輻射減少,從而造成地球降溫,這也是通常所說的“陽傘效應(yīng)”。因此對處在熱帶地區(qū)的國家,太陽的直接輻射對溫度的影響更大,因此對火山噴發(fā)這種自然災(zāi)害,會使全球平均氣溫出現(xiàn)下降的趨勢。

    3 探究全球變暖影響因子

    3.1 影響因子分析

    該文主要選擇的影響因子為二氧化碳濃度,全球森林面積,人口數(shù)量。①二氧化碳氣體作為溫室氣體中最主要的組成成分,對全球變暖有很重要的影響。全球的二氧化碳濃度是衡量其二氧化碳排放程度的重要指標(biāo)。②森林作為生態(tài)系統(tǒng)的生產(chǎn)者,可以吸收二氧化碳,生產(chǎn)氧氣,全球森林覆蓋面積越廣,二氧化碳凈化能力越強,對全球溫室效應(yīng)有很好的抑制作用。③日常生活中可以制造很多的二氧化碳,例如人們出行所用的汽車能夠排放CO2,人們的呼吸作用會釋放二氧化碳等。

    3.2 影響因子與全球溫度關(guān)聯(lián)度分析

    采用了灰色關(guān)聯(lián)分析法對以上3 種因素進行分析,得到每個因素的與溫度之間的灰色關(guān)聯(lián)度,通過比較得出影響溫度的主要因素。

    具體步驟如下:1)確定母序列和因素序列。設(shè)母序列為x0(t),是全球的溫度數(shù)據(jù),共有m 個數(shù)據(jù),即x0(t)={x0(1),x0(2)...,x0(m)},t=1,2,…,m;特征序列為xi(t),有3 個子序列,分別是二氧化碳濃度,人口數(shù)量,全球森林面積,即x0(t)={xi(1),xi(2)...,xi(m)},i=1,2,3。2)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。因數(shù)據(jù)間量綱和大小存在差異,因此需要對原始數(shù)據(jù)進行變換。采用均值的方法,先分別求出各序列的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,再將原始數(shù)據(jù)減去平均值后除以標(biāo)準(zhǔn)差,得到的新序列即為標(biāo)準(zhǔn)化序列。3)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。

    ρ 為分辨系數(shù),在(0,1)取值,分辨系數(shù)越小,關(guān)聯(lián)系數(shù)間差異越大,區(qū)分能力越強,通常取 0.5。

    計算關(guān)聯(lián)序度如公式(11)所示。

    3.3 影響因子關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果

    根據(jù)Matlab 仿真結(jié)果可以得出,二氧化碳的濃度和森林覆蓋面積對全球平均氣溫的影響最大,其關(guān)聯(lián)度指標(biāo)分別為0.813 和0.805。人口數(shù)量對全球平均氣溫的影響與前兩項相比并不顯著,其對全球平均溫度的關(guān)聯(lián)度僅為0.537。

    4 抑制全球變暖影的措施

    結(jié)合全球變暖的數(shù)據(jù)來源以及對全球平均氣溫的預(yù)測及對影響全球變暖的因素的分析,可以清楚地看到,二氧化碳的排放是全球平均溫度上升的主要因素,因此減少全球CO2的排放,增加固碳量是解決全球平均氣溫持續(xù)升高的首要目標(biāo)。所謂固碳,也被稱為碳封存,是指增加除大氣之外的碳庫碳含量的措施。固碳能夠?qū)⒍嘤嗟奶挤獯嫫饋?,不排放到大氣中。因此,提出以下措施抑制全球變暖?/p>

    4.1 加大對清潔能源的利用

    清潔能源是現(xiàn)階段全球公認的有效解決全球CO2排放的有效方法,同時各國也在不斷加大和投入將傳統(tǒng)能源逐漸替換成清潔能源的步伐,因此,國家需要加大對清潔能源例如氫能的大力開發(fā)和應(yīng)用,有效減少CO2的排放。

    4.2 國家和政府應(yīng)出臺政策進行干預(yù)管理

    政府的有效干預(yù)同樣是抑制全球變暖的有效措施,不斷調(diào)整和優(yōu)化國家政策可以加強企業(yè)和個人對抑制全球變暖的責(zé)任心。

    4.3 增加全球固碳量

    CO2的固定是全球碳循環(huán)過程的必要階段,因此加大對CO2的固定同樣能有效減少CO2的排放,因此植樹造林,管控亂砍亂伐是抑制全球平均氣溫持續(xù)升高的有效措施。

    4.4 建立碳市場

    通過政府給碳定價,從根本上抑制了排放者在財務(wù)上所造成的碳排放;其次,為抵消已有的碳排放,排放者可以購買碳信用作為補償,從而為抑制全球變暖的項目帶來亟需的資金。

    4.5 利用生態(tài)系統(tǒng)

    固碳森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在全球碳循環(huán)和調(diào)節(jié)氣候變化中有極其重要的作用。通過植物的光合作用,可以提高生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收和儲存能力,從而減少二氧化碳在大氣中的濃度。因此,增加森林總量、提高森林質(zhì)量、增強森林生態(tài)服務(wù)功能等都可以減緩全球變暖的趨勢。

    4.6 土壤固碳

    我國科學(xué)研究院研究表明土壤固碳可減少溫室氣體排放,稻田土壤約占我國總土壤固碳潛力的40%,因此,深入研究稻田土壤碳循環(huán)的固碳機理對減緩全球變暖具有重要意義。

    5 結(jié)語

    該文研究證明,自然災(zāi)害對全球變暖有一定影響。澳大利亞森林火災(zāi)發(fā)生后,加劇了二氧化碳排放,而且減少了當(dāng)?shù)厣指采w面積,進一步加劇全球變暖;而研究發(fā)現(xiàn),新冠疫情對全球變暖的影響并不明顯;印尼火山爆發(fā)產(chǎn)生的硫氣溶膠會通過反射部分的太陽光,導(dǎo)致地球表面接受到的太陽輻射減少,進而降低地球溫度。在針對影響全球變暖的因子研究過程中發(fā)現(xiàn),二氧化碳濃度和森林面積是對全球變暖有較大影響力的因子,因此在減緩全球溫室效應(yīng)的措施中,主要應(yīng)該考慮植樹造林,減少二氧化碳濃度增加生態(tài)系統(tǒng)固碳量。

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