关于全球变暖的机器学习分析研究论文

简介：
本研究论文运用机器学习技术深入分析全球变暖趋势及其影响因素，旨在预测未来气候变化并为政策制定提供科学依据。 气候变化在美国是一个颇具争议的话题，许多人都对人为引起的气候变化持怀疑态度。鉴于其可能带来的严重后果——如海洋生物的大规模灭绝及极端天气事件的频繁发生——了解导致地球变暖的原因变得尤为重要。 在这项研究中，首要挑战是如何基于80万年的气候数据构建可靠的统计模型，并准确地捕捉温度与潜在因素之间的关系，比如二氧化碳（CO2）、一氧化二氮（N2O）和甲烷（CH4）。我们比较了几种主流机器学习算法的性能——包括线性回归、套索、支持向量回归以及随机森林——以建立能够验证地球变暖并确定全球变暖因素的先进模型。 我们的研究发现，相对于其他算法而言，使用不同温室气体浓度作为特征变量时，基于集成树构建的随机森林算法表现最佳。此外，通过该方法可以很好地识别影响因子的重要性：二氧化碳是温度变化的最大贡献者；其次是甲烷；再然后是一氧化二氮。尽管它们各自的影响程度有所不同，但所有这些因素都会对气候变化产生作用，因此控制其向大气中的排放以抑制气温升高、防止潜在的气候后果显得尤为重要。