基于Matlab软件仿真的自然灾害对全球变暖影响

孙德胜 刘佳明 卢 爽

（华北理工大学，河北 唐山 063210）

0 引言

随着人类科技文明的不断发展，全球变暖的情况愈发严重，由于人们生活水平不断提高，对环境的利用程度越来越大，因此环境带来的灾害也随之而来。2019 年发生的澳大利亚林火事件，其最主要的导火索就是高温天气和干旱，这直接导致世界各地林火肆虐数月。2018 年12 月印尼火山爆发，进一步对全球变暖造成影响。自然灾害都在一定程度上加剧了全球变暖，而全球变暖也会带来一系列的连锁反映。

施雅风[1]研究发现，在全球变暖和中国境内降水量有所减少的背景下，中国的自然灾害如洪涝灾、旱灾、农林生物灾害、风暴潮灾都在发展加剧，只有寒冻冰雪灾害有所减轻。陈泮勤[2]研究发现，全球变暖后，大气CO2含量加倍，暴雨频率和洪涝风险会加剧，西北干旱将延续，森林火灾、泥石流、台风、滑坡灾害加剧。

1 数据来源及预处理

1.1 数据来源

该文所使用的数据来自于阿里云和KIMI Climate Explorer，其中澳大利亚，美国，中国，印尼地区和全球平均温度1899—2022 年的温度数据来自于阿里云，二氧化碳浓度，全球森林面积，人口数量等数据来自于KIMI Climate Explorer。

1.2 数据相关性分析

1.2.1 时间与全球平均温度之间的相关性

在分析时间与全球平均温度之间的关联度时，使用SPSSPRO 软件对数据进行处理，通过斯皮尔曼相关性系数来探究两者之间的相关性。图1 通过SPSSPRO 进行斯皮尔曼相关性分析，得出时间与温度相关系数热力图。

图1 相关系数热力图

根据图中的数据可知，斯皮尔曼相关性系数为0.899，说明时间与全球平均温度之间的相关性高。……