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🔥 内容介绍
一、全球长期变化趋势:从 "全球暗化" 到 "全球变亮"
地面接收的太阳辐射 (DSSR) 在过去 70 年经历了明显的阶段性变化:
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1950-1990 年代:全球普遍经历 "全球暗化"(Global Dimming),太阳辐射以 ** 每年约 4-5%** 的速率下降,尤其在工业化地区最为明显
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1990 年代至今:全球趋势转为 "全球变亮"(Global Brightening),特别是北半球陆地,太阳辐射开始回升
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总体特征:呈 "先下降后上升"的非线性变化,即" 变暗 - 稳定 - 变亮 " 的三阶段模式,全球平均在 1990 年前后达到最低点
量化数据:
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全球陆地表面:1955-1991 年,平均每 10 年减少1.276±0.205 W/m²;1991-2018 年,平均每 10 年增加0.697±0.359 W/m²
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北半球陆地:1955-1990 年,每 10 年减少1.457±0.246 W/m²;1990 年后,每 10 年增加0.887±0.415 W/m²
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卫星观测 (1980-2023):太阳总辐射 (TSI) 呈现每十年 **-0.15 W/m²** 的微小下降趋势 (95% CI: -0.17 至 - 0.13),但这对地表辐射影响有限
二、变化成因:气溶胶、水汽与气候变化的复杂互动
2.1 人为因素主导
气溶胶(主要是硫酸盐颗粒) 是导致全球暗化的首要原因,通过两种机制减少到达地面的太阳辐射:
- 直接效应
:像微小镜子反射阳光回太空
- 间接效应
:作为云凝结核,形成更多更小的水滴,增加云的反射率
水汽影响被长期低估,与气溶胶贡献相当:
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全球变暖导致大气水汽含量增加,直接吸收更多太阳辐射
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研究显示:水汽 (受温室气体调控) 和人为气溶胶对 DSSR 减弱的贡献相当,尤其在 1979 年后,温室气体作用更显著
2.2 自然因素调节
- 太阳活动周期
:11 年周期变化,辐射波动仅0.1%,对地表影响有限National Centers for Environmental Information (NCEI)
- Gleissberg 周期
:约 100 年的太阳活动长周期,与地表温度变化存在关联NOAA Climate
三、区域差异:全球变化的不均衡表现
主要区域特征对比:
| 区域 | 历史趋势 (1950-2010) | 近期变化 (2010-2025) | 典型数值 |
|---|---|---|---|
| 欧洲 / 北美 | 明显 "变暗"(1950-1980)→"变亮"(1990 至今) | 持续 "变亮",部分地区超平均 10% | 欧洲:1991-2018 年 + 1.081±0.312 W/m²・10a |
| 中国 | 1970 年代开始下降→2005 年后回升 | 东部地区增幅明显,2024 年部分区域超平均 15% | 长江流域曾是 "变暗" 中心,降幅 - 246MJ/m²・10a |
| 印度 / 南亚 | 持续 "变暗",尚未观察到明显 "变亮" | 2010 年后仍有下降趋势 | 1993-2022 年气溶胶导致阳光减少约 13%,云层额外损失 31-44% |
| 巴西北部 | 持续 "变暗",2000 年后加剧 | 未见明显改善 | 亚马逊北部:每 10 年减少 > 2 W/m² |
| 南半球 | "变暗" 程度较轻,变亮趋势不显著 | 变化不明显,区域差异大 | 1991-2018 年:-0.076±0.656 W/m²・10a (无统计学意义) |
中国区域特征:
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全国 58 个站点中,50% 变化不明显,46.6% 下降明显,具有气候地带性差异
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季节差异:冬季以下降为主,春、夏、秋季则以变化不明显为主
-
东北三省:1970-1989 年显著减少,1993-2019 年逐渐增加,呈现完整的 "变暗 - 变亮" 周期
⛳️ 运行结果



📣 部分代码
y;
n = length(w);
quanpin = [];
for i = 1:n
for j = 1:length(pinyin)
if regexp(word(j),w(i))
quanpin = [quanpin,pinyin(j)];
else
continue;
end
end
end;clear i j
if isempty(quanpin)
firstword = [];
warning('Please check the input message.');
return;
end
quanpin = quanpin';
m = length(quanpin);
for i = 1:m
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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