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최근 몇 년간의 글로벌 기후 변화는 전 세계 및 지역 차원 모두에서 해수면의 유의미한 변화를 초래했습니다. 온도, 해양 열, 온실가스(GHG) 배출량과 같은 다양한 해양 및 기후 요인들이 해수면 변화에 직접적 및 간접적인 역할을 합니다. 본 연구에서는 글로벌 평균 해수면(GMSL)을 예측하기 위해 자기회귀 이동 평균(ARIMA) 모델과 Facebook의 Prophet 모델을 포함한 시계열 분석 모델을 조사했습니다. 또한, 해양 열, 공기 온도, GHG 배출량과 같은 해수면 상승에 기여하는 선택된 해양 및 기후 요인의 영향을 조사하기 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델을 활용했습니다. 게다가, GMSL에 비해 더 큰 변동을 겪었던 아라비아 만의 지역 해수면 데이터에도 모델이 적용되었습니다. 결과는 자기회귀 모델이 장기 예측에 있어 유능함을 보여주었고, Prophet 모델은 오랜 기간에 걸친 시계열에서 트렌드와 패턴을 포착하는 데 뛰어났습니다.
Elneel et al. (Fri,)은 이 질문을 연구했습니다.