介绍

理解全球二氧化碳（CO2）水平的趋势在面对气候变化问题时至关重要。大气中CO2的浓度是人类活动对环境影响的一个重要指标。在本文中，我们将探讨使用时间序列分析来分析和预测全球CO2水平的过程，重点关注时间序列的季节性分解（STL）和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。

全球CO2数据分析

为了进行这项分析，我们需要有关全球CO2水平的历史数据。幸运的是，像地球系统研究实验室（ESRL）这样的组织提供了全面的数据集。首先要做的步骤是从ESRL网站将数据加载到Pandas数据帧中，网站包含了自1958年起的月度CO2测量数据。一旦加载完成，我们就可以开始分析了。

数据预处理

数据预处理是确保数据集适合分析的关键步骤。在这种情况下，我们从数据集中提取‘average’列，将其转换成一个列表。这个‘average’列包含了月度CO2测量数据。下一步是用这些数据创建一个时间序列。我们使用Pandas库为CO2测量数据分配日期索引，从1980年1月开始，按月进行。这种时间序列结构有助于我们的时间序列分析。

时间序列的季节性分解（STL）

时间序列分析的基本组成部分之一是分解，它将系列分解成其组成部分：趋势、季节性和其它。时间序列的季节性分解（STL）是一种高级方法，它将这些组成部分分离开来。在我们的分析中，我们使用‘statsmodels’库中的STL函数来执行这种分解。

‘趋势’组成部分代表了CO2水平的长期行为，表明它们是在增加、减少还是相对稳定。‘季节性’组成部分代表了发生在固定间隔的重复模式，可能会揭示出CO2水平的季节性波动。‘其它’组成部分捕捉了趋势和季节性无法解释的噪声或不规则性。这种分解为理解CO2数据的潜在动态提供了基本见解。

ARIMA预测

对时间序列组成部分有了更好的理解之后，我们可以继续预测未来的CO2水平。自回归积分滑动平均（ARIMA）模型是时间序列预测的一种强大的方法。在我们的分析中，我们使用ARIMA对从STL分解中获得的趋势组成部分进行建模。我们选择了一个ARIMA模型，其顺序为（2, 1, 0），指示自回归、差分和移动平均组成部分。

预测过程涉及使用ARIMA模型来预测未来一段时间内的CO2水平。在我们的案例中，我们预测未来24个月的CO2水平。结果是一个超出原始数据的预测时间序列，为预期的CO2趋势提供有价值的见解。

代码

提供的Python代码是一个示例，展示了如何使用时间序列分析，特别是时间序列的季节性分解（STL）和自回归积分滑动平均（ARIMA）建模来分析和预测全球CO2水平。让我们逐步深入了解代码：

1. 引入库：代码首先引入必要的Python库。这些包括pandas用于数据操作，statsmodels用于时间序列分析，以及matplotlib用于绘图。
2. 加载全球CO2数据：从ESRL（地球系统研究实验室）网站获取CO2数据。使用pd.read_csv将其加载到Pandas数据帧中。comment='#'参数用于跳过数据文件中以'#'字符开头的行。
3. 数据预处理：加载数据后，代码提取了包含月度CO2测量数据的‘average’列，并将其转换为Python列表（dl）。然后，使用列表创建一个Pandas序列，每个数据点都与特定日期相关联。数据的频率设置为'M'（每月），并将该序列命名为'CO2'。
4. 季节性分解（STL）：代码使用statsmodels库中的时间序列的季节性分解（STL）方法，将时间序列数据分解成三个组成部分：趋势、季节性和其它。‘趋势’组成部分捕捉CO2水平的长期行为，‘季节性’组成部分代表重复模式，而‘其它’组成部分包含不规则性。
5. ARIMA预测：将ARIMA（自回归积分滑动平均）模型应用于从STL分解中获得的‘趋势’组成部分。ARIMA模型通常用于时间序列预测。在这个案例中，ARIMA模型的顺序为（2，1，0），指示自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）组成部分。
6. 预测：代码使用ARIMA模型预测未来24个月的CO2水平。这个预测数据存储在‘forecast’变量中。
7. 绘图：最后，代码使用matplotlib创建一个图表，显示原始CO2数据和预测数据。这允许可视化历史CO2水平，并与预测值进行比较。

import pandas as pd
# Load Global CO2 data from the URL
df = pd.read_csv('https://www.esrl.noaa.gov/gmd/webdata/ccgg/trends/co2/co2_mm_gl.csv', comment='#')
print(df.head())
# Extract the 'average' column and convert it to a list
dl = df['average'].values.tolist()
# Create a time series using the list and set the frequency
df = pd.Series(dl, index=pd.date_range('1-1-1980', periods=len(df), freq='M'), name='CO2')
print(df.head())
# Display basic statistics of the CO2 data
df.describe()
# Perform Seasonal-Trend decomposition using STL
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
stl = STL(df)
res = stl.fit()
fig = res.plot()
fig.show()
# Prediction ==========================================================
from statsmodels.tsa.forecasting.stl import STLForecast
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the data for forecasting
data = df
# Create an STLForecast model using ARIMA with order (2, 1, 0)
stlf = STLForecast(data, ARIMA, model_kwargs={"order": (2, 1, 0)})
res = stlf.fit()
# Perform a 24-month forecast
forecast = res.forecast(24)
# Plot the original data and the forecasted data
plt.figure()
plt.plot(data, label='Original Data')
plt.plot(forecast, label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()

这段代码是一个简化的例子，作为时间序列分析和预测的起点。在实际应用中，需要使用更复杂的模型和更全面的结果评估，以便准确预测和分析CO2水平。

   year  month   decimal  average  average_unc   trend  trend_unc
0  1979      1  1979.042   336.56         0.11  335.92       0.09
1  1979      2  1979.125   337.29         0.09  336.25       0.10
2  1979      3  1979.208   337.88         0.11  336.51       0.10
3  1979      4  1979.292   338.32         0.12  336.72       0.10
4  1979      5  1979.375   338.26         0.03  336.71       0.10
1980-01-31    336.56
1980-02-29    337.29
1980-03-31    337.88
1980-04-30    338.32
1980-05-31    338.26
Freq: M, Name: CO2, dtype: float64

结论

在气候变化缓解和理解环境动态的背景下，分析和预测全球CO2水平的重要性至关重要。通过时间序列分析、时间序列的季节分解（STL）和ARIMA建模，我们可以获得关于CO2水平的历史趋势和未来预测的宝贵洞察。这种方法不仅帮助我们理解数据中的复杂模式，而且为我们提供了做出明智决策和采取适当行动来应对环境挑战所需的知识。对于那些致力于贡献于可持续且负责任的环境未来的人来说，它是一个强大的工具。