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5.2 徐州市极端低温最小值（1960-2004）与Nino3.4区平均海水表面温度
遥相关研究.14
6.结论 16
7.参考文献.18
1引言
1.1研究背景和意义
全球海洋面积约占地区总面积的71%，是全球气候系统的重要组成部分，是影响全球气候变化的重要因素之一。海水表面温度是海洋水文状况众多因子中最重要的因子之一。研究海水表面温度的时间分布以及变化规律等，不光是海洋学的重要内容，也是气象学、航海学、捕捞业和水声等学科的重要内容。
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在近期的海洋生态调查报告称，海水表面温度在某些海域已经创造了历史新高，且有逐渐升高的趋势，超过大多数年份的海水表面温度。海洋面积约占地球表面积的71%，自然是决定地球气候发展的主要因素之一，也是影响陆地气候的主要因素之一。海洋自身就是地球表面最大的储热体。海流也是地球表面最大的热能传送带。这些都导致了海洋对气候变化和发展有极大的影响。大量的研究都希望通过观察分析某些海域的海水表面温度来预测判断一些地区甚至是大陆的气温异常。全球变暖日益加剧已经成为了21世纪的一大难题，全球变暖在陆地上对人类的影响也是最直接和最巨大的，所以陆地气温的变化及出现的极端值也是地理学研究的重点。本文尝试研究徐州气温的极端低温值变化及其与NINO3.4区SST的关系。极端低温对人类社会和自然界都会造成不同程度的破坏，尤其是对农业来说，极端低温对各种作物都会造成一定不可逆转的损害，使得粮食蔬菜减产甚至绝收，严重影响到人民群众的生产生活。本文研究极端低温与Nino3.4区海水表面温度的意义不仅仅是找出两者的关系，更希望可以通过Nino3.4区海水表面温度的变化为预测未来可能出现的极端低温提供依据。
1.2研究现状
1.3论文主要研究内容及思路
本论文主要是研究徐州极端低温与Nino3.4区海水表面温度的相关性，通过对徐州极端低温的特征和规律研究，对徐州极端低温进行趋势分析，通过Nino3.4区的海水表面温度特征和规律的研究，得到Nino3.4区的海水表面温度趋势分析结果，使用一些研究方法对两组数据进行研究得出相关性结论。
先对Nino3.4区和徐州气温数据进行特征研究，提取信息，对两组数据进行相关性分析，相关性分析可以通过数据距平化，线性相关分析已经运动spss软件进行分析，得出结论，最后进行验证。