导读:本文包含了城市气温论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:气温模型,天气衍生品,定价模型,蒙特卡洛模拟
城市气温论文文献综述
严佳慧[1]（2019）在《基于中国城市气温的天气衍生品定价模型比较》一文中研究指出随着全球变暖,近些年全球各地都受到不同程度气象灾害的影响。天气的变化不仅会对人们的生活有着不可忽视的影响,也会对大量经济体造成难以估计的经济损失。其中,美国的整体经济中有大约30%收到天气的影响,而中国则更为严重。中国相较于美国更多地依赖于农业发展,而天气恰恰是决定农业产量的一大关键因素,所以在中国能够有效对冲天气风险的金融产品是亟待开发的。天气衍生品的诞生,可以帮助受天气影响较大的产业有效地规避或对冲天气风险,进而保障稳定的收益.因此,天气衍生品的重要性不言而喻。虽然天气衍生品市场在全球范围仍然处于起步状态,但在未来,天气衍生品市场必定会越来越受欢迎。这是因为大量产业无法消除天气风险带来的损益影响,而天气灾害相关的保险产品又难以发展。因此,在中国还未开展天气衍生品市场的背景下,研究适合中国城市气温的天气衍生品定价模型意义重大。本文选取了两个经典的气温模型,基于中国五座典型城市的气温数据,分别进行了天气衍生品定价,并对两个模型的差异进行了分析比较。同时,我们设计了基于五个城市取暖量(Heat Degree Day,HDD)的看涨期权,并通过蒙特卡洛模拟法获取了期权价格。结果显示Alaton模型和Benth模型都能捕获绝大部分中国城市气温数据的季节性信息,但是蒙特卡洛模拟的结果中仍存在不可忽视的误差。在调整基准气温后,结果显示误差没有消除。基准气温的变动只能影响衍生品定价的相对误差,主要原因为中国城市气温残差的非正态性和模型假设不相符。最后,文章对中国天气衍生品市场的未来发展进行了展望,结合中国市场提出了相关政策和建议。本文共分为八个部分:第一部分介绍了本文的研究背景和选题意义,以及主要贡献。第二部分综述了国内外专家对于天气衍生品定价模型的研究历程和成果。第叁部分阐述了天气衍生品的定义、分类和相较于保险业的优势。第四部分对两个经典模型进行数学表达,并在理论上比较模型差异。第五部分基于中国城市气温数据,对天气衍生品定价模型进行回归分析,比较参数估计的差异。第六部分根据气温模型,在无套利假设下,获取气温期权的解析表达。第七部分设计了天气衍生品期权,并通过蒙特卡洛模拟法进行衍生品定价。第八部分综述了本文的结论与启示。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-22）
吴昊[2]（2019）在《黄海海域浒苔灾害和沿海城市气温的特征分析》一文中研究指出针对目前沿海城市气温对浒苔灾害影响研究比较匮乏的问题,首先利用归一化植被指数法进行2008—2016年黄海海域浒苔分布遥感解译,然后运用统计分析方法揭示浒苔灾害和沿海城市气温的特征。结果表明,2008—2016年黄海海域浒苔迁移路径不同,浒苔时空分布差异明显,沿海城市近岸海域浒苔灾害年际变化大。沿海城市气温与近岸海域浒苔灾害具有较好的相关性:沿海城市平均气温在22.9～25.6℃之间,且其气温之间的相关性较强,其近岸海域均容易爆发严重的浒苔灾害;而沿海城市平均气温过高或各城市气温之间的相关性较差,其近岸海域不易于全面爆发严重的浒苔灾害。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年02期）
张秀丽[3]（2018）在《“一带一路”沿线城市气温期货研究》一文中研究指出"一带一路"沿线分布着我国主要的能源基地及农产品生产基地,因此采用气温期货规避气温变化的风险有非常重要的实际意义。气温期货定价模型将温度及其残差标准差作为影响气温期货定价的主要因素,后者也是气温期货的重要风险。而根据我国28个省会城市63年的温度数据建立的实证研究模型发现,我国不同城市的温度模型差异较大,尤其是残差标准差具有不同的季节特征,而这种差异分布大致与"一带一路"布局一致,因此应推出"一带一路"沿线城市作为气温期货的合约城市,以满足投资者规避风险、获得投资收益多样化的需求。(本文来源于《西南交通大学学报(社会科学版)》期刊2018年06期）
官雨洁,刘寿东,曹畅[4]（2018）在《不同城市化程度的城市气温变化研究——以福州和漳州为例》一文中研究指出城市化发展对城市气候及环境的影响已成为气候变暖研究中最受关注的问题之一。基于1961—2013年福建省福州和漳州的城郊逐月气温观测数据和同时期的NCEP/NCAR R1再分析气温资料,通过线性回归、OMR方法等对两地平均气温、最高气温以及最低气温进行分析。着重探索不同城市化程度对气温变化的影响差异。结果表明,不同城市化程度的地区城郊气温差ΔT的大幅度变化存在时间差;随着城市化程度的加深,城市气温受下垫面的影响越大;不同城市化程度的地区平均气温、最低气温、最高气温以及四季气温受到城市化影响所导致结果各异。(本文来源于《热带气象学报》期刊2018年04期）
曹霄霄[5]（2018）在《城市化对城市气温影响的定量化研究》一文中研究指出20世纪以来,在全球范围内城市化发展进程的加快,城市数量越来越多,城市规模越来越大,城市作为一特殊类型的人工生态系统,已经对城市所在地区的自然因子造成了明显影响,因此积极开展对城市环境进行研究显得既重要又迫切,具有重要的理论意义和实践意义。本文选择太原市作为研究对象,基于太原市1951-2015年城市气温资料与城市发展统计资料,利用一元回归分析了太原市多时间尺度的气温变化特征,并通过空间角度(UMR城郊对比)与时间尺度两种方法定量分析城市化对城市气温的影响;同时运用主成分分析法建立城市化发展指数与城市气温之间的关系。最后得出以下主要结论:(1)1951-2015年城市气温呈现上升趋势,整个研究阶段年平均气温、年极端高温和年极端低温增温幅度分别为0.40℃/10a、0.26℃/10a和0.89℃/10a;从年代际变化特征看,城市气温基本从20世纪90年代开始迅速上升。(2)从空间尺度(城郊对比)与时间尺度分别计算城市化对城市气温的影响。城郊对比法计算出城市化对城市气温的影响较为明显对年平均气温、年极端高温和年极端低温的影响强度值分别为0.25℃/10a、0.06℃/10a和0.45℃/10a,其中城市化对城市年极端低温的影响最为明显,对年极端高温的影响最为微弱;20世纪90年代开始,城市气温受城市化影响逐渐强烈。基于时间尺度计算最终计算出1995-2015年期间城市化对城市气温的影响强度值,年平均气温、年极端高温和年极端低温的城市化影响强度分别为0.025℃/10a、0.28℃/10a和0.04℃/10a。(3)在城市发展的因子中,城市人口,城市绿地与城市工业发展对城市化发展影响较大,由建立的城市化发展指数与城市气温的关系模式中可以看出,随着城市化的发展,城市气温有不同的变化趋势,两者关系并不是简单的线性关系而是曲线关系。(本文来源于《山西大学》期刊2018-06-01）
官雨洁[6]（2018）在《不同城市化程度的城市气温变化研究》一文中研究指出目前,全球有超过一半的人口居住在城市地区。城市化带来了人口的集聚、下垫面的改变和人为热的增加,由此导致城市温度不断升高,且开始对城市居民的生产生活及城市的可持续发展产生十分不利的影响。城市化发展造成的城市气温变化已经受到世界各国的高度重视,成为国内外学者研究的热点之一,了解不同城市化程度对各城市气温带来的影响,有助于深入探讨城市化对城市气候的影响机制,为城市规划、建筑物设计以及城市节能等方面提供参考。本项研究以福州市和漳州市为主要研究对象,选取不同城市化程度的福州和漳州两个城市,利用气温观测数据、NCEP/NCAR再分析资料、MODIS地表温度数据、归一化植被指数、气溶胶光学厚度以及城市化发展数据,对比分析了不同城市化程度对城市温度变化影响的差异,探究了城市气温对不同城市化程度的响应机制。主要研究结论如下:(1)漳州、福州的年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈上升趋势,且在1990年代开始显着增温。漳州的年平均最低气温上升幅度较大,年平均最高气温上升幅度较小。福州的气温变化趋势与漳州相同,但上升幅度均小于漳州。从四季气温变化看,平均气温、平均最低气温均在秋冬季上升较快,平均最高气温在春夏上升较快。除夏季外,漳州各季气温变化趋势均大于福州,冬季尤其明显。(2)1961-2013年,福州年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温的城市化影响分别为0.014℃/10a、-0.191℃/10a、0.118℃/10a,城市化影响贡献率分别为5.93%、-77.3%、43.5%。漳州年平均气温、年平均最高气温以及年平均最低气温的城市化影响分别为 0.09℃/10a、0.018℃/10a、0.041 ℃/10a,城市化影响贡献率分别为 30.6%、6.98%、12.3%。漳州平均气温易受到城市化影响出现上升;福州的最低气温易受到城市化影响出现上升。对于最高气温来说,城市化影响在漳州地区会出现升温,在福州地区会出现降温。四个季节中,福州城市化影响和城市化影响贡献率较大值出现在夏、秋两季;漳州的城市化影响较大值出现在冬季,城市化影响贡献率较大值出现在春季或冬季,最小值都出现在夏季。(3)1961-2013年,漳州、福州年平均气温的OBS气温距平序列分别与各自对应的R1气温距平序列变化趋势基本一致,但R1气温距平的增温趋势不如OBS气温距平明显。福州、漳州的年平均气温OMR线性趋势分别为0.125℃/10a、0.149℃/10a,OMR增暖贡献率分别为53.2%、50.7%。漳州、福州的城市增温受到城市化或土地利用类型改变的影响占一半以上,且城市化程度越高的地区,气温受城市下垫面影响也越大。(4)城市稳定发展期(2003-2013年),福州、漳州的观测气温距平、MODIS地表温度距平及再分析资料地面气温距平波动性均较大,以MODIS地表温度距平波动最大,其次是地面气象站观测气温距平。各类气温距平的增温幅度均较小,且福州气温距平的变化趋势均大于漳州,表明城市温度在城市化达到一定程度以后会停止升高而出现下降趋势,且城市化程度越高越明显。福州、漳州4项主要城市化指标(城市总人口、供电总量、GDP、建成区面积)主要与福州地面观测气温及MODIS地表夜间温度显着相关;NDVI只与漳州地面观测气温显着相关;AOD与两个城市气温相关性均不显着。(5)以高山站为气候背景研究2003-2013年福州和漳州的城市气温变化,福州站和漳州站分别与高山站的平均温差、最高温差、最低温差历年变化呈下降趋势,且福州的各温差变化速率(降温率)均明显大于漳州。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2018-05-01）
黄婧,李国星,许国章,潘小川,钱旭君[7]（2017）在《中国南方某典型亚热带气候城市气温变化对寿命损失年影响的时间变化研究》一文中研究指出既往已有研究探讨气温变化与寿命损失年之间的关联,但是有关气温变化与寿命损失年之间关联的时间变化研究证据有限,尤其在发展中国家相关研究更为缺乏。在这项研究中,我们分析了中国宁波,一个典型亚热带气候的南方城市,在2013年热浪前后温度与寿命损失年之间关联的时间变化(以2013年9月热浪分为两个阶段,阶段Ⅰ:2008年1月至2013年9月,阶段Ⅱ:2013年10月至2015年12月)。阶段Ⅱ与阶段Ⅰ相比,热效应关联呈现上升趋势。尤其是呼吸系统疾病死亡的寿命损失年,在阶段Ⅱ显着高于阶段Ⅰ。两个阶段分别的寿命损失年为46.03(95%CI:11.97,80.08)年和7.21(95%CI:-10.04,24.46)年。相反,冷效应呈现降低趋势。尤其是非意外死亡的寿命损失年,在阶段Ⅱ为262.32(95%CI:-304.18,828.23)年,显着低于阶段Ⅰ的916.78(95%CI:596.05,1237.51)年。上述结果提示,即使在热浪过后,仍然应当关注并致力于减少热效应相关的疾病负担。此外,寿命损失年指标的应用,提供了更加全面的信息以识别敏感人群,这对于公共卫生干预措施的制定具有重要的意义。(本文来源于《2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集》期刊2017-11-10）
刘淑乔[8]（2017）在《本世纪末主要城市气温将大幅上升》一文中研究指出本报讯 刘淑乔报道 7月5日，世界气象组织（WMO）推出一组新的电视录像节目，对本世纪末世界一些城市气温进行预测。预测显示，如果温室气体排放继续照目前的速度发展下去，在2100年，全球主要城市的气温将达到令人震惊的水平。这些预测是根据联合国(本文来源于《中国气象报》期刊2017-07-11）
马新明,李润奎,罗凯,张瑞明,王宗爽[9]（2016）在《中国3城市气温与人群死亡的关系》一文中研究指出目的探讨中国3城市(北京、成都和南京)气温与居民死亡的关系,评估气温相关的非意外死亡、心血管疾病死亡及呼吸系统疾病死亡的风险。方法收集2008-01-01至2010-12-31北京、成都和南京的每日死亡数、同期气象数据和空气污染数据,在控制长期趋势和季节效应以及其他混杂因素后,用分布滞后非线性模型(DLNM)研究气温与死因别死亡的关系。结果北京、成都和南京的气温与死因别死亡存在非线性关系,在较高温度时存在明显的急性效应,在较低温度时存在滞后效应。北京、成都和南京3城市极高气温对非意外死亡滞后0 d的累积热效应存在差异(P<0.05),RR值分别为1.09(95%CI:1.04,1.14)、1.03(95%CI:1.01,1.05)和1.17(95%CI:1.10,1.25)。极低气温对非意外死亡滞后0~15 d的累积冷效应存在差异(P<0.05),RR值分别为1.71(95%CI:1.43,2.04)、3.09(95%CI:1.57,6.10)和1.95(95%CI:1.21,3.16)。结论北京、成都和南京高温和低温均引起居民死亡风险升高,高温引起急性效应,低温产生的效应相对滞后,但持续时间较长。(本文来源于《基础医学与临床》期刊2016年06期）
陈力,吴绍洪,郭灵辉[10]（2015）在《1954-2011年盐城市气温和降水变化特征》一文中研究指出根据盐城市2个观测站点1954-2011年逐月平均气温和降水资料,采用线性趋势分析、M-K检验、滑动t检验等方法,分析了盐城市气温和降水的气候变化特征。结果表明:盐城市年平均气温以0.24℃/10a的速率显着增加,其中,春季的升温速率最大(0.32℃/10a),秋季和冬季次之(分别为0.27℃/10a和0.28℃/10a),夏季最小(0.08℃/10a)且不显着。年降水量以17.1 mm/10a的速率呈弱的下降趋势,春、夏、秋季降水量均呈弱的下降趋势,而冬季降水量则呈弱的增加趋势。全年和四季(除春季)平均气温在20世纪90年代后升高明显,进入21世纪后升温幅度明显加大。年降水量具有"减-增-减"的年代际变化特征,四季降水距平各自波动特征不同,春、夏季降水量偏多期在20世纪50年代中后期和90年代,秋季降水量偏多期在50年代中后期、60年代和80年代,冬季降水量偏多期为90年代以后,其余年代为降水量偏少期。年平均气温在1993年发生突变式增温,春、夏、秋、冬四季气温突变时间分别在1993年、2000年、1997年和1991年。全年和四季降水量都没有明显突变现象。(本文来源于《气象与环境科学》期刊2015年04期）
城市气温论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前沿海城市气温对浒苔灾害影响研究比较匮乏的问题,首先利用归一化植被指数法进行2008—2016年黄海海域浒苔分布遥感解译,然后运用统计分析方法揭示浒苔灾害和沿海城市气温的特征。结果表明,2008—2016年黄海海域浒苔迁移路径不同,浒苔时空分布差异明显,沿海城市近岸海域浒苔灾害年际变化大。沿海城市气温与近岸海域浒苔灾害具有较好的相关性:沿海城市平均气温在22.9～25.6℃之间,且其气温之间的相关性较强,其近岸海域均容易爆发严重的浒苔灾害;而沿海城市平均气温过高或各城市气温之间的相关性较差,其近岸海域不易于全面爆发严重的浒苔灾害。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
城市气温论文参考文献
[1].严佳慧.基于中国城市气温的天气衍生品定价模型比较[D].山东大学.2019
[2].吴昊.黄海海域浒苔灾害和沿海城市气温的特征分析[J].遥感信息.2019
[3].张秀丽.“一带一路”沿线城市气温期货研究[J].西南交通大学学报(社会科学版).2018
[4].官雨洁,刘寿东,曹畅.不同城市化程度的城市气温变化研究——以福州和漳州为例[J].热带气象学报.2018
[5].曹霄霄.城市化对城市气温影响的定量化研究[D].山西大学.2018
[6].官雨洁.不同城市化程度的城市气温变化研究[D].南京信息工程大学.2018
[7].黄婧,李国星,许国章,潘小川,钱旭君.中国南方某典型亚热带气候城市气温变化对寿命损失年影响的时间变化研究[C].2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集.2017
[8].刘淑乔.本世纪末主要城市气温将大幅上升[N].中国气象报.2017
[9].马新明,李润奎,罗凯,张瑞明,王宗爽.中国3城市气温与人群死亡的关系[J].基础医学与临床.2016
[10].陈力,吴绍洪,郭灵辉.1954-2011年盐城市气温和降水变化特征[J].气象与环境科学.2015