基于偏最小二乘结构方程建模的加纳沿海气候变量直接、间接与条件关系研究

《Scientific Reports》：Modeling interrelationships among climate variables using PLS-SEM: evidence from coastal Ghana (1981–2020)

　　摘要理解气候变量如何通过相互关联的路径相互作用仍然是一个挑战，因为大气过程具有高度相互依赖性，并且常常表现出多重共线性。本研究应用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）来探究最低气温（TMIN）、最高气温（TMAX）、风速（WIND）、降雨量（RAIN）和相对湿度（RH）之间的直接、间接和条件关系。分析了加纳沿海六个人文气象站在1981-2020年期间的月度气候数据。结构模型解释了TMIN 50.5%的方差、RH 47.6%的方差、RAIN 7.8%的方差和TMAX 1.8%的方差。最高气温与最低气温呈最强正相关（β = 0.688），与相对湿度呈最强负相关（β = -0.734）。风速与两个温度变量均呈正相关，但与降雨量和相对湿度呈负相关。中介分析确定了六条显著的间接路径，表明温度和降雨量传递了多种气候关联。相对湿度显著调节了六条假设交互中的五条，表明水分条件影响关键的温度-降雨和风速-降雨关系的强度。主要结构关系在四十年间保持相对稳定，支持了估计路径的时间稳健性。这些发现表明，观察到的气候变量通过相互连接的统计路径而非孤立的成对关联相联系。尽管估计的关系不应被解释为物理因果机制，但本研究证明PLS-SEM为利用观测环境数据探究复杂气候相互作用提供了一个有用的补充框架。