气候变化趋势分析.ppt

随时间变化的一列气候数据构成了一个气候时间序列。
气候时间序列一般具有以下特征：
数据的取值随时间变化；
每一时刻取值的随机性；
前后时刻数据之间存在相关性和持续性；
序列整体上有上升或下降趋势，并呈现周期振荡；
在某一时刻的数据取值出现转折或突变。
前两种特征是一般规律，后几种则在不同的序列有不同的表现。
本章介绍气候趋势的诊断方法
下一章介绍突变的检测方法
第六章介绍时间序列周期的提取对任一气候时间序列xi都可以看成是由以下几个分量构成：
xt=Ht+Pt+Ct+St+at
Ht为气候趋势分量，指几十年的时间尺度显示出的气候变量上升下降趋势，是一种相对序列长度的气候波动；
Pt为气候序列存在的一种固有的周期性变化，例如年、月变化；
Ct为循环变化分量，代表气候序列周期长度不严格的隐含周期性波动；
St是平稳时间序列分量；
at是随机扰动项。
St具有两个特点：
绕同一水平均匀摆动，即数学期望、方差不随时间变化；
不同时刻之间的相关函数只是这两个时刻之差的函数，与时间起点无关。§4.1线性倾向估计（线性趋势）ti与xi之间的相关系数r为：

对于线性回归计算结果，主要分析回归系数b和相关系数r。§4.2滑动平均§4.3累积距平§4.4五、七、九点二次平滑§4.5变化趋势的显著性检验第四章完