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文档简介

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+atHt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）,方法：一元线性回归用xi表示样本量为n的某一气候变量，用ti表示所对应的时刻，建立xi与ti之间的一元线性回归：式中a为回归常数，b为回归系数。a和b可以用最小二乘法进行估计。,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。,b的符号表示气候变量的倾向趋势。b0表明随时间增加x呈上
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