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1、第四章气候变化趋势第四章气候变化趋势分析分析第1页，此课件共13页哦l随时间变化的一列气候数据构成了一个气候时间序列。随时间变化的一列气候数据构成了一个气候时间序列。l气候时间序列一般具有以下特征：气候时间序列一般具有以下特征：n数据的取值随时间变化；数据的取值随时间变化；n每一时刻取值的随机性；每一时刻取值的随机性；n前后时刻数据之间存在相关性和持续性；前后时刻数据之间存在相关性和持续性；n序列整体上有上升或下降趋势，并呈现周期振荡；序列整体上有上升或下降趋势，并呈现周期振荡；n在某一时刻的数据取值出现转折或突变。在某一时刻的数据取值出现转折或突变。l前两种特征是一般规律，后几种则在不同的序
2、列有不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。同的表现。l本章介绍气候趋势的诊断方法本章介绍气候趋势的诊断方法l下一章介绍突变的检测方法下一章介绍突变的检测方法l第六章介绍时间序列周期的提取第六章介绍时间序列周期的提取第2页，此课件共13页哦l对任一气候时间序列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：都可以看成是由以下几个分量构成：lxt=Ht+Pt+Ct+St+atnHt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；趋势，是一种相对序列长度的气候波动；nPt
3、为气候序列存在的一种固有的周期性变化，例如年、月变化；为气候序列存在的一种固有的周期性变化，例如年、月变化；nCt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；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；nSt是平稳时间序列分量；是平稳时间序列分量；nat是随机扰动项。是随机扰动项。lSt具有两个特点：具有两个特点：n绕同一水平均匀摆动，即数学期望、方差不随时间变化；绕同一水平均匀摆动，即数学期望、方差不随时间变化；n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。点无关。第3页，此课件共13
4、页哦4.1 线线性性倾倾向估向估计计（线线性性趋势趋势）l方法：一元线性回归方法：一元线性回归l用用xi表示样本量为表示样本量为n的某一气候变量，用的某一气候变量，用ti表示所对应的时表示所对应的时刻，建立刻，建立xi与与ti之间的一元线性回归：之间的一元线性回归：l式中式中a为回归常数，为回归常数，b为回归系数。为回归系数。a和和b可以用最小二乘可以用最小二乘法进行估计。法进行估计。第4页，此课件共13页哦lti与与xi之间的相关系数之间的相关系数r为：为：l对于线性回归计算结果，主要分析回归系数对于线性回归计算结果，主要分析回归系数b和相关和相关系数系数r。第5页，此课件共13页哦lb的符号表示气候变量的倾向趋势。的符号表示气候变量的倾向趋势。b0表明随时间增加表明随时间增加x呈上升趋势呈上升趋势，bZ，l则认为变则认为变化化趋势显趋势显著。著。P60，例，例4.7第12页，此课件共13页哦第四章第四章 完完第13页，此课件共13页哦