《現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)》課件：第四章 氣候變化趨勢分析

1、第四章第四章 氣候變化趨勢分析氣候變化趨勢分析l隨時間變化的一列氣候數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個氣候時隨時間變化的一列氣候數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個氣候時間序列。間序列。l氣候時間序列一般具有以下特征：氣候時間序列一般具有以下特征：n數(shù)據(jù)的取值隨時間變化；數(shù)據(jù)的取值隨時間變化；n每一時刻取值的隨機性；每一時刻取值的隨機性；n前后時刻數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性和持續(xù)性；前后時刻數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性和持續(xù)性；n序列整體上有上升或下降趨勢，并呈現(xiàn)周期振蕩；序列整體上有上升或下降趨勢，并呈現(xiàn)周期振蕩；n在某一時刻的數(shù)據(jù)取值出現(xiàn)轉(zhuǎn)折或突變。在某一時刻的數(shù)據(jù)取值出現(xiàn)轉(zhuǎn)折或突變。l前兩種特征是一般規(guī)律，后幾種則在不同的序前兩種特征是一般規(guī)律，

2、后幾種則在不同的序列有不同的表現(xiàn)。列有不同的表現(xiàn)。l本章介紹氣候趨勢的診斷方法本章介紹氣候趨勢的診斷方法l下一章介紹突變的檢測方法下一章介紹突變的檢測方法l第六章介紹時間序列周期的提取第六章介紹時間序列周期的提取l對任一氣候時間序列對任一氣候時間序列xi都可以看成是由以下幾個分都可以看成是由以下幾個分量構(gòu)成：量構(gòu)成：lxt=Ht+Pt+Ct+St+atnH Ht t為氣候趨勢分量，指幾十年的時間尺度顯示出的氣候為氣候趨勢分量，指幾十年的時間尺度顯示出的氣候變量上升下降趨勢，是一種相對序列長度的氣候波動；變量上升下降趨勢，是一種相對序列長度的氣候波動；nPt為氣候序列存在的一種固有的周期性變化，

3、例如年、為氣候序列存在的一種固有的周期性變化，例如年、月變化；月變化；nC Ct t為循環(huán)變化分量，代表氣候序列周期長度不嚴格的隱為循環(huán)變化分量，代表氣候序列周期長度不嚴格的隱含周期性波動；含周期性波動；nSt是平穩(wěn)時間序列分量；是平穩(wěn)時間序列分量；nat是隨機擾動項。是隨機擾動項。lSt具有兩個特點：具有兩個特點：n繞同一水平均勻擺動，即數(shù)學(xué)期望、方差不隨時間變化；繞同一水平均勻擺動，即數(shù)學(xué)期望、方差不隨時間變化；n不同時刻之間的相關(guān)函數(shù)只是這兩個時刻之差的函數(shù)，不同時刻之間的相關(guān)函數(shù)只是這兩個時刻之差的函數(shù)，與時間起點無關(guān)。與時間起點無關(guān)。4.1 線性傾向估計（線性趨勢）線性傾向估計（線性

4、趨勢）l方法：一元線性回歸方法：一元線性回歸l用用xi表示樣本量為表示樣本量為n的某一氣候變量，用的某一氣候變量，用ti表示所表示所對應(yīng)的時刻，建立對應(yīng)的時刻，建立xi與與ti之間的一元線性回歸：之間的一元線性回歸：l式中式中a為回歸常數(shù)，為回歸常數(shù)，b為回歸系數(shù)。為回歸系數(shù)。a和和b可以用最可以用最小二乘法進行估計。小二乘法進行估計。iibtaxt bxatnttxntxbniiniiniiniiniii211211111niiniitntxnx1111lti與與xi之間的相關(guān)系數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)r為：為：l對于線性回歸計算結(jié)果，主要分析回歸系數(shù)對于線性回歸計算結(jié)果，主要分析回歸系數(shù)b和相和相關(guān)系數(shù)關(guān)系數(shù)r。bxnxtntrniiniiniinii2112211211lb的符號表示氣候變量的傾向趨勢。的符號表示氣候變量的傾向趨勢。b0表明隨時間表明隨時間增加增加x呈上升趨勢呈上升趨勢，bZ ，l則認為變化趨勢顯著。則認為變化趨勢顯著。