Mann-Kendall 方法(以下稱為 M-K 方法) 可以用于突變檢驗和趨勢檢驗。檢驗的主要過程:對于平穩(wěn)隨機序列 Xi(1 ≤i≤N),定義si式中,xk和xi為樣本數(shù)據(jù)值,n為數(shù)據(jù)集合長度。當 n≥8 時,統(tǒng)計數(shù)S近似呈正態(tài)分布,且其方差V(S)可由下式計算得到。...[繼續(xù)閱讀]

    這種方法通過氣候信息與氣候噪聲之比來檢驗不同時段平均值的顯著差異。定義:S/N=∣E[X1]-E[X2]∣/(S1+S2),E[X1]、E[X2]、S1、S2分別代表兩個不同時段的平均值和方差。做比較的時段 n1和 n2可根據(jù)需要設定,它們的取值影響 S/N 之比的顯著...[繼續(xù)閱讀]

    小波分析不僅可以給出氣候序列變化的尺度,還可顯示出變化的時間位置,這對氣候預測非常有用。小波變換就是將一個一維信號在時間和頻率兩個方向展開,可對時頻結構做細致的分析,提取突變信號,找出顯著周期,診斷某一階段哪一...[繼續(xù)閱讀]

    EOF 即經驗正交函數(shù)分解,又稱主分量分析,是用于分析氣候變量場特征的主要工具。對于矩陣 F(m 行、n 列),場中任一點(i,j) 可分解為時間系數(shù) T 和空間系數(shù) X 兩部分,對時間系數(shù) T 和空間系數(shù) X 進行分析,從而得到分析對象的時間和空間...[繼續(xù)閱讀]

    合成分析方法是指以不同的氣候態(tài) A、B 為標準,將變量場 X 分成 x1和 x2,并對 x1和 x2分別進行合成,分析在 A、B 兩種氣候態(tài)下,變量 X 有無明顯差異,或者說 A、B 兩種氣候態(tài)是否對變量 X 有顯著影響。也可以把 A、B 氣候態(tài)當作異常事件...[繼續(xù)閱讀]

    對于兩個時間序列 x(t) 和 y(t),若時間序列長度為 N,它們之間的相關系數(shù)可以通過下式計算:式中,相關系數(shù)的顯著性檢驗,采用檢驗。自由度為-2,選定信度水平α,查表得 α。這時:若Rxy≥Rc,則認為相關通過信度為α 的統(tǒng)計檢驗。...[繼續(xù)閱讀]

    對于兩個時間序列x(t)和y(t),若時間序列長度分別為n1和n2,平均值分別為,方差分別為,則統(tǒng)計量:遵從自由度 v=n1+n2-2 的 t 分布,選定信度水平α,查表得 tα,若 t ≥ tα,則認為兩序列差值通過顯著水平為α 的檢驗,即差異顯著;否則為沒有顯著...[繼續(xù)閱讀]

    在氣候學研究中,變率常被用來泛指氣候的變化性,描述變量圍繞平均值變化幅度的大小。根據(jù) Ratcliffe,研究氣候變率有兩條途徑:一是研究基于長期年際平均值的異常距平發(fā)生的頻率;二是研究標準差。如果在研究時段內,氣候要素的分...[繼續(xù)閱讀]

    在進行氣候帶年代際波動分析時,采用了氣候干濕指數(shù),計算方法如下。潛在蒸散量采用改進的Penman 計算公式計算:式中,該式為McCulloch在Penman公式原型的基礎上,根據(jù)Ripley認為Δ與γ隨海拔高度、Ra隨緯度不同有明顯變化的研究結論而改...[繼續(xù)閱讀]

    以6站1905—2001年的年平均氣溫的平均值代表本區(qū)的氣溫氣候變化序列,類似的,以春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月至翌年2月)的6站平均值建立該區(qū)域的各季氣候變化序列(圖3.1.1)。從年平均序列來看,東北地區(qū)百年升...[繼續(xù)閱讀]