Mann-Kendall 方法(以下稱(chēng)為 M-K 方法) 可以用于突變檢驗(yàn)和趨勢(shì)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的主要過(guò)程:對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)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(zhǎng)度。當(dāng) n≥8 時(shí),統(tǒng)計(jì)數(shù)S近似呈正態(tài)分布,且其方差V(S)可由下式計(jì)算得到。...[繼續(xù)閱讀]

    這種方法通過(guò)氣候信息與氣候噪聲之比來(lái)檢驗(yàn)不同時(shí)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(gè)不同時(shí)段的平均值和方差。做比較的時(shí)段 n1和 n2可根據(jù)需要設(shè)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(shí)間位置,這對(duì)氣候預(yù)測(cè)非常有用。小波變換就是將一個(gè)一維信號(hào)在時(shí)間和頻率兩個(gè)方向展開(kāi),可對(duì)時(shí)頻結(jié)構(gòu)做細(xì)致的分析,提取突變信號(hào),找出顯著周期,診斷某一階段哪一...[繼續(xù)閱讀]

    EOF 即經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解,又稱(chēng)主分量分析,是用于分析氣候變量場(chǎng)特征的主要工具。對(duì)于矩陣 F(m 行、n 列),場(chǎng)中任一點(diǎn)(i,j) 可分解為時(shí)間系數(shù) T 和空間系數(shù) X 兩部分,對(duì)時(shí)間系數(shù) T 和空間系數(shù) X 進(jìn)行分析,從而得到分析對(duì)象的時(shí)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(biāo)準(zhǔn),將變量場(chǎng) X 分成 x1和 x2,并對(duì) x1和 x2分別進(jìn)行合成,分析在 A、B 兩種氣候態(tài)下,變量 X 有無(wú)明顯差異,或者說(shuō) A、B 兩種氣候態(tài)是否對(duì)變量 X 有顯著影響。也可以把 A、B 氣候態(tài)當(dāng)作異常事件...[繼續(xù)閱讀]

    對(duì)于兩個(gè)時(shí)間序列 x(t) 和 y(t),若時(shí)間序列長(zhǎng)度為 N,它們之間的相關(guān)系數(shù)可以通過(guò)下式計(jì)算:式中,相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),采用檢驗(yàn)。自由度為-2,選定信度水平α,查表得 α。這時(shí):若Rxy≥Rc,則認(rèn)為相關(guān)通過(guò)信度為α 的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。...[繼續(xù)閱讀]

    對(duì)于兩個(gè)時(shí)間序列x(t)和y(t),若時(shí)間序列長(zhǎng)度分別為n1和n2,平均值分別為,方差分別為,則統(tǒng)計(jì)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(rèn)為兩序列差值通過(guò)顯著水平為α 的檢驗(yàn),即差異顯著;否則為沒(méi)有顯著...[繼續(xù)閱讀]

    在氣候?qū)W研究中,變率常被用來(lái)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(zhǎng)期年際平均值的異常距平發(fā)生的頻率;二是研究標(biāo)準(zhǔn)差。如果在研究時(shí)段內(nèi),氣候要素的分...[繼續(xù)閱讀]

    在進(jìn)行氣候帶年代際波動(dòng)分析時(shí),采用了氣候干濕指數(shù),計(jì)算方法如下。潛在蒸散量采用改進(jìn)的Penman 計(jì)算公式計(jì)算:式中,該式為McCulloch在Penman公式原型的基礎(chǔ)上,根據(jù)Ripley認(rèn)為Δ與γ隨海拔高度、Ra隨緯度不同有明顯變化的研究結(jié)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(lèi)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(lái)看,東北地區(qū)百年升...[繼續(xù)閱讀]