【摘 要】
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利用有限长度的气温序列变化资料估计其无限长时序的气温过程的统计特征,对于中长期气象预报以及全球的气候变化都是十分有意义的基础工作,所以对气温过程开展遍历性(各态历
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,北京教育学院数理学院,北京师范大学数学科学学院,北京师范大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2006BAB04A08)
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利用有限长度的气温序列变化资料估计其无限长时序的气温过程的统计特征,对于中长期气象预报以及全球的气候变化都是十分有意义的基础工作,所以对气温过程开展遍历性(各态历经性)分析是一个值得探索的课题.为此,基于模糊粗糙聚类(fuzzy-rough C-means clustering method,FRCM)、自相关趋势图、ADF(advanced Dickey and Fuller)检验以及模糊最小二乘回归提出一种具有普适性特点的遍历性分析方法,并以上海1873—1997年的气温序列为例,进行了具体的计算和分析.结果表明:上海7月份、8月份的最高气温和最低气温变化是均值遍历和协方差遍历的,因此其气温变化过程具有遍历特征.从长时间尺度来看,上海7月份、8月份最高气温和最低气温总体上不会长期呈上升趋势,它们的变化会围绕其均值波动.最后,对上述结论做了印证性分析,对上海气温变化过程进行了挖掘性分析,从遍历性的角度佐证了前人的一些研究成果.
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