【摘 要】
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对吴淞站1955～2001年月平均潮位序列采用时间序列分解方法进行分析，采用奇异谱分析方法提取长期趋势，采用比率平均法和剩余法分别提取季节因素和循环变化，应用乘法模型拟合试验的
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
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对吴淞站1955～2001年月平均潮位序列采用时间序列分解方法进行分析，采用奇异谱分析方法提取长期趋势，采用比率平均法和剩余法分别提取季节因素和循环变化，应用乘法模型拟合试验的效果良好．以1955～1996年数据为基础，建立长期趋势的自回归（AR）模型，对1997～2001年间进行了预测试验，并以该时段实测数据作为验证．试验结果表明月均序列预测值的最大相对误差不超过±10％，年均序列预测值的相对误差最大不超过±4％．这一系列方法的综合运用可适用于较长期的海面变化预测．
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