兰州市气温变化趋势及预测
发布时间:2023-08-17 19:25
近百年来全球气候正经历以全球变暖为主要特征的显著变化,我国气温变化和全球大体一致,但不同区域略有不同。兰州地处我国西北,其气温变化趋势如何值得研究。气温是天气预报的基础指标,提高气温预报精度对人类生活至关重要。利用局部多项式拟合分析兰州市年、季、月平均最低气温、平均最高气温、平均温差变化的长期趋势,利用PB断点检验分析兰州市气温变化的间断点,并以突变点为分割计算不同阶段兰州市年、季、月平均最低气温、平均最高气温、平均温差变化速率以揭示兰州市气温变化规律,得出以下结论:(1)兰州市气温呈显著的波动增加趋势,且在80年代升温最快。(2)兰州市高温、低温变化具有明显的非对称性。具体表现在最高气温波动性强,上升幅度较小,最低气温变化相对单一,上升幅度较大。(3)兰州市气温变化没有明显的周期性。具体表现气温突变年份在1960年、1970年、1983年、2000年左右,且不同阶段气温变化速度不一致。(4)不同季节、月份兰州市气温变化速度不同。相较于其他季节,兰州市冬季变暖趋势更加明显;相较于其他月份,一月、二月、十二月温度升高幅度更大。目前气温预测研究多将气温序列作为一个整体进行预测,没有实现长期...
【文章页数】:59 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 气温预报的重要性
1.1.2 气温预报的难点
1.2 已有研究
1.2.1 气温变化已有研究
1.2.2 气温预报已有研究
1.3 文章切入点
2 兰州市气温变化趋势分析
2.1 数据与方法
2.1.1 数据来源
2.1.2 方法选择
2.2 年度气温变化趋势
2.2.1 平均最高气温变化趋势分析
2.2.2 平均最低气温变化趋势分析
2.2.3 平均温差变化趋势分析
2.3 季度气温变化趋势分析
2.3.1 平均最高气温变化趋势分析
2.3.2 平均最低气温变化趋势分析
2.3.3 平均温差变化趋势分析
2.4 月度气温变化趋势分析
2.4.1 平均最高气温变化趋势分析
2.4.2 平均最低气温变化趋势分析
2.4.3 平均温差变化趋势分析
3.气温预测组合模型的构建
3.0 非平稳时间序列分析
3.1 基于B-样条曲线的长期趋势拟合
3.2 基于傅里叶级数展开的周期性拟合
3.3 基于分位自回归模型的随机误差项拟合
3.3.1 模型介绍
3.3.2 模型构建
3.4 基于B-Spline-Fourier-QAR的气温组合预测方法
4.兰州市气温预测
4.1 数据描述与总体平稳性检验
4.2 兰州市日最高气温长期趋势分量提取
4.3 兰州市日气温周期性分量提取
4.4 兰州市日最高气温随机误差分量提取
4.4.1 平稳性检验
4.4.2 模型设定
4.4.3 参数估计与检验
4.5 组合预测
4.5.1 模型评价指标
4.5.2 预测结果分析
5.结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
后记
本文编号:3842440
【文章页数】:59 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 气温预报的重要性
1.1.2 气温预报的难点
1.2 已有研究
1.2.1 气温变化已有研究
1.2.2 气温预报已有研究
1.3 文章切入点
2 兰州市气温变化趋势分析
2.1 数据与方法
2.1.1 数据来源
2.1.2 方法选择
2.2 年度气温变化趋势
2.2.1 平均最高气温变化趋势分析
2.2.2 平均最低气温变化趋势分析
2.2.3 平均温差变化趋势分析
2.3 季度气温变化趋势分析
2.3.1 平均最高气温变化趋势分析
2.3.2 平均最低气温变化趋势分析
2.3.3 平均温差变化趋势分析
2.4 月度气温变化趋势分析
2.4.1 平均最高气温变化趋势分析
2.4.2 平均最低气温变化趋势分析
2.4.3 平均温差变化趋势分析
3.气温预测组合模型的构建
3.0 非平稳时间序列分析
3.1 基于B-样条曲线的长期趋势拟合
3.2 基于傅里叶级数展开的周期性拟合
3.3 基于分位自回归模型的随机误差项拟合
3.3.1 模型介绍
3.3.2 模型构建
3.4 基于B-Spline-Fourier-QAR的气温组合预测方法
4.兰州市气温预测
4.1 数据描述与总体平稳性检验
4.2 兰州市日最高气温长期趋势分量提取
4.3 兰州市日气温周期性分量提取
4.4 兰州市日最高气温随机误差分量提取
4.4.1 平稳性检验
4.4.2 模型设定
4.4.3 参数估计与检验
4.5 组合预测
4.5.1 模型评价指标
4.5.2 预测结果分析
5.结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
后记
本文编号:3842440
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