西安市全年气温变化的统计规律

摘要：

采用时间序列加法模型分析气温的长期趋势、周期波动及不规则变动.利用快速傅里叶变换对西安泾河站点日平均气温进行低频去噪,确定了气温全年变化的主频周期波动,并进行傅里叶函数拟合,精度98.64％;对气温的高频信息部分采用时间序列模型建立AR(2)模型,拟合优度54％,气温序列实现独立化分离过程.就全年气温变化而言,西安气候舒适,全年的平均气温为14.7℃,气温变化主频为365.5天,按时间呈余弦波动形态,振幅为±14.65℃,一年内最低气温日均值约为0.1℃,最高气温日均值约为29.3℃;全年最低气温95％的概率出现在-5.7℃,最高气温95％的概率出现在35.1℃;而可能出现的极端低温与高温分别为-9.6℃、39℃.短期的气温不规则变动主要影响其后五天的天气,一天的记忆程度为85％,逐渐衰减,至五天的记忆程度为9.44％,7天后可以认为记忆消失(2.59％).

关键词：气温变化、ARMA模型、傅里叶变换

所属期刊栏目：29

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

在线出版日期：2019-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-65