基于时间序列分解的海面变化预测

摘要：

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.

关键词：海平面变化、时间序列分解、奇异谱分析(SSA)、自回归(AR)模型

所属期刊栏目：30

分类号：K903(地理学)

资助基金：国家自然科学基金40171008;江苏省高校自然科学基金06KJD170102

在线出版日期：2007-04-26（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：117-121