气候统计分析方法-1
长期气候变化趋势的统计分析方法及其应用研究
长期气候变化趋势的统计分析方法及其应用研究统计分析是一种重要的科学方法，它在各个领域都有广泛的应用。
在气候学中，统计分析方法可以帮助我们研究长期气候变化趋势。
本文将介绍几种常用的气候变化统计分析方法，并探讨它们在气候变化研究中的应用。
一、趋势分析方法趋势分析是研究一系列数据随时间变化的趋势的方法。
在气候变化研究中，我们通常使用线性趋势分析、非线性趋势分析和小波分析等方法。
1. 线性趋势分析线性趋势分析方法假设数据随时间线性变化。
我们通常使用最小二乘法拟合一条直线到数据上，来估计长期趋势的斜率。
这可以帮助我们判断气候变暖或变冷的速度和方向。
例如，我们可以通过线性趋势分析发现，全球平均气温在过去几十年中呈持续上升趋势。
2. 非线性趋势分析非线性趋势分析方法适用于数据呈现非线性变化的情况。
在这种情况下，线性拟合并不能很好地描述数据的变化趋势。
常见的非线性趋势分析方法包括多项式拟合和指数拟合等。
通过拟合非线性函数到数据上，我们可以更准确地描述气候变化的复杂性。
3. 小波分析小波分析是一种时间序列分析方法，可以帮助我们从不同时间尺度上分析气候变化趋势。
小波分析将信号分解为不同频率的小波成分，从而可以观察到长期趋势和短期波动等不同时间尺度上的变化。
例如，我们可以使用小波分析方法来研究季节性气候变化和年际变化的关系。
二、应用研究通过上述的统计分析方法，我们可以揭示长期气候变化的趋势，并为气候变化的应对措施提供科学依据。
首先，统计分析方法可以帮助我们评估气候变化的速度和幅度。
通过对长期气温、降水等指标进行趋势分析，我们可以了解气候变化的趋势是否逐渐增加或减小，以及变化的幅度如何。
这些信息对于制定气候适应和减缓气候变化的政策至关重要。
其次，统计分析方法可以帮助我们研究气候变化的原因和影响因素。
通过对不同时期的气候数据进行比较和分析，我们可以发现某些自然因素（如太阳辐射）或人类活动（如温室气体排放）对气候变化的影响。
地理研究中的气候数据处理与分析方法
地理研究中的气候数据处理与分析方法地理研究中的气候数据处理与分析方法在近年来得到了广泛应用和重视。
气候数据的处理和分析对于了解地球气候变化、预测未来气候趋势以及制定应对气候变化的政策具有重要意义。
本文将介绍一些常用的气候数据处理与分析方法，包括数据采集、清洗、转换、插值和统计分析等。
首先，数据采集是气候研究的基础。
气候数据的采集可以通过气象站、卫星遥感等手段进行。
气象站是最常见的数据采集点，它可以提供大气温度、湿度、降水量等气象要素的观测数据。
而卫星遥感可以提供更广泛的数据，包括地表温度、云量、降水等信息。
通过这些数据采集手段，研究人员可以获取到全球范围内的气候数据，为后续的处理和分析提供了基础。
其次，数据清洗是必不可少的一步。
气候数据通常会受到各种噪声和异常值的干扰，需要进行清洗以去除这些干扰。
常见的数据清洗方法包括去除重复数据、填补缺失数据和去除异常值等。
去除重复数据可以避免重复计算和分析，提高数据利用效率。
填补缺失数据可以使用插值方法，将缺失的数据根据周围的观测值进行估计。
去除异常值可以通过统计方法或者人工判断来进行，以避免异常值对分析结果的影响。
然后，数据转换是为了使数据更适合进行分析。
常见的数据转换方法包括单位转换、时间序列转换和空间分辨率转换等。
单位转换可以将不同单位的气候数据进行统一，方便后续的计算和比较。
时间序列转换可以将原始的时间序列数据转换为更适合分析的形式，例如将逐日数据转换为逐月或逐年的数据。
空间分辨率转换可以将高分辨率的数据转换为低分辨率的数据，以适应不同尺度的研究需求。
接下来，插值是常用的气候数据处理方法之一。
插值可以通过已知的观测数据来估计未知位置的数据。
常见的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
反距离加权插值是一种简单的插值方法，它根据观测点与插值点之间的距离来进行加权计算。
克里金插值是一种基于统计学原理的插值方法，它将观测数据的空间相关性考虑进来，提高了插值结果的精度。
气候统计方法和应用
气候统计方法和应用
气候统计方法是用来衡量和预测气候变化的一种统计学方法。
气候统计方法可以被用来分析气候有关环境数据，如温度、湿度、风速等，从而准确地描述气候变化特征。
它使用统计方法，如描述性统计方法、线性回归和多变量统计分析等，探索前后变化的特征，以及变化规律的内在机理。
气候统计方法主要用于气候变化预测。
它被广泛应用于气候变化的研究、气候监测与评估、气候模型验证、气候服务等。
具体来说，气候统计方法可以用来分析气候历史变化特征，建立气候变化预测模型，推算气候变化趋势，以及给出气候变化对人类或环境造成的影响评估，为气候变化规划提供依据。
此外，气候统计方法还可以用于气候变化引起的灾害风险评估，以及气候变化带来的资源分配决策。
气候统计方法可以用来分析不同时期气候变化与自然灾害的关联关系，从中推断出未来的灾害发生概率，以及可能出现的自然灾害类型，为灾害应对提供可靠的指导。
气候统计方法还可以用于气候变化对资源分配决策的影响分析。
例如，气候统计方法可以用来估算不同地区气候变化程度，从而为受影响的不同地区的资源分配提供参考，并且可以将气候变化的影响与资源分配决策联系起来。
总之，气候统计方法是一种重要的统计学方法，可以用于气候变化的研究、气候监测与评估、气候预测、灾害风险评估以及资源分配决策，为气候变化和资源分配决策提供可靠的信息支持。
利用统计学方法分析气候变化数据
利用统计学方法分析气候变化数据气候变化是当今全球面临的重要问题之一。
通过利用统计学方法分析气候变化数据，可以帮助我们更好地了解气候变化的趋势和影响，为制定相应的政策和行动提供科学依据。
本文将介绍如何运用统计学方法来分析气候变化数据，并探讨其在应对气候变化中的应用。
首先，统计学方法是指通过对大量的实际观测数据进行整理、归纳和分析，从中提取有效信息和规律性结论的科学方法。
在气候变化领域，我们可以收集并整理大量的气温、降水、风速等气象数据，通过对这些数据进行统计学分析，可以揭示出气候变化的特点和规律。
在利用统计学方法分析气候变化数据时，我们常用的一种方法是时间序列分析。
时间序列分析可以帮助我们识别出气候变化的周期性变化，比如季节性变化和年际变化。
通过对长时间序列数据进行趋势分析，我们可以评估气候变化的速度和趋势是否显著。
此外，时间序列分析还可以用来预测未来的气候变化趋势。
另一种常用的统计学方法是回归分析。
回归分析可以帮助我们找出气候变化与其他影响因素之间的关联关系。
比如，我们可以建立气温与海洋表面温度之间的回归模型，来研究海洋对气候变化的影响程度。
回归分析还可以用来评估不同因素对气候变化的贡献度，以指导我们在应对气候变化过程中的决策和措施。
除了时间序列分析和回归分析，统计学方法还包括聚类分析、主成分分析等。
聚类分析可以将不同地区的气候变化数据按照相似性进行分类，以便我们更好地了解不同地区的气候变化特点。
主成分分析可以帮助我们提取气候变化数据中的主要变化模式，进一步简化和分析数据。
利用统计学方法分析气候变化数据的应用是多样的。
首先，它可以帮助我们评估气候变化对自然生态系统和人类社会的影响。
比如，通过分析降水变化数据，我们可以预测干旱或洪涝等极端气候事件的发生概率，为灾害防范和资源规划提供参考依据。
其次，统计学方法还可以帮助我们识别气候变化的驱动因素，从而为减缓气候变化提供对策和指导。
例如，分析温室气体排放与温度变化之间的关系，可以帮助我们制定减排政策和措施。
全球气候变化趋势分析方法与预测模型
全球气候变化趋势分析方法与预测模型全球气候变化是当前全球面临的最重大问题之一。
更好地了解和预测气候变化趋势对于采取有效的应对措施至关重要。
因此，本文将介绍全球气候变化趋势分析方法与预测模型，帮助读者更好地理解该领域的研究进展和应用。
一、全球气候变化趋势分析方法全球气候变化趋势分析方法是研究气候变化领域的基础。
以下是一些常用的全球气候变化趋势分析方法：1. 数据分析方法：数据分析是全球气候变化趋势研究的基础。
通过搜集和分析气象站点、气候模型和卫星观测数据等多源数据，可以解析出气候变化的趋势和模式，从而预测未来气候的变化。
在数据分析中，常用的方法包括时间序列分析、线性回归分析和面板数据分析等。
2. 模式识别方法：模式识别方法通过对气候变化数据进行模式识别和分类，可以揭示不同气候变化模式的特征和规律。
常用的模式识别方法包括聚类分析、主成分分析和因子分析等。
这些方法可以帮助研究人员理解影响气候变化的不同因素，并根据不同的模式进行预测和应对措施的制定。
3. 模型模拟方法：模型模拟方法是一种基于气候模型进行全球气候变化趋势分析的方法。
通过运用数值模型、气候模型和统计模型等，研究人员可以模拟和预测不同气候变化情景下的气候特征和变化趋势。
这些模型可以提供不同场景下的气候预测，帮助政府、科学家和社会制定针对性的适应和减缓气候变化的政策和措施。
常用的模型模拟方法包括全球大气循环模型（AGCM）、全球海洋循环模型（OGCM）和全球气候系统模型（GCM）等。
二、全球气候变化预测模型全球气候变化预测模型是基于已有的气候变化数据和趋势分析，用于预测未来气候变化趋势和模式的模型。
以下是一些常用的全球气候变化预测模型：1. 统计模型：统计模型是一种基于历史气候数据和统计分析方法进行预测的模型。
该模型通过分析已有的气候数据并建立统计关系，来推断未来气候的变化趋势。
常用的统计模型包括线性回归模型、ARIMA模型和时间序列模型等。
2. 神经网络模型：神经网络模型是一种基于人工智能技术进行预测的模型。
气候类型的判断方法
气候类型的判断方法气候是地球表面大气层对流、辐射和水汽运动的综合结果。
气候类型的判断是对某一地区气候特征的总体描述和归纳。
正确的判断方法对于农业生产、城市规划和生态环境的保护都具有重要意义。
下面将介绍几种常见的气候类型判断方法。
首先，气候类型的判断可以通过气候数据进行统计分析。
气候数据包括气温、降水量、湿度、风向和风速等。
通过长期的气象观测数据，可以计算出某一地区的气候特征，如年平均气温、年降水量、季节变化等。
根据这些数据，可以将气候划分为热带、温带和寒带气候，进一步细分为干旱气候、湿润气候等类型。
其次，气候类型的判断还可以通过植被类型进行推断。
植被是气候的重要指示物，不同的气候条件适宜生长的植被类型也不同。
例如，热带雨林适宜生长在高温多雨的气候条件下，而草原和荒漠则适宜生长在干燥和多风的气候条件下。
因此，通过对植被类型的观察和分析，可以初步判断出某一地区的气候类型。
另外，气候类型的判断还可以通过地理位置和地形地貌进行综合分析。
地理位置和地形地貌直接影响着气候的形成和分布。
例如，靠近赤道的地区气候炎热，而靠近极地的地区气候寒冷。
而且，山地、平原、沿海等地形地貌也会对气候产生影响。
通过对地理位置和地形地貌的观察和分析，可以进一步确认某一地区的气候类型。
最后，气候类型的判断还可以通过生物指标进行评估。
生物对气候的适应性很强，不同的气候条件下生物的分布也会有所不同。
通过对生物的分布和数量进行调查和统计，可以初步判断出某一地区的气候类型。
例如，热带地区的动植物种类繁多，而寒带地区的动植物种类相对较少。
综上所述，气候类型的判断方法是多方面的，需要综合运用气候数据、植被类型、地理位置和地形地貌、生物指标等多种手段进行分析和评估。
只有全面、准确地判断出某一地区的气候类型，才能更好地指导农业生产、城市规划和生态环境的保护工作。
希望本文介绍的方法能够对读者有所帮助，谢谢阅读！。
模拟气候数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着全球气候变化问题的日益严峻，准确预测未来气候趋势对于制定合理的气候政策、适应措施以及减缓措施具有重要意义。
本报告基于模拟气候数据，对区域气候变化的趋势、特征及其可能的影响进行分析，旨在为相关决策提供科学依据。
二、数据来源与方法1. 数据来源本报告所使用的模拟气候数据来源于全球气候模型（GCMs）的输出结果。
这些模型由多个研究机构开发，如美国国家航空航天局（NASA）、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）等。
数据涵盖了20世纪中叶至21世纪中叶的多个时间段，包括地表温度、降水、风速等气候要素。
2. 研究方法本研究采用以下方法对模拟气候数据进行处理和分析：（1）趋势分析：通过计算气候要素的时间序列变化趋势，分析其长期变化趋势。
（2）相关性分析：分析气候要素之间的相互关系，探讨其相互作用机制。
（3）情景分析：基于不同温室气体排放情景，预测未来气候变化的可能趋势。
（4）影响评估：评估气候变化对农业、水资源、生态系统等的影响。
三、结果与分析1. 温度变化趋势根据模拟数据，区域地表温度呈现出明显的上升趋势。
20世纪中叶以来，地表温度平均上升了约1.5℃。
在未来，随着温室气体排放的增加，地表温度将继续上升，预计21世纪末地表温度将上升2℃至4℃。
2. 降水变化趋势区域降水量变化呈现出明显的区域差异性。
部分地区的降水量将增加，而另一些地区则可能减少。
总体来看，未来降水量将呈现出增加的趋势，但地区间的差异将加剧。
3. 风速变化趋势模拟数据显示，风速在21世纪将呈现波动性变化。
部分地区风速将增加，而部分地区则可能减少。
风速的变化将对农业、能源、交通运输等领域产生重要影响。
4. 气候要素相关性分析地表温度与降水量、风速等气候要素之间存在一定的相关性。
地表温度的升高将导致降水量增加，风速变化则与地表温度和降水量的变化密切相关。
5. 情景分析基于不同温室气体排放情景，模拟结果显示，高排放情景下，区域气候变化的幅度将更大，速度也将更快。
气候统计方法和应用：气候极值
Climate Extremes
课程内容
研究背景+基本概念 逐日气候分布和极值 常用分析方法 本课要点
背景问题 - 随着全球变暖，极端天气现象（如热
浪/寒潮/强风/暴雨等）是否变得更频繁或更强烈？
- 社会各界日益关注，当前气候学界热门话题
近百年全球平均 变暖约0.9度。 该量值本身难 以用于恰当评 估气候变化的 影响。因为影 响是通过作用 于人类和生态 个体的局部天 气现象实现的
基本概念 – 百分位，即发生概率均分为100份的份间阈值
对于给定样本量的一个分布，百分位值比最大（小）值更稳定。 例如：某地温度距平分布，由1000个观测样本构成（下）和由 10000个样本构成（上），其最大最小值往往不一，但第5/95
百分位值则相当一致（如下图）
第5百分位值
最大值
DT -10
-5
32
• 附加的蓝色*点为2013
31
年7-8月的最高6个温度
（有重合）
30
29
-1
0
1
2
3
10
10
10
10
10
Return Period
方法 – 通过广义Pareto分布GPD研究极值
• μ为阈值，固定；σ为尺度参数；ξ为形态参数 • 样本数量可随阈值调整而变化，避免GEV每年只有1个值的做法
史
L. Alexander et al 2006： IPCC 2007：
Allan & Soden 2008：
Min et al 2011：
IPCC 2012：
BAMS 2014-2015：
全球平均变暖0.3-0.6C 气候变化中的变率对极值的影响 重视区域异常天气事件（气候极值CEs） GCM模拟逐日输出的气候极值分析 从逐日资料提取气候极值信息 从分布概念出发定义逐日序列极值频率指数 我国温度降水极值变化 逐日资料基础上的我国极端气候变化格局分析 气候极值变化的全球分布分析 逐日序列小波分析，全球变暖中区域天气波动变化 百年增暖中的气候极值变化 - 兼论气候极值定义 区域逐日气候分布变化及其与全球变化联系的GLM分析 GEV分布变化的GLM和Monte Carlo分析 极端热浪的归因研究 定义各种气候极值、鼓励GLM这样的非平稳过程分析方法 首个全球范围内的逐日温度和降水的气候极值变化分析 进一步强调CEs重要意义 大气变暖与极端降水变率关系的研究 极端降水的归因研究 极端事件与灾害风险管理特别报告（中国SREX2014定稿） 归因全球变暖对近年各地极端事件的贡献和影响评估
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准点发生了突变.
应用实例
用滑动t-检验检测1950-2005年北京年降水量突变点.
4 3 2 1 0 -1 -2 -3
1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992
统计量
Cramer’s法
功能: 与t-检验类似,区别在于它是比较一子 序列与总序列平均值的显著性差异.
低阶边界约束方案可以应用到平滑过程中: 方案1：滑动序列的零阶导数，它可以生成最小模的 解， 此方案有利于序列边界附近的平滑趋势接近于气候态，记 为Norm(模)约束方案； 方案2：滑动序列的一阶导数，它可以生成最小斜率的约 束，有利于序列边界附近的平滑趋势接近一个局部值，记 为Slope(斜率)约束方案； 方案3：滑动序列的二阶导数，生成最小粗糙度的解，有 利于边界平滑趋势由一个定常斜率来逼近，记为 Roughness(粗糙度)约束方案.
t n1(n 2) n n1(1 )
x1 x
s
Yamamoto法
功能: 利用信噪比检测突变.
x1 x 2 SNR
s1 s2
气候变化信号 变率---噪音
应用实例
• 用Yamamoto检测1950-2005年北京年降水量,无突变点 • 用Yamamoto检测1911-2000年中国年平均气温等级突变
1971年1月
1981年1月
1991年1月
2001年1月
Correlation Coefficient
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Lag Time/month
我国夏季降水的显著周期
1950-2007年中国年平均气温累积距平
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12
1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
|Z|=0.4035>Z0.05=0.178
10.7年
2.5年
气候变化趋势分析
X (t) H (t) P(t) C(t) S(t) a(t)
气候变化趋势分析
• 任何一个气候序列都可以看作由以下几个分量构成:
X (t) H (t) P(t) C(t) S(t) a(t)
趋势
固有 周期
循环 周期
平稳
• 方法: 线性倾向估计, 滑动平均, 累积距平,多项 式拟合, Mann方法……
其中 1
ri
0
xi xj 否则
( j 1,2,,i)
2）计算统计量UFK
UFk
sk E(sk )
Var(sk )
(k 1,2,,n)
E(sk
)
n(n 1) 4
Var(sk
)
n(n
1)(2n 72
5)
Mann-kendall法-2
3）计算逆序气候序列的秩序列，并按2）计 算统计量UBK。
4）给定显著性水平a=0.05, UFK,大于0表明 序列呈上升趋势，小于0表明呈下降趋势，超过临 界线表明趋势显著，两条线交点为突变点。
气候统计分析的一般步骤
1.收集资料 ― 准确,精确 ― 均一性,代表性,比较性 ― 研究对象与样本量长度,区域大小有关
2.资料预处理 ― 标准化处理 3.分析方法的选择―根据研究的目的选择合适的方法 4.科学综合和分析― 利用气候学知识进行分析,判断,切忌
多种方法计算结果的简单罗列
气候时间序列的特征
滑动平均
功能: 利用时间序列的平滑值显示趋势变化.
xj
1 k
k i 1
xi j 1
j=1,2,…n-k+1
应用实例
1950-2005年北京年降水量11年滑动平均
1600 1400 1200 1000
800 600 400 200
0 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 年
xi a bti t=1,2,…n
a—常数. b—倾向值,b>0时说明序列随时间呈上升趋势;
b<0时说明序列随时间呈下降趋势; b值大小反映了上升或下降倾向程度.
回归系数的估计:
b
n
n
n
xi ti
1 n
(
xi )( ti )
i 1
i 1
i 1
n
n
t
2 i
1 n
(
ti )2
i 1
i 1
步骤: 1) 构造秩序列分三种
情况,即
k
sk ri (k 2,3,, n) i1
突变
滑动t-检验
功能: 考察一气候序列两组样本平均值是否存在显 著性差异来检验突变.
步骤: 1) 设置基准点,确定子序列的长度.
2) 滑动连续设置基准点,计算统计量
t
x1 x 2
s 1 1
n1
n2
其中
s n1s12 n2 s22 n1 n2 2
3) 给定显著性水平α,若|ti|>tα则认为在基
0.7026
20年滑动长度 0.8263
0.8228
0.8850
1900-2002年冬季AO指数及其3种方案 的20年平滑
Winter AO Indexes
3
2
1
0
-1
-2
-3 1900
1910
1920
1930
1940
1950 1960 Year
1970
1980
1990
2000
Norm
Slope
Rough
气候统计分析方法及其应用-1
魏凤英 中国气象科学研究院 weify@
主要内容
• 气候统计分析的目的和步骤 • 气候趋势的分析方法 • 气候突变的检测方法
气候统计分析
• 气候统计分析方法是利用气候系统的统计特性对气候变 化及其异常进行分析.
• 主要内容包括： （1）应用统计方法了解区域性或全球性气候变化的时 空分布特征、变化规律和气候异常的程度, 检测 气候信号； （2）通过统计方法探索气候变量之间及与其它物理因 素之间的联系，研究气候异常的原因； （3）利用统计方法对气候数值模拟结果与观测结果之 间的差异进行分析。
应用实例3
全国夏季气温线性趋势分布图（图中标“1”为上升 趋 势，“0”为下降趋势）
气候突变检测
气候突变定义
• 序列不连续的突发性变化; • 突变理论的精髓是关于奇点的理论:系统或过程从一个稳
定状态到另一个稳定状态的飞跃; • 从统计观点而言,突变现象定义为从一个统计特性到另一
个统计特性的急剧变化; • 目前还没有成熟的突变分析方法,只能借助统计检验的手
a x bt
时间t与序列x之间的相关系数:
r
n
n
t
2 i
1 n
(
ti )2
i 1
i 1
n
n
xi2
1 n
(
xi ) 2
i 1
i 1
确定显著性水平α,若∣r|>rα,表明序列随时间变化 趋势是显著的.
应用实例1
• 1950-2005年北京年降水量线性倾向 • B=-4.95 r=-0.377 r0.05=0.26
对1900-2002年冬季（12-2月）AO指数序列做低 通滤波平滑，滑动尺度分别取10年和20年，然后 计算滑动序列的Norm、Slope和Roughness方 案作为填补序列两端的平滑值。
三种约束方案的MSE
Norm方案
10年滑动长度 0.7242
Slope方案
0.7160
Roughness方案
1951-1960平 均为782mm
降水量(mm)
1600 1400 1200 1000
800 600 400 200
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
1991-2005年平 均518mm
应用实例2
全国年平均气温线性趋势分布图（图中标“1”为上升 趋势，“0”为下降趋势）
降水量(mm)
累积距平
功能: 利用曲线直观判断变化趋势及发生转折 或突变的大致时间.
t
xt (xi x)
i 1
t=1,2,…n
应用实例
1951-2000年登陆台风累积距平
15 10
5 0 -5 -10
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000
Annual AO
• 使用三种边界约束方案计算北京17242005年年降水量的10年平滑序列。
• 三种方案平滑序列的MSE分别为:
0.7368, 0.7329,0.7369。
• Slope方案的MSE较小.
北京1724-2005年夏季降水量 及其10年平滑
precipitation(mm)
1400
• 数据取值随时间坐标而变化; • 每一时刻取值的随机性; • 数据之间的相关性和持续性; • 序列整体的上升或下降趋势; • 在某一时刻出现转折或突变; • 序列存在周期性振荡.
赤道中东太平洋海温的滞后相关
2.5 2
1.5 1
0.5 0
-0.5 -1
-1.5 -2
-2.5 1951年1月
1961年1月
应用实例
对1951-2000年登陆台风累积距平的变化趋势序列进 行显著性检验: (1) 计算秩序列 (2) 计算统计量Z