贵阳市降雨量趋势研究及预测(SAS例)
贵阳市暴雨特征分析及对农作物(辣椒)的影响
贵阳市暴雨特征分析及对农作物（辣椒）的影响贵阳市是我国贵州省的省会城市，位于贵州高原中部，地处亚热带湿润气候区，年降水量较大。
由于地处山区，加上气象条件的影响，贵阳市的暴雨现象相对较为常见。
下面将对贵阳市暴雨的特征进行分析，并探讨对农作物（辣椒）的影响。
贵阳市的暴雨特征可以总结为以下几点：1. 高降水量：贵阳市的年降水量较大，平均降水量在1000毫米以上。
暴雨则是在雨季期间，降水量很大，往往会在短时间内集中释放，导致雨量激增。
2. 强对流天气：暴雨通常与强对流天气有关，贵阳市地势复杂，包括山谷、山脉等地形，这些地形条件和水汽充足的气候特点，使得该地区容易形成对流天气，产生暴雨现象。
3. 规模较小：相比于一些强降水区域，贵阳市的暴雨规模相对较小，一般会局部性地影响一些地区。
贵阳市暴雨对农作物，特别是对辣椒的影响主要有以下几个方面：1. 水分过多导致生长不良：辣椒对水分的需求量较大，但暴雨过多会导致土壤积水和根部缺氧，影响辣椒的生长，甚至引发根部腐烂。
暴雨对辣椒的生长不利。
2. 病虫害易发生：暴雨会使辣椒的株体湿润，极易滋生病原菌和虫害，如霉菌病、叶霉病等。
这些病虫害会对辣椒的生长造成严重影响。
3. 株体倒伏：由于暴雨的冲击力较大并伴随着狂风，辣椒的株体很容易被冲击倒伏，造成辣椒植株甚至整体死亡。
4. 减产甚至绝产：由于暴雨不仅对辣椒的生长环境带来不利影响，同时施肥也会被冲刷走，影响植株营养吸收。
这些因素的综合作用，容易导致辣椒的减产甚至绝产。
为了减小暴雨对辣椒等农作物的不利影响，可以采取以下措施：1. 加强排水系统建设：改进农田排水设施，保持农田排水通畅，降低积水导致的根部缺氧问题。
2. 种植选址合理：选择排水良好的地块进行辣椒种植，避免土壤积水。
3. 防病虫害措施：及时采取预防和治疗措施，如早期喷水剂，及时清除病虫害。
4. 加强支撑管理：通过设置育苗架、支撑棍等支撑物，加固辣椒的株体，防止株体倒伏。
贵阳市暴雨特征分析及对农作物(辣椒)的影响
贵阳市暴雨特征分析及对农作物（辣椒）的影响贵阳市位于贵州省南部，属亚热带季风气候，夏季多雨，湿度大，是一个典型的多雨城市。
在雨水的滋润下，贵阳市也面临着暴雨的威胁。
暴雨给城市和农作物带来了巨大的影响，本文将针对贵阳市暴雨特征进行分析，并探讨暴雨对农作物（辣椒）的影响。
一、贵阳市暴雨特征分析1. 频次和强度：贵阳市的暴雨主要集中在夏季，尤其是6月至8月，这段时间是贵阳市暴雨最为频繁和集中的时期。
暴雨的强度也较大，常常伴有雷电和强风。
据气象数据显示，每年暴雨天数在20-30天之间，暴雨强度可达50毫米/小时以上。
2. 持续时间：贵阳市暴雨的持续时间较长，常常出现连续降雨，甚至持续数天的情况。
这种持续性降雨容易引发城市内涝，造成交通堵塞、水患等问题。
3. 空间分布：贵阳市暴雨的空间分布不均，常常出现局部强降雨，导致山洪、泥石流等地质灾害的发生。
二、暴雨对农作物（辣椒）的影响1. 水浸灾害：暴雨引发的水浸灾害是辣椒生产的主要影响因素之一。
辣椒喜温暖湿润的气候，但过多的雨水容易导致土壤过湿，影响植株正常生长。
特别是在幼苗阶段，过多的雨水容易引发根部腐烂，造成植株倒伏和死亡。
2. 病虫害加重：暴雨后，农田中常常积水，成为病虫害滋生的温床。
特别是在夏季高温多雨的情况下，霉菌、蚜虫、螨虫等病虫害易大规模爆发，影响辣椒的正常生长和产量。
3. 营养流失：暴雨冲刷导致农田中的养分流失，特别是在山地和坡地种植的辣椒更容易受到影响。
养分流失会导致辣椒植株生长不良，甚至减产。
4. 土壤侵蚀：暴雨引发的山洪、泥石流等地质灾害容易导致土壤侵蚀，严重影响辣椒种植的土壤质量和水土保持。
三、对策建议1. 合理排水：在辣椒种植过程中，应做好排水工作，保持田间排水畅通，避免水浸灾害发生。
特别是在山地和坡地种植的辣椒，应加强梯田建设，采取适当的水土保持措施。
2. 防治病虫害：加强对辣椒病虫害的监测和防治，及时采取农药喷洒、病害防治等措施，减轻暴雨后病虫害对辣椒产量的影响。
贵州省降水量统计特性分析
贵州省降水量统计特性分析
杨佳;张斯屿;冯观桦;刘小艳;赵洁如
【期刊名称】《科技与创新》
【年(卷),期】2023()2
【摘要】以2000—2020年贵州水资源公报降水量统计和气象站点数据为基础,对年降水量的变化特征、降水的空间分布及降水的相对变率等进行分析。
采用K-S 检验和线性回归分析对降水量进行统计分析,揭示贵州省年降水量变化趋势及显著性水平,结果表明,2000—2020年贵州省降水量变化呈上升趋势,多年平均降水为1 147.06 mm,年均上涨幅度为5.57 mm;贵州省降水量符合均值的正态分布,但线性变化不明显;空间分布上,贵州省降水量总体呈现由东向西递减的趋势;降水季节性变化方面,冬季降水相对变率最小,夏季降水相对变率较大。
【总页数】3页(P37-39)
【作者】杨佳;张斯屿;冯观桦;刘小艳;赵洁如
【作者单位】贵州师范学院地理与资源学院
【正文语种】中文
【中图分类】P468
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2024—2024年贵阳市乌当区气候变化特征分析
贵阳市乌当区作为贵阳市的一个县级市，位于贵州省中部，地理位置优越，气候温和湿润。
在过去十年间，乌当区的气候变化表现出一些特征，如温度升高、降水量增加等。
本文将对2024—2024年乌当区的气候变化特征进行详细分析。
一、气温变化1.年平均气温根据气象数据统计，2024—2024年乌当区的年平均气温呈现逐渐升高的趋势。
特别是在2024年之后，气温上升的速度更加显著。
这与全球气候变暖的趋势一致，也与城市化进程加快、工业发展等因素密不可分。
2.季节变化季节间的气温变化也比较显著。
夏季气温较高，冬季气温较低。
近年来，夏季气温升高的速度更快，一些夏季极端高温天气也有所增加。
而冬季气温起伏较大，有时出现较大幅度的波动。
3.极端气温事件在过去十年中，乌当区出现了一些极端气温事件，如高温天气持续时间加长、高温度破纪录等。
这些事件对当地的生产生活都带来了一定的影响。
因此，应对气温的变化成为当地政府和居民关注的焦点。
二、降水量变化1.年降水量2024—2024年乌当区的年降水量整体呈现出增加的趋势。
虽然年降水量的增加不是很明显，但是长期趋势是向上的。
降水量的增加可能与当地植被覆盖率的提高有关，也可能是全球气候变化的表现之一2.季节变化季节降水量分布比较不均匀，夏季和秋季降水量较大，而春季和冬季降水量相对较少。
近年来，夏季降水量有所增加，与当地气候变暖的趋势有关。
而秋季降水量变化不大，冬季降水量有所减少。
3.极端降水事件乌当区在过去十年中也出现了一些极端降水事件，如暴雨、洪水等。
这些极端降水事件对当地的交通、农田、建筑等造成了严重损失，也给居民的生活带来了影响。
因此，加强抗洪减灾措施是当地政府的重要任务。
三、风向风速变化在乌当区的气候变化中，风向和风速的变化也是值得关注的。
近年来，气候变化导致了当地风向的部分变化，特别是在夏季和秋季，风向变化较为显著。
而风速的变化不是很明显，整体趋势是稳定的。
综上所述，2024—2024年贵阳市乌当区的气候变化主要表现为气温上升、降水量增加、风向变化等特征。
贵州降水变化趋势特征分析
贵州降水变化趋势特征分析
刘益兰;帅士章
【期刊名称】《贵州气象》
【年(卷),期】2001(025)001
【摘要】利用1961年1月～2000年2月全省83个气象站地面气象记录资料,计算了贵州全年和四季降水量长期变化趋势特征指数.结果表明:降水量全省夏季呈明显的增加趋势;而春、秋两季呈明显的减少趋势:冬季绝大部分地区则呈微弱增加趋势;年降水量变化趋势有较明显的地域分布特征,西部、北部、东部边缘地区趋于减少,中部和东南部、西南部边缘地区趋于增加,且增加的速率低于减少速率.1991、1996、1998年我省的夏季洪涝的发生,有其相应的长期降水气候趋势作为背景条件.
【总页数】3页(P10-12)
【作者】刘益兰;帅士章
【作者单位】贵州省气象中心,贵阳,550002;贵州省气象中心,贵阳,550002
【正文语种】中文
【中图分类】P46
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贵阳市暴雨特征分析及对农作物(辣椒)的影响
贵阳市暴雨特征分析及对农作物（辣椒）的影响贵阳市位于亚热带季风气候区，夏季气温高，湿度大，暴雨频繁。
暴雨对农作物生长产生了很大影响，尤其是对辣椒产量的影响非常明显。
1. 时间分布不均：贵阳市暴雨主要分布在5~10月份，其中6~8月是暴雨最为频繁的季节，占全年暴雨量的70%以上。
由于暴雨频繁，连绵不断，导致出现长时间的湿润气候，容易引发农作物病虫害。
2. 降雨量大：贵阳市暴雨降雨量通常在50mm以上，最大单次降雨一般大于100mm，极端情况下甚至会超过200mm。
这种大量的降雨会导致农田内的养分流失和土壤板结，对农作物的根系和茎部构成了威胁。
3. 大风、雷暴频繁：贵阳市暴雨往往伴有强风与雷电，这会给农作物带来更加严峻的生长环境，尤其是辣椒这种高温、光照、湿度要求苛刻的作物，很容易受到损害。
1. 生长受阻：辣椒是典型的喜温作物，适宜生长温度在20~35°C之间。
暴雨过后，气温下降，湿度上升，不利于植株生长。
辣椒的生长周期也会受到延长，增加了农民的管理难度和成本。
2. 植株被淹没：暴雨降雨量大，水坑深，长时间泡水的辣椒植株会出现根部烂死，导致植株死亡，严重的会直接影响辣椒的产量。
3. 病虫害增多：暴雨过后，环境潮湿，氧气供应不足，极易滋生病菌、真菌、霉菌等病原微生物，导致辣椒受到病虫害的威胁。
例如灰霉病、炭疽病、晚疫病等真菌病害，以及蚜虫、叶螨和粉虱等害虫。
4. 采收减产：辣椒的产量受到暴雨的影响较大，通常会出现花果脱落、果实糊化、品质下降等现象，导致采收减产，进而影响到农民的收入。
总之，贵阳市的暴雨给辣椒生产带来了极大的不利影响，农民应当适时采取科学的防治措施，比如加强排水、选用耐病虫害的品种、合理施肥等。
同时，政府也应当提供必要的技术帮扶和政策支持，切实保障辣椒产业的健康发展。
2010—2019年贵阳市乌当区气候变化特征分析
2010—2019年贵阳市乌当区气候变化特征分析近十年来，贵阳市乌当区的气候变化呈现出一些明显的特征。
本文将对这些特征进行详细的分析。
1. 平均气温变化：根据气象数据统计，2010年到2019年的十年中，贵阳市乌当区的平均气温呈现出逐渐升高的趋势。
尤其是在近几年，升温的速度明显加快。
这主要是由于工业化进程加快、城市化进程加剧以及大量的温室气体排放等原因造成的。
2. 降水量变化：十年来，贵阳市乌当区的降水量存在一定的波动。
2010年至2012年期间，降水量较为稳定，整体水平较高。
自2013年以来，降水量呈现出逐渐减少的趋势。
尤其是在2019年，降水量大幅下降，导致干旱问题日益加重。
这与全球气候变暖、气候异常等因素有关。
3. 极端天气事件频发：近十年来，贵阳市乌当区出现了许多极端天气事件，如暴雨、台风、冰雹等。
这些极端天气事件给当地的农作物、基础设施以及居民生活带来了严重的影响。
尤其是近几年，极端天气事件频发的次数明显增多，给当地的社会经济发展和生态环境带来了巨大的压力。
4. 范围性天气变化：近十年来，贵阳市乌当区的范围性天气变化也比较明显。
在同一季节中，不同地区的气温和降水量差异较大。
在夏季，一些地区可能出现高温干燥的天气，而其他地区则可能遭遇暴雨和洪水。
这种范围性天气变化给当地的农业生产和居民生活带来了一定的困扰。
近十年来，贵阳市乌当区的气候变化呈现出平均气温升高、降水量减少、极端天气事件频发以及范围性天气变化等特征。
这些气候变化对当地的社会经济发展和生态环境造成了不可忽视的影响，需要采取相应的措施来应对气候变化带来的挑战。
贵阳年度天气特征分析报告
贵阳年度天气特征分析报告引言贵阳市位于中国西南地区，属于亚热带湿润季风气候。
由于地处盆地，贵阳的气候特征鲜明，一年四季温差较小，降水充沛。
本报告将对贵阳市的年度天气特征进行分析，以便更好地了解该地区的气候状况。
1. 气温变化贵阳市的气温变化比较稳定，一年四季温差较小。
夏季气温在25摄氏度左右，冬季则稳定在10摄氏度左右。
平均气温在整个年份内保持在15摄氏度左右。
这种气温的稳定使得贵阳成为一个适宜居住的城市。
2. 降水情况贵阳市的降水量较为充沛，年均降水量超过1000毫米，主要分布在夏季和秋季。
夏季时，贵阳常常受到暴雨的袭击，降水量远超其他季节。
而秋季则是贵阳的旱季，降水量较少。
这种降水情况为贵阳的农业生产提供了良好的条件。
3. 风向和风力贵阳市的主要风向是南风，占据全年风向的大部分。
夏季南风会带来湿润的气流，使得贵阳的气温相对较高。
西南风和北风在冬季时也有一定的影响，使得气温下降。
风力方面，贵阳市的风力较小，稳定在3级左右。
4. 雾霾情况由于贵阳市地势低洼，容易形成雾霾天气。
尤其是冬季和春季，气温低、湿度高的条件下，雾霾天气较为常见。
这给城市的交通和空气质量带来了一定的影响。
政府需要采取一系列措施，减少雾霾对居民生活的影响。
5. 气候变化趋势随着全球气候变暖的趋势，贵阳市的气候也出现了一些变化。
近年来，贵阳的气温开始有所升高，冬季的降温幅度减小，夏季的高温日数增加。
降水方面也出现了一定的变化，夏季暴雨频率增加，而秋季干旱的情况越发明显。
这些变化对贵阳市的农业和生活产生了一定的影响，政府需要适应气候变化，制定相应的政策。
结论贵阳市的气候特征主要包括温差小、降水充沛、南风主导和雾霾多等方面。
这些特征使得贵阳成为一个适宜居住的城市。
然而，随着气候变暖的趋势，贵阳的气候也在发生变化。
政府和居民需要加强对气候变化的认识，采取适当的措施来适应这些变化。
同时，也需要关注气候变化对农业生产、能源利用和环境质量的影响，以保护贵阳的可持续发展。
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贵州民族学院毕业论文贵阳市降雨量趋势研究及预测陈勇明（贵州民族学院理学院06级统计班）摘要：本文选取贵阳市近25年来的年降雨量作为研究对象，运用时间序列分析方法，建立ARIMA模型对贵阳市各年的降雨量状况进行分析研究，对贵阳未来几年的降雨量进行了预测。
关键词：时间序列、降雨量、ARIMA模型Guiyang City and the forecast rainfall trends in researchChen Yongming（Guizhou Institute for Nationalities College 06 Class Statistics）Abstract: This will select the Guiyang City in the past 25 years of annual rainfall for the study, using time series analysis, ARIMA model established in Guiyang City, the annual rainfall situation analysis, and further predict the future of Guiyang City, the rainfall in recent years volume. Key words: time series, precipitation, ARIMA modeli作者：陈勇明（2006级统计学专业）指导教师：高伟（讲师）目录摘要 (i)Abstract (i)1.前言 (1)2. 实证分析 (2)2.1 时间序列建模步骤 (2)2.2数据收集 (3)2.3序列的平稳性检验 (3)2.4模型识别 (5)2.5参数估计 (6)2.6模型检验 (7)2.7拟合模型的具体形式 (7)2.8序列预测 (7)3.结论与建议 (9)主要参考文献 (9)成 果 声 明 (10)致 谢 (10)贵州民族学院——统计学专业——毕业论文：贵阳市降雨量趋势研究及预测1.前言预测是人们根据事物之间的相互联系，事物发展的历史数据及相关信息，利用己经掌握的科学知识和手段，对客观事物的未来发展状况或趋势进行事前分析和推断的科学与艺术。
预测的科学性在于，它有科学基础，包括理论、资料、方法、计算等因素，依赖于对客观经济规律的认识和掌握。
预测的艺术特征在于，它依赖于预测者提出假设、选择方法、利用资料的技巧和运用自己的学识、经验、获得的情报进行判断的能力。
预测的目的在于为制定计划或进行决策提供客观依据。
事物是发展变化的，其结果具有不确定性，与人们的生产活动密切相连。
“凡事预则立，不预则废”。
社会经济、工程等诸多领域都离不开预测，日常天气的预测、太阳黑子活动的预测、网络流量的预测、企业产品销售量的预测、股票走势预测等等，无一不和我们的生活息息相关。
印度洋海啸把人们卷入苦难的深渊，也引发诸多思考。
我们现在的预测方法还不够成熟，对一些重大的自然灾害，比如说地震，海啸等，没有形成一种比较合理有效的预测方法。
而解决预测问题的最有力的方法是发现、揭示给定动态过程或现象背后的规律。
如果其规律能被彻底发现并描述，例如用一组普通的不等式来描述，那么当初始条件已知时就可通过解这组不等式而预测未来，但不幸的是有关事物的信息经常是不完全的，有关理论也是不完善的，人们对事物的了解仅限于观察数据，因此只能利用现有的历史数据构造模型，进而预测未来。
时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值。
很多数据是以时间序列的形式出现的，如股票市场的每日波动，科学实验，一个工厂装船货物数量的月度序列，公路事故数量的周期序列，某化工生产过程按小时观测的产量等等。
人们希望通过对时间序列的分析，从中发现和揭示某一现象的发展变化规律，或从动态的角度描述某一现象和其他现象之间的内在数量关系及其变化规律，从而尽可能多地从中提取出所需要的准确信息，并将这些知识和信息用于预测，以更好地掌握和控制未来行为。
水乃生命之源，水在人类生产和生活之中起着至关重要的作用，一个地区降雨量的多少，直接关系到当地人们的生活和生产，今年却出现了百年难见的罕见的旱灾：今年春季以来，由于降雨时间、空间和雨量分布不均，特别是5月中旬以来降雨量均偏少，到目前为止，贵阳市已有56个乡镇27万多人遭遇严重旱灾。
过去的半年内，贵阳市除城区降水量与常年持平外，其他县市区降水量均比常年1作者：陈勇明（2006级统计学专业）指导教师：高伟（讲师）同期少30-50毫米，尤其是贵阳北部的乡镇降雨量仅为去年同期的50%，而全市各大水库的蓄水量与去年同期相比，普遍减少15%-40%左右。
致使贵阳市所属的开阳、修文、息烽、清镇、乌当等5个县市区的56个乡镇326个村旱灾十分严重，受灾农户6.5万户27.2万人，农作物受灾面积14.6万亩，经济损失惨重，政府和相关部门对此非常重视此次灾情。
灾难无情，人有情。
在政府的指导下，积极救灾，终于迎接了春天的到来。
本文以贵阳市从1984年到2008年的月度的降雨量进行分析的研究。
利用时间序列分析方法和SAS软件作为分析工具，寻求贵阳市降雨量的规律，并对贵阳市未来降雨量进行预测，提出一些建议和对策，从而更好的指引贵阳市民的生活和生产，全力共建我们的美好的家园——“黔都”！2.实证分析2.1 时间序列建模步骤图2—1—1 时间序列建模步骤图2贵州民族学院——统计学专业——毕业论文：贵阳市降雨量趋势研究及预测2.2数据收集表1 贵阳市1984年—2008年各月的降雨量： （单位：毫米） 年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月 10月 11月 12月1984 19.2 20.4 33.5 109.9 194.3 224.0 167.9 137.8 93.8 96.6 53.5 23.8 1985 7.2 11.8 22.7 63.0 235.1 263.5 193.2 159.9 30.0 63.0 43.0 20.0 1986 10.0 12.0 29.0 61.0 81.0 223.0 207.0 138.0 55.0 87.0 32.0 3.3 1987 20.9 13.8 8.4 63.4 123.4 109.0 195.4 98.4 92.2 210.8 46.1 2.9 1988 15.9 23.0 5.3 102.7 118.6 312.1 60.8 258.2 175.4 50.3 4.2 9.7 1989 18.5 21.0 32.4 81.0 137.2261.0 56.1 181.3124.8 58.7 20.0 13.4 1990 21.0 18.1 59.5 58.4 155.7 209.1 51.3 104.3 74.2 67.1 34.9 17.0 1991 46.7 9.0 63.7 31.0 76.8 122.4 105.3128.5 101.8 40.5 60.2 12.3 1992 29.3 28.8 39.1 117.5 211.9 331.0 128.1 25.0 32.2 108.8 12.4 17.5 1993 28.8 36.4 10.3 80.9 111.1 296.6 266.8 119.5 151.9 43.3 76.9 9.1 1994 14.9 8.3 51.7 36.2 177.2 205.8 98.7 92.5 118.5 158.1 88.0 43.5 1995 18.9 27.1 44.5 56.2 167.2 194.2 228.4 110.2 128.2 130.5 79.0 30.1 1996 13.1 6.8 46.7 26.2 152.5 325.7 354.5 124.6 16.8 37.7 56.1 16.8 1997 42.4 31.7 53.0 147.6 90.8 163.2 183.8 57.0 156.3 162.9 8.6 17.8 1998 36.6 11.1 19.5 34.7 169.3 258.9 226.4 183.7 24.0 205.6 27.3 29.1 1999 15.7 9.7 37.0 84.7 108.0 198.8 332.1 210.4 44.0 83.0 43.9 3.8 2000 24.6 24.9 52.2 94.4 174.1 314.9 164.1 304.4 127.3 100.3 38.6 21.4 2001 19.2 12.6 26.9 117.7 128.6 188.8 192.8 56.2 6.5 138.6 35.1 19.3 2002 6.9 66.1 40.1 109.7 201.9 215.3 122.7 217.6 25.6 79.1 22.1 25.2 2003 18.4 5.0 39.8 169.7 236.3 163.6 107.8 17.3 40.6 58.7 19.9 47.7 2004 32.8 53.2 25.6 61.1 287.5 40.5 252.3 126.6 55.8 36.3 60.3 16.3 2005 25.8 13.1 68.8 54.0 177.7 243.7 184.1 117.9 63.1 54.8 39.7 24.8 2006 14.4 43.9 35.2 89.8 174.0 186.2 110.0 73.2 55.6 196.9 22.4 15.3 2007 30.3 9.0 19.1 93.5 63.6 190.2 274.3 57.1 107.2 20.3 2.6 17.7 2008 20.3 15.0 54.3 120.6 163.7 172.3 150.4 105.7 98.6 22.9 25.6 19.4此数据来自贵州统计年鉴（/2008pages/gznj/）由于1989年的降雨量少，我们用1987年和1999年的平均值来代替。
2.3序列的平稳性检验拿到一个观测值系列之后，首先观察它的时序图，如果序列的时序图呈现明显的趋势性或周期性，则该序列就是不平稳的。
我们通常有两种方法来检验；一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验方法：另一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。
这里我们采用图检验方法来判断序列的平稳性。
为了确定所研究的系列是否为平稳序列，以下调用SAS9.0作出研究系列的时序图，输出结果如下图所示：3作者：陈勇明（2006级统计学专业） 指导教师：高伟（讲师）图2—3—1 贵阳市降雨量的时序图从以上输出的时序图可知：该序列不具有趋势性,但具有明显的周期波动性，表现出明显的年度周期特征，因此需要对数据进行12期的季节差分。