鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析

鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析
鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析

收稿日期:2011-05-12

基金项目:江西省科技支撑计划项目“鄱阳湖流域洪水灾变规律研究”(科技厅编号2009DSA13800;水利厅编号200805)

作者简介:李荣昉(1955-),男,云南盐津人,教授级高工,博士研究生,主要从事水资源水生态环境及智能决策与分析等研究。通讯作者:王鹏(1982-),男,山东济宁人,讲师,博士研究生,主要从事流域水文过程的研究。E-mail:wang_peng_jlu@https://www.360docs.net/doc/915017098.html,

1引言

鄱阳湖流域位于长江中下游,历史上洪水灾害

频繁,尤其是20世纪90年代以来,多次发生特大洪水灾害[1-2]。鄱阳湖生态经济区的建设已经上升为国家战略,鄱阳湖地区经济社会的又好又快发展,要建立在水资源可持续利用和洪水灾害有效防治的基础上。降水是地区水资源的主要来源和形成洪水灾害的主要因子,因此,研究鄱阳湖流域降水的时间序列特征,为经济社会的发展提供理论支撑,对保障鄱阳湖的水资源的合理利用和洪灾防治具有重要意义。

小波分析可以从频域和时域两方面分析信号的变化特征[3],有利于研究水文时间序列变化规律,在国内外都得到广泛应用[4-8]。本文利用小波分析研究了鄱阳湖流域降水时间序列的周期性变化规律,并对流域降水周期性变化与厄尔尼诺周期性变化间的关系进行了探讨。

2数据来源与处理方法

综合考虑气象站的地理位置及数据时间序列情

况,选取鄱阳湖流域内的赣州(1951~2010年)、宜春(1953~2010年)、南昌(1951~2010年)和庐山(1955~

2010年)四个气象站的年降水量资料(中国气象科学

共享数据库),对年降水量时间序列进行小波分析。小波变换公式为:

W f (a ,b )=1

a

姨+∞

-∞

乙f (t )^φ(t -b a

)dt (1)

式中:W f (a ,b )为小波变换系数;φ为小波函数;^φ

为φ的共轭;f (t )为水文时间序列;a 为尺度因子,反映小波的周期长度;b 为时间因子,反映时间上的平移。

小波函数采用Morlet 小波,其小波函数形式为:

φ(t )=e

i 覣0t

e -t 2

2

(2)

式中:i 表示虚数;ω0为小波中心频率。Morlet 小波具有

鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析

李荣昉1,3,王

鹏2,吴敦银2

(1.东华大学信息科学与技术学院,上海201620;2.江西师范大学鄱阳湖生态环境与资源研究教育部

重点实验室,江西南昌330027;3.江西省水利科学研究院,江西南昌330029)

摘要:对鄱阳湖流域内的赣州、宜春、南昌和庐山4个气象站近60年的年降水量序列进行小波分析,

研究了鄱阳湖流域降水时间序列的周期性变化规律。结果表明,鄱阳湖流域年降水量存在两个明显的周期变化,分别为30~35a 和12~15a ,2011年正处在30~35a 周期转化的节点上,未来30a 鄱阳湖流域可能将进入降水偏少的周期;而12~15a 周期尺度在2000年以前比较明显,2000年以后12~15a 周期特征趋于消失。通过对ENSO 指数的变化周期尺度的研究,发现厄尔尼诺现象的出现周期与鄱阳湖流域年降水量周期十分相似,两者具有很高的相关性。

关键词:鄱阳湖流域;年降水时间序列;小波分析;厄尔尼诺现象中图分类号:P343

文献标识码:A

文章编号:1000-0852(2012)01-0029-03

水文JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY

第32卷第1期

2012年2月

Vol.32No.1Feb .,2012

第32卷

水文图4

ENSO 指数小波系数的时频分布和小波方差

Fig.4Spectrum of wavelet coefficients and wavelet variance of ENSO Index

时间尺度

50

40302010

年份小波系数方差

时间尺度

10

20

304050

1.210.80.60.40.20

图3年降水量小波系数方差

Fig.3Wavelet variances of annual precipitation

赣州

南昌

10

20

30

40

50

时间尺度

时间尺度

小波系数方差

宜春

庐山010

20304050

10

20304050

010

20304050

小波系数方差

1050

1050

105

02

1

×105

×105

×105×10

6

明显的波峰和波谷,类似于水文事件的时间序列特征,适合于降水周期性的分析[9]。

小波方差反映了波动能量随时间尺度的分布,可以确定一个时间序列中存在的主要周期尺度[10]。其计算公式为:

Var (a )=

+∞

-∞

乙W f

(a ,b )

2

db (3)

式中:Var (a )为尺度a 下对应的小波方差。

为研究流域内降水周期与厄尔尼诺现象间的关系,对反映厄尔尼诺现象的多变量ENSO 指数[11](1950~2010年)进行小波分析,数据来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA )。

利用Matlab 7.0软件进行小波系数的计算和灰度图的制作,其他点线图件采用Origin 8.0制作。

3年降水时间序列的变化特征

图1为鄱阳湖流域内赣州(1951~2010年)、宜春

(1953~2010年)、南昌(1951~2010年)和庐山(1955~

2010年)4个气象站的年降水量,其平均降水量分别为1440mm ,1619mm ,1604mm 和1974mm 。从线性拟合

趋势上看,4个站点年降水量没有呈现统一的变化趋势,赣州站年降水量趋势略呈下降,宜春站和南昌站基本保持不变,庐山站则呈上升趋势。

对4个站点的年降水量时间序列进行小波分析,小波系数的时频分布如图2所示,方差如图3所示。图

2中降水信号的强弱通过灰度的大小来表示,灰度越

大表示年降水量越小于常年;灰度越小表示年降水量越大于常年。图3中方差大小表示特征时间尺度降水量信号的强弱,峰值对应的时间尺度为降水序列的主要周期。可以看出,4个站点年降水量小波系数的时频分布非常类似,都存在两个明显的周期变化,分别为

30~35a 左右和12~15a 左右。

30~35a 周期尺度在整个研究时段内都很显著,从1950s 至今呈现了降水偏多-降水偏少-降水偏多3

个阶段的变化。2011年正处在降水量偏多周期向降水量偏少的周期转化的节点上,意味着未来30a 鄱

30

第1期

阳湖流域可能进入降水偏少的周期。这也可以说明20世纪90年代以来鄱阳湖流域经常发生洪灾的一个重要原因是流域处于降水偏多的周期,而未来30a 降水量的减少则会对流域水资源的开发利用造成影响。1个30~35a周期包含2~3个12~15a周期,并且12~15a周期尺度在2000年以前比较明显,2000年以后12~15a周期特征趋于消失(图2),这可能是由于人类活动及气候变化对流域降水周期性产生了影响,但更确切的结论需要未来降水量数据的进一步验证。

4年降水量周期与厄尔尼诺现象间的关系厄尔尼诺现象是太平洋赤道带大范围内海洋和大气相互作用后失去平衡而产生的一种气候现象,对全球的气候起着重要影响。多变量ENSO指数由美国气候诊断中心(CDC)提出,用来描述厄尔尼诺现象的强弱,ENSO指数为正值时表示发生厄尔尼诺现象。对ENSO指数时间序列(1950~2010年)做小波分析,小波系数的时频分布和方差如图4所示,灰度越小表示ENSO指数越大。从图4可以看出,ENSO指数在10~15a和40a左右各存在一个明显的周期变化,并在30~35a存在一个小的周期变化。ENSO指数的变化周期与鄱阳湖流域年降水量周期是十分相似的,这意味着厄尔尼诺现象可能是鄱阳湖流域年降水量周期的重要决定因素。

从小波系数时频分布图上看,ENSO指数的10~15a周期从1950~2010年呈现逐渐减小的趋势,在2000~2010年间已经降到了10a以下,说明厄尔尼诺现象出现的频率在近年来逐渐增大,这也可能是流域年降水量12~15a周期特征在2000年以后趋于消失的原因。

5结论

通过对鄱阳湖流域降水时间序列的研究,得出以下结论:

(1)在研究时段内(1951~2010年),鄱阳湖流域年降水量存在两个明显的周期变化,分别为30~35a左右和12~15a左右,2011年正处在30~35a周期转化的节点上,未来30a鄱阳湖流域可能将进入降水偏少的周期。

(2)12~15a周期尺度在2000年以前比较明显,2000年以后12~15a周期特征趋于消失,这可能是由于人类活动及气候变化对流域降水周期性产生了影响。

(3)ENSO指数的变化周期尺度与鄱阳湖流域年降水量周期十分相似,两者具有很高的相关性。

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李荣昉等:鄱阳湖流域年降水时间序列的小波分析

(下转第79页)

31

第1期

Climate Characteristics of Drought-flood Abrupt Change Events in Huaihe River Basin

CHENG Zhi,XU Min,LUO Liansheng,DING Xiaojun

(Climate Center of Anhui Province,Hefei 230031China )

Abstract :Using SPI drought-flood index and historical data of disasters,drought-flood abrupt change events from 1960to 2009were chosen.And their temporal and spatial distribution,water features and circulation were analyzed.The results show there is drought-flood abrupt change events happening in 13years from 1960to 2009,the frequency is about 4years.High frequency and precipitation intensity areas are all located in upstream and north https://www.360docs.net/doc/915017098.html,paring with those in the Yangtze River Basin,the drought -flood abrupt change events are more frequent and stronger in the Huaihe River Basin.The events have the decadal characteristics of first decreasing and later increasing.And the events mainly distribute mainly from late June to early July during a year.The water levels at the various control stations have different response to the events.There is highest raising of water level at the Wangjiaba station with most rapid response to heavy rainfall.As for the cause of circulation,three kinds of typical atmospheric circulation situation can cause drought-flood abrupt change.Key words :drought-flood abrupt change,Huaihe River Basin;SPI index

(in Chinese))

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Wavelet Analysis of Annual Precipitation Series in Poyang Lake Basin

LI Rongfang 1,3,WANG Peng 2,WU Dunyin 2

(1.Donghua University College of Information Science and Technology,Shanghai 200051,China;

2.Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,Nanchang 330027,China ;

3.Water Conservancy Science Research Institute of Jiangxi Province,Nanchang 330029,China )

Abstract:The latest 60-year precipitation series from the stations of Ganzhou,Yicun,Nanchang and Lushan in the Poyang Lake Basin was analyzed to identify the temporal variability.The wavelet analysis shows that there are two main time scales:30-35years and 12-15years.Today is just on the turning point of the 30-35years scale from above normal to below normal,which means less precipitation may occur in the next 30years in the Poyang Lake Basin.The 12-15years scale is significant before 2000,while after 2000,this scale is becoming fuzzy.The wavelet analysis of Multivariate ENSO index shows some similarities of periodicity between El Nino and annual precipitation in the Poyang Lake Basin,which means El Nino is an important factor for determining the temporal variability of precipitation in the Poyang Lake Basin.

Key words :Poyang Lake Basin ;annual precipitation series ;wavelet analysis ;El Nino

(上接第31页)

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程智等:淮河流域旱涝急转气候特征研究

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东北地区近百年降水时间序列变化规律的小波分析_姜晓艳

第28卷 第2期 2009年3月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 28,N o 2M ar ,2009 收稿日期:2008-07-09;修订日期:2008-12-24 基金项目:辽宁省气象局正研级专业技术人才培养专项科研基金项目 作者简介:姜晓艳(1960-),女,高级工程师。主要从事气候变化和应用气象业务及科研工作。 东北地区近百年降水时间序列 变化规律的小波分析 姜晓艳1,刘树华2,3*,马明敏2,张 菁1,宋 军4 (1 辽宁省沈阳市气象局,沈阳110168; 2 北京大学物理学院大气科学系,北京100871; 3 中国气象局气候研究开放实验室,北京100081; 4 大连市气象局,大连116001) 摘要:利用1905~2005年东北地区哈尔滨、长春、沈阳和大连的降水时间序列资料,采用距 平和M or let 小波分析方法,研究了东北地区降水变化的多时间尺度的周期性性变化规律,并 对东北地区近期降水状况进行了预测。结果表明:近百年来东北地区年降水量呈现较显著下 降趋势,整个东北地区降幅为-5 2mm/10a;长春为-12 7mm/10a;哈尔滨为-7 1mm/ 10a;大连为-2 7mm/10a;沈阳略为上升趋势为1 3mm/10a 。东北地区的年降水量存在着区 域性的多重时间尺度下的周期变化特征,2a~3a 、5a~6a,10a 和50a 左右的长期振荡周期具 有全域性;长春、哈尔滨年降水的主要控制周期是20a 左右;5a~6a 的短周期和50年的长周 期变化也对年降水有较大影响。 关键词:东北地区;近百年;降水时间序列;小波分析 文章编号:1000-0585(2009)02-0354-09 1 引言 全球变暖导致全球和区域气候变化,使得高温、干旱、洪涝等灾害性天气频发,造成生态和环境恶化,严重影响到农业生产、社会经济和可持续发展,已引起人们的高度重视[1~3] 。特别是在全球气候变化背景下,中国降水量的空间格局的变化直接关系到我国农业生产安全[4]。我国东北地区位于东亚季风的最北端,属于温带大陆性季风气候,是中国湿润的东部季风区和干旱的内陆之间的过度带。夏季高温多雨,冬季严寒干燥,大陆性气候由东向西渐强。其气候的季节性变化与整个东亚大气环流紧密相连,气候及其变化的差异较大,是典型的 气候脆弱区 和气候变暖影响最为敏感地区之一,也是我国最大的商品粮产区和重要的重工业和能源基地。因此,研究我国东北地区近百年来降水变化的特征,对了解气候演变对降水的影响和短期、中长期降水预测具有十分重要的意义。近年来,已有许多气象工作者对此进行了研究,例如:姜哓艳等[5]。在分析了我国东北地区哈尔滨、长春、沈阳和大连近百年年平均气温变化特征的基础上,采用小波分析的方法研究了其多时间尺度的复杂结构构,研究结果表明,近百年来东北地区的平均气温呈升高趋势,尤其在20世纪80年代以后升高趋势更加明显,升温率达到0 165 /10a 。气温存在

时间序列期末试题B卷

成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期 课程名称:《金融时间序列分析》 班级:金保111本01、02、03班 试卷形式:开卷□闭卷日 一、判断题(每题1分,正确的在括号内打",错误的在括号内打x,共15分) 1?模型检验即是平稳性检验()。 2.模型方程的检验实质就是残差序列检验()。 3?矩法估计需要知道总体的分布()。 4. ADF检验中:原假设序列是非平稳的()。 5?最优模型确定准则:AIC值越小、SC值越大,说明模型越优()。 6?对具有曲线增长趋势的序列,一阶差分可剔除曲线趋势()。 7?严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同()。 8?某时序具有指数曲线增长趋势时,需做对数变换,才能剔除曲线趋势()9.时间序列平稳性判断方法中ADF检验优于序时图法和自相关图检验法()10?时间序列的随机性分析即是长期趋势分析()。 11 ? ARMA( p,q )模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例()。 12?若某序列的均值和方差随时间的平移而变化,则该序列是非平稳的()。 13.MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0()。 14.ARMA(p,q)模型自相关系数p阶截尾,偏自相关系数拖尾()。 15 ? MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B的q阶移动自回归系数多项式根的绝 对值均在单位圆内()。 二、填空题。(每空2分,共20分) 1? X t 满足ARMA( 1,2 )模型即:X t = 0.43+0.34 X t/+;t + 0.8 “ - 0.2 ;t<,则均值 = _______________________ ,片(即一阶移动均值项系数)二 _______________________ 。

1880年以来中国东部四季降水量序列及其变率

1880年以来中国东部四季降水量序列及其变率 王绍武1)龚道溢2)叶瑾琳1)陈振华1) 1)北京大学地球物理系, 100871 2)北京师范大学资源科学所,100875

1880年以来中国东部四季降水量序列及其变率* 摘要:根据降水量观测记录及史料,建立了我国110?E以东35个站1880-1998年完整的四季及年降水量序列。1880年-1889年主要依靠史料及少数站降水量观测; 1900-1950年根据降水量等级图,并用史料插补;1951年以后完全是降水量观测资料。3段时间降水量观测记录分别占22.6%、69.0%及100%。史料部分利用了近30多年公布的15种经过整编的旱涝记载。本文介绍了建立序列的方法及可能包含的误差大小。年降水量的功率谱分析结果显示年降水量的突出周期有两个,分别是3.3a 和26.7a,前者可能与ENSO的影响有关,而后者则说明我国降水有显著的年代际尺度的变化。近百年来我国年降水量趋势,只有约+0.1%/100a。我国降水近几十年的低频变化,可能主要是年代际变化引起的,而并非全为气候变化趋势。 关键词中国降水量 1 前言 降水的变化是影响我国工农业生产的一个重要因素。大范围的洪涝与持续性的干旱常可造成上百亿公斤粮食的减产以及大量生命财产的损损失。因此,旱涝变化是气候研究的一个重要课题。五百年旱涝的分析充分利用了我国丰富的史料,并与观观测资料结合,建立了长期的连续序列,为旱涝研究打下了良好的基础[1]。《中国近五百年旱涝图集》[2]的出版,有力地推动了气候变化的研究,各省均相继出版了有关史料或发表了研究报告。不过,五百年旱涝图只反映了夏季的旱涝。实际上,根据最近几十年的完整资料分析,其它各季的旱涝也是比较频繁的[3],如1982-1983年冬季华南降水量比常年增加一倍以上,给农业生产带来巨大危害;1966年是最近40多年中的大旱年,其中春季与秋季的干旱严重程度也都超过了夏季[4]。因此,除了对影响较大的夏季旱涝进行研究以外,对其它季节旱涝也要加强研究。 近来何素兰、马天健[5,6],王伯民[7]研究了我国四季及年降水量变化。但资料时间仅限于1951-1990年,对研究气候变化,序列尚不够长。有的作者研究了近百年降水变化,但早期用站少,后期用站多,序列不均匀[8]。本文的目的就是建立一个均匀的降水量序列。一方面要对中国有较好的代表性,另一方面序列又有足够的长度,能够充分显示近百年中国降水气候变化的特点。 2 资料 为了建立一个能反映中国降水量变化主要特征的序列;要考虑两个基本因素:1.对中国是否有较好的代表性,2.如何保证序列的均匀性,并有足够的长度。我们先利用近40年完整的月降水量观测资料讨论第一个问题。原始资料包括大陆上160个站,以及台湾5个站的月降水量记录,均自1951年1月到1990年12月。先计算历年各站年降水量,再计算历年165个站的平均值,然后计算这个平均值与165个站的相关系数。图1给出相关系数分布图。很明显,大约在105?E以西的西部地区降水量变化与全国的降水量变化无明显关系。图中标出0.2,0.4以及0.6等值线,对于40年资料来讲达到90%、95%及99%的信度的相关系数为0.26、0.31及0.40。可见东部地区在45?N以南与全国的总趋势是比较一致的。关系最大是在江南地区,相关系数最高达0.70以上。 其次,再看观测资料,1951年以前中国的降水量观测记录稍多于气温观测,但也有许多缺测1)。因此,如果早期用少数站,近期用较多的站,则序列前后不均匀。所以,考虑到地理分布的代表性,并尽可能利用所有有较长序列的测站,从165个站中选出35个站建立1880年到1996年每个站的四季及年降水量序列,这些站在图1中用黑点标出。显然从图1 * 本研究得到国家重点基础研究发展规划首批项目(G1998040900)及国家自然科学基金(49635190)资助( Supported by National Key Developing Program for Basic Sciences: Research on the Formation Mechanism and Prediction Theory of Heavy Climatic Disasters in China, No.G1998040900, and the National Natural Science Foundation of China, No.49635190). 1)中国降水资料,中央气象局等联合资料室,1954年

时间序列的小波分析及等值线图小波方差制作

时间序列得小波分析 时间序列(Time Series)就是地学研究中经常遇到得问题。在时间序列研究中,时域与频域就是常用得两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化得更多信息;频域分析(如Fourier变换)虽具有准确得频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析、然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间得变化往往受到多种因素得综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列得研究,通常需要某一频段对应得时间信息,或某一时段得频域信息、显然,时域分析与频域分析对此均无能为力。 20世纪80年代初,由Morlet提出得一种具有时-频多分辨功能得小波分析(Wavelet Analysis)为更好得研究时间序列问题提供了可能,它能清晰得揭示出隐藏在时间序列中得多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中得变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析与大气科学等众多得非线性科学领域内得到了广泛得应。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列得消噪与滤波,信息量系数与分形维数得计算,突变点得监测与周期成分得识别以及多时间尺度得分析等。 一、小波分析基本原理 1. 小波函数 小波分析得基本思想就是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数就是小波分析得关键,它就是指具有震荡性、能够迅速衰减到零得一类函数,即小波函数且满足: (1) 式中,为基小波函数,它可通过尺度得伸缩与时间轴上得平移构成一簇函数系: 其中, (2) 式中,为子小波;a为尺度因子,反映小波得周期长度;b为平移因子,反应时间上得平移。 需要说明得就是,选择合适得基小波函数就是进行小波分析得前提。在实际应用研究中,应针对具体情况选择所需得基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同得基小波函数,所得得结果往往会有所差异,有时甚至差异很大。目前,主要就是通过对比不同小波分析处理信号时所得得结果与理论结果得误差来判定基小波函数得好坏,并由此选定该类研究所需得基小波函数。 2. 小波变换 若就是由(2)式给出得子小波,对于给定得能量有限信号,其连续小波变换(Continue Wavelet Transform,简写为CWT)为: (3) 式中,为小波变换系数;f(t)为一个信号或平方可积函数;a为伸缩尺度;b平移参数;为得复共轭函数。地学中观测到得时间序列数据大多就是离散得,设函数,(k=1,2,…,N; 为取样间隔),则式(3)得离散小波变换形式为: (4) 由式(3)或(4)可知小波分析得基本原理,即通过增加或减小伸缩尺度a来得到信号得低频或高频信息,然后分析信号得概貌或细节,实现对信号不同时间尺度与空间局部特征得分析。 实际研究中,最主要得就就是要由小波变换方程得到小波系数,然后通过这些系数来分析时间序列得时频变化特征、 3、小波方差 将小波系数得平方值在b域上积分,就可得到小波方差,即 (5)

2008-2009-01时间序列分析06级期末A卷答案

9. 条件异方差模型中,形如???? ? ???? ++==+=∑∑=-=---3 122121),,,(j j t j i i t i t t t t t t t t h h e h x x t f x εληωεε Λ 式中,),,,(21Λ--t t x x t f 为{t x }的回归函数,N(0,1)~i.i.d t e ,该模型简记为GARCH (2,3)模型; 10. Cox 和Jenkins 在1976年研究多元时间序列分析时要求输入序列与响应序列均要 _ 平稳 _,Engle 和Granger 在1987年提出了__协整 _关系,即当输入序列与响 应序列之间具有非常稳定的线性相关关系(回归残差序列平稳)。 二、(10分)试用特征根判别法或平稳域判别法检验下列四个AR 模型的平稳性。 (1)t 1-t t x 8.0x ε+-= (2)t 1-t t x 3.1x ε+= (3)t 2-t 1-t t x 6 1 x 61x ε++= (4)t 2-t 1-t t x 2x x ε++= 解: AR (p )模型平稳性的特征根判别法要求所有特征根绝对值小于1; AR (1)模型平稳性的平稳域判别法要求1||1<φ, AR (2)模型平稳性的平稳域判别法要求:1,1||122<±<φφφ。 (1) 8.01-=λ 特征根判别法:平稳;18.0||1<=φ,平稳域判别法:平稳; (2) 3.11=λ 特征根判别法:非平稳;13.1||1>=φ,平稳域判别法:非平稳; (3) 特征方程为: 2 1 ,31,0)13)(12(016212=-==+-=--λλλλλλ即 由特征根判别法:平稳; 10,131 ,161||12122<=-<=+<=φφφφφ,平稳域判别法:平稳; (4) 特征方程为: 2,1,0)2)(1(02212=-==-+=--λλλλλλ即 由特征根判别法:非平稳; 11,13,12||12122不小于=->=+>=φφφφφ,平稳域判别法:非平稳。

时间序列分析报告-降水量预测模型

课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系:理学院 专业班级:数学与应用数学10-1 学号: 87 学生姓名:戴永红 指导教师:__潘洁_ 2013年 12 月 13日1.问题提出

能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例,以1952年至2001年50年的降水序列作为样本,建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量,并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列 3.原理

模型表示 均值为0,具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式,描述如下: 1、()AR p 自回归模型:1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画; 2、()MA q 滑动平均模型:1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画; 3、(,)ARMA p q 混和模型: 11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα--------- -=--- - (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画; 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系,0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下,两端t ω,t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别 通常平稳时间序列t Z ,0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥,得

时间序列的小波分析

时间序列的小波分析 时间序列(Time Series )是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier 变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息。显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。 20世纪80年代初,由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis )为更好的研究时间序列问题提供了可能,它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波,信息量系数和分形维数的计算,突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。 一、小波分析基本原理 1. 小波函数 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数是小波分析的关键,它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数,即小波函数)R (L )t (2 ∈ψ且满足: ? +∞ ∞ -=0dt )t (ψ (1) 式中,)t (ψ为基小波函数,它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系: )a b t ( a )t (2 /1b ,a -=-ψψ 其中, 0a R,b a,≠∈ (2) 式中,)t (b ,a ψ为子小波;a 为尺度因子,反映小波的周期长度;b 为平移因子,反应时间上的平移。 需要说明的是,选择合适的基小波函数是进行小波分析的前提。在实际应用研究中,应针对具体情况选择所需的基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同的基小波函数,所得的结果往往会有所差异,有时甚至差异很大。目前,主要是通过对比不同小波分析处理信号时所得的结果与理论结果的误差来判定基小波函数的好坏,并由此选定该类研究所需的基小波函数。 2. 小波变换 若)t (b ,a ψ是由(2)式给出的子小波,对于给定的能量有限信号)R (L )t (f 2 ∈,其连续小波变换(Continue Wavelet Transform ,简写为CWT )为: dt )a b t ( f(t)a )b ,a (W R 2 /1-f ?-= (3) 式中,)b ,a (W f 为小波变换系数;f(t)为一个信号或平方可积函数;a 为伸缩尺度;b 平移参数;) a b x (-ψ为)a b x (-ψ的复共轭函数。 地学中观测到的时间序列数据大多是离散的,设函数)t k (f ?,(k=1,2,…,N; t ?

时间序列分析考试卷及答案

考核课程 时间序列分析(B 卷) 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注:B 为延迟算子,使得1-=t t Y BY ;?为差分算子,。 一、单项选择题(每小题3 分,共24 分。) 1. 若零均值平稳序列{}t X ,其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性,则对{}t X 可能建立( B )模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图,则恰当的模型是( B )。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ,则其MA 特征方程的根是( C )。 (A )5.0,4.021==λλ (B )5.0,4.021-=-=λλ (C )5.2221==λλ, (D ) 5.2221=-=λλ, 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ,其中11<φ,则该模型属于( B )。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0,其中64.0)(=t e Var ,则=)(t t e Y E ( B )。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ,则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?,其样本ACF 呈现二阶截尾性,其样本PACF 呈现拖尾性,则可初步认为对{}t X 应该建立( B )模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子,则下列不正确的是( C )。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?) ( 二、填空题(每题3分,共24分);

时间序列分析降水量预测模型完整版

时间序列分析降水量预 测模型 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系:理学院 专业班级:数学与应用数学10-1 学号: 学生姓名:戴永红 指导教师:__潘洁_ 2013年 12 月 13日 1.问题提出 能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量? 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例,以1952年至2001年50年的降水序列作为样本,建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量,并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列

3.原理 模型表示 均值为0,具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式,描述如下:

1、()AR p 自回归模型:1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画; 2、()MA q 滑动平均模型:1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画; 3、(,)ARMA p q 混和模型: (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画; 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系,0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下,两端t ω,t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别 通常平稳时间序列t Z ,0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥,得到 一个样本函数,且利用平稳序列各态历经性:1 1n j j Z Z n μ=≈=∑做变换, t t Z ω=,1,t n =,将1,,n Z Z 样本换算成为样本1,,n ωω,然后再确定平 稳时间序列{,0,1}t t ω=±的随机线性模型。 3.3.1 样本自相关函数 平稳序列21012 ,,,,,ωωωωω--, ()0t E ω=,对于样本,定义自协方 差函数:

matlab时间序列的多时间尺度小波分析

小波分析—时间序列的多时间尺度分析 一、问题引入 1.时间序列(Time Series ) 时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中: 时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息; 频域分析(如Fourier 变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。 然而,许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息。显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。 2.多时间尺度 河流因受季节气候和流域地下地质因素的综合作用的影响,就会呈现出时间尺度从日、月到年,甚至到千万年的多时间尺度径流变化特征。推而广之,这个尺度分析,可以运用到对人文历史的认识,以及我们个人生活及人生的思考。 3.小波分析 产生:基于以往对于时间序列分析的各种缺点,融合多时间尺度的理念,小波分析在上世纪80年代应运而生,为更好的研究时间序列问题提供了可能,它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 优点: 相对于Fourier 分析:Fourier 分析只考虑时域和频域之间的一对一的映射,它以单个变量(时间或频率)的函数标示信号;小波分析则利用联合时间-尺度函数分析非平稳信号。 相对于时域分析:时域分析在时域平面上标示非平稳信号,小波分析描述非平稳信号虽然也在二维平面上,但不是在时域平面上,而是在所谓的时间尺度平面上,在小波分析中,人们可以在不同尺度上来观测信号这种对信号分析的多尺度观点是小波分析的基本特征。 应用范围: 目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应用。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波,突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。 二、小波分析基本原理 1. 小波函数 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数是小波分析的关键,它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数,即小波函数)R (L )t (2 ∈ψ(有限能量空间)且满足: ?+∞ ∞-=0dt )t (ψ (1) 式中,)t (ψ为基小波函数,它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系: )a b t (a )t (2/1b ,a -=-ψψ 其中,0a R,b a,≠∈ (2)

时间序列分析期末考试

浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷(A 卷) 课程名称: 应用时间序列分析 课程类别: 必修 考试方式: 闭卷 注意事项:1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确 答案,并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分,共12分) 1. 关于严平稳与(宽)平稳的关系,不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时,两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图,图1为自相关函数图,图2为偏自相关函数图,请选择模型 。 ( ) 图1 图2 题号 一 二 三 四 五 得分 得分 评阅人 学院: 专业班级: 姓名: 学号: 装 订 线 内 不 要 答 题 得分

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中,图3为某序列一阶差分后的自相关函数图,图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图,请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4,1,0) B. ARIMA(0,2,1) C. ARIMA(0,1,2) D.ARI MA(0,1,4) 4. 记B 为延迟算子,则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列,下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验,请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

基于时间序列模型的降雨量预测分析

水科学与工程技术 2019年第1期 水文水资源 降雨量的短期变化,往往会造成严重的干旱涝、洪灾害,并对当地经济发展等造成不同程度的影响。高精度的降雨量预测方法能及早地发现降雨量变化情况,提高应对此类灾害的能力[1]。降雨量是衡量干旱程度的一个重要指标,直接反映了自然界的变化,降雨量的大小直接影响农业生产[2]。如能对降雨量做 出科学准确预测,农业、水利等有关部门就可以及时采取防涝抗旱措施[3],降低不必要的损失,因此降雨量预测已成为当前预测中的重要研究课题[4]。对于水资源短缺的北方来说,地下水是北方的主要用水来源,高精度的预测降雨量,能最大限度的利用水资源,将多余的水储存起来,以缓解水资源短缺问题,降 低因水资源短缺或极度缺少而带来的经济损失。基于这种情况,本文试图运用时间序列中的 ARIMA 模型对该地区的降雨量进行预测,进而了解 未来5年内济南市的降雨量变化情况。 1研究区概况与预测方法 济南市坐落于鲁西北冲积平原和鲁中低山丘陵 的接触地带,北部为黄河下游平原,南部为泰山山系,地势北部低、南部高,平原稍微倾向东北,黄河沿西南—东北方向穿过济南市所在的区域,黄河河床高出地面形成地上河,在黄两岸发育有诸多的呈条 [收稿日期]2018-09-30 [基金项目]中国地质调查局项目(1212010110000150021) [作者简介]程敏(1995-),女(汉族),四川南充人,硕士,主要从事地下水工程与地震地下流体方向研究。Email :1083567547@https://www.360docs.net/doc/915017098.html, Rainfall prediction based on time series model CHENG-Min 1,ZHANG Yao-wen 1,JIANG Ji-yi 1,REN Jie 1,ZHAO Zhen-hong 2 (1.Institute of Disaster Prevention ,Beijing 101601,China ;2.Xi ’an Center of Geological Survey ,Xi ’an 710054,China ) Abstract :In order to promote using of ARIMA model in production and life ,the rainfall data from 1959to 2015in Jinan City were used as the research object to model the time series model ARIMA in SPSS software ,and the rainfall in the next five years was fitted and predicted.The results of ARIMA model show that the annual rainfall in Jinan City is 676.5mm ,635.5mm ,689.8mm ,630.7mm and 663.3mm respectively ,and the annual average rainfall is 659.2mm in 5years.This is the same as that of the past 57years.The average annual rainfall is relatively close ,you can infer that the next five years ,Jinan City ,drought and floods are less likely.There are many factors that affect the prediction results of the ARIMA model.In order to predict the rainfall more accurately ,a variety of factors should be considered and combined with the local specific environment to establish a local precipitation forecasting model.Key words :time series model ;ARIMA model ;prediction ;rainfall ;SPSS 基于时间序列模型的降雨量预测分析 程 敏1,张耀文1,姜纪沂1*,任 杰1,赵振宏2 (1.防灾科技学院,北京101601;2.中国地质调查局西安地质调查中心,西安710054) 摘 要:为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959~2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS 软件中时间序 列模型ARIMA 对其进行了建模;拟合1959~2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA 模型预测结果表明了济南市2016~2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm ,5年的年平均降雨量为659.2mm ,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA 模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。 关键词:时间序列模型;ARIMA 模型;预测;降雨量;SPSS 中图分类号:TV122 文献标识码:B 文章编号:1672-9900(2019)01-0001-05 DOI :10.19733/https://www.360docs.net/doc/915017098.html,ki.1672-9900.2019.01.011

时间序列期末试题B卷

系名____________班级____________姓名____________学号____________ 密封线内不答题 成都信息工程学院考试试卷 2012——2013学年第2学期 课程名称:《金融时间序列分析》 班级:金保111本01、02、03班 一、判断题(每题1分,正确的在括号内打√,错误的在括号内打×,共15分) 1.模型检验即是平稳性检验( )。 2.模型方程的检验实质就是残差序列检验( )。 3.矩法估计需要知道总体的分布( )。 4.ADF 检验中:原假设序列是非平稳的( )。 5.最优模型确定准则:AIC 值越小、SC 值越大,说明模型越优( )。 6.对具有曲线增长趋势的序列,一阶差分可剔除曲线趋势( )。 7.严平稳序列与宽平稳时序区分主要表现在定义角度不同( )。 8.某时序具有指数曲线增长趋势时,需做对数变换,才能剔除曲线趋势( )。 9.时间序列平稳性判断方法中 ADF 检验优于序时图法和自相关图检验法( )。 10.时间序列的随机性分析即是长期趋势分析( )。 11.ARMA (p,q )模型是ARIMA(p,d,q)模型的特例( )。 12.若某序列的均值和方差随时间的平移而变化,则该序列是非平稳的( )。 13. MA(2)模型的3阶偏自相关系数等于0( )。 14.ARMA(p,q)模型自相关系数p 阶截尾,偏自相关系数拖尾( )。 15.MA(q)模型平稳的充分必要条件是关于后移算子B 的q 阶移动自回归系数多项式根的绝对值均在单位圆内( )。 二、填空题。(每空2分,共20分) 1.t X 满足ARMA (1,2)模型即:t X =0.43+0.341-t X +t ε+0.81-t ε–0.22-t ε,则均值= ,1θ(即一阶移动均值项系数)= 。 2.设{x t }为一时间序列,B 为延迟算子,则B 2 X t = 。 3.在序列y 的view 数据窗,选择 功能键,可对序列y 做ADF 检验。 4.若某平稳时序的自相关图拖尾,偏相关图1阶截尾,则该拟合 模型。

小波分析-经典解读

时间序列-小波分析 时间序列(Time Series )是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier 变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息。显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。 20世纪80年代初,由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis )为更好的研究时间序列问题提供了可能,它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波,信息量系数和分形维数的计算,突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。 一、小波分析基本原理 1. 小波函数 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数是小波分析的关键,它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数,即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足: ? +∞ ∞ -=0dt )t (ψ (1) 式中,)t (ψ为基小波函数,它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系: )a b t ( a )t (2 /1b ,a -=-ψψ 其中,0a R,b a,≠∈ (2) 式中,)t (b ,a ψ为子小波;a 为尺度因子,反映小波的周期长度;b 为平移因子,反应时间上的平移。 需要说明的是,选择合适的基小波函数是进行小波分析的前提。在实际应用研究中,应针对具体情况选择所需的基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同的基小波函数,所得的结果往往会有所差异,有时甚至差异很大。目前,主要是通过对比不同小波分析处理信号时所得的结果与理论结果的误差来判定基小波函数的好坏,并由此选定该类研究所需的基小波函数。 2. 小波变换 若)t (b ,a ψ是由(2)式给出的子小波,对于给定的能量有限信号)R (L )t (f 2 ∈,其连续小波变换(Continue Wavelet Transform ,简写为CWT )为: dt )a b t ( f (t)a )b ,a (W R 2 /1-f ? -=ψ (3) 式中,)b ,a (W f 为小波变换系数;f(t)为一个信号或平方可积函数;a 为伸缩尺度;b 平移参数; )a b x ( -ψ为)a b x (-ψ的复共轭函数。地学中观测到的时间序列数据大多是离散的,设函数)t k (f ?,

时间序列分析期末考试2010B

. 浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷(A 卷) 课程名称: 应用时间序列分析 课程类别: 必修 考试方式: 闭卷 注意事项:1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确 答案,并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分,共12分) 1. 关于严平稳与(宽)平稳的关系,不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时,两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图,图1为自相关函数图,图2为偏自相关函数图,请选择模型 。 ( ) 图1 学院: 专业班级: 姓名: 学号: 装 订 线 内 不 要 答 题

图2 A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中,图3为某序列一阶差分后的自相关函数图,图4为某序列一阶差分后的偏自相关函数图,请对原序列选择模型。( ) 图3

图4 A.ARIMA(4,1,0) B. ARIMA(0,2,1) C. ARIMA(0,1,2) D.ARI MA(0,1,4) 4. 记B 为延迟算子,则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列,下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+=

统计学期末考试试题(含答案)

统计学期末考试试题(一) 1、一个统计总体( d ) A、只能有一个标志 B、只能有一个指标 C、可以有多个标志 D、可以有多个指标 2、调查某大学2000名学生学习情况,则总体单位是( C ) A 、2000名学生B、2000名学生的学习成绩 C、每一名学生 D、每一名学生的学习成绩 3、某地进行国有商业企业经营情况调查,则调查对象是( b )。 A、该地所有商业企业 B、该地所有国有商业企业 C、该地每一国有商业企业 D、该地每一商业企业 4、以下哪种调查的报告单位与调查单位是一致的( C )。 A、工业普查 B、工业设备调查 C、职工调查 D、未安装设备调查 5、某市进行工业企业生产设备普查,要求在7月1日至7月10日全部调查完毕,则这一时间规定是( b )。 A、调查时间 B、调查期限 C、标准时间 D、登记期限 6、某连续变量分为5组:第一组为40——50,第二组为50——60,第三组为60——70,第四组为70——80,第五组为80以上,则( B ) A、50在第一组,70在第四组 B、60在第三组,80在第五组 C、70在第四组,80在第五组 D、80在第四组,50在第二组 7、已知某局所属12个工业企业的职工人数和工资总额,要求计算该局职工的平均工资,应该采用( a ) A、简单算术平均法 B、加权算术平均法 C、加权调和平均法 D、几何平均法 8、用水平法检查长期计划完成程度,应规定( B ) A、计划期初应达到的水平 B、计划期末应达到的水平 C、计划期中应达到的水平 D、整个计划期应达到的水平 9、某地区有10万人,共有80个医院。平均每个医院要服务1250人,这个指标是( C )。 A、平均指标 B、强度相对指标 C、总量指标 D、发展水平指标 10、时间序列中,每个指标数值可以相加的是( b )。 A、相对数时间序列 B、时期数列 C、间断时点数列 D、平均数时间序列 11、根据时间序列用最小平方法配合二次曲线,所依据的样本资料的特点是( b )。

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