论文摘要
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%）.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 戴婷,汤雯茜
关键词: 气温变化,模型,傅里叶变换
来源: 湖南工程学院学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 气象学
单位: 湖南工程学院理学院
分类号: P423
DOI: 10.15987/j.cnki.hgbjbz.2019.03.014
页码: 61-65
总页数: 5
文件大小: 372K
下载量: 120
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