时间序列的变化点检测和趋势分析
Change Point Detection and Trend Analysis for Time Series作者机构：澳大利亚昆士兰州政府环境与科学部布里斯班4001
出 版 物：《Chinese Journal of Chemical Physics》 (化学物理学报（英文）)
年 卷 期：2022年第35卷第2期
页 面：399-406,I0004页
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 070601[理学-气象学] 0706[理学-大气科学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 0702[理学-物理学]
基 金：supported by the Queensland Government Department of Environment and Science Australia
摘 要：趋势分析和变化点检测是时间序列分析中常用的工具.变化点检测是识别过程行为的自然或人为的突然的变化,而趋势可以定义为对逐渐偏离过去的规范的估计.本文使用了Cox-Stuart方法和变化点算法分析时间序列数据趋势的存在,并以澳大利亚的近地表风速时间序列为例.澳大利亚的近地表风速趋势是根据研究出的新开发的风速数据集,通过使用局部表面粗糙度信息,以及不同高度收集的混合观测数据构建.10 m处的风的速度趋势通常会增加,而2 m处则趋于减小.假设检验测试,变化点分析和人工检查记录表明有几个因素可能是导致差异的原因,例如伴随仪器变化的系统性偏差,随机数据错误(例如累积日错误)和数据采样问题.均质化以及基于变化点检测的技术和多期趋势分析阐明了风速趋势不一致的根源.
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