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基于ARIMA-小波分析的加拿大气温时空变化趋势研究

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为探究全球气候变化的趋势,主要采用ARIMA时间序列分析和小波分析等方法解决问题,构建了ARIMA等模型,选取加拿大1940年～2010年403个气象站点的数据,运用ArcGIS、Python、Matlab等软件进行求解.研究得出:从时间分布上,整体的气温趋势是略下降再上升;从空间温度变化,无论内陆还是沿海,全球温度均有上升趋势;以及海洋表面温度也呈现出变暖的趋势.
Research on the Temporal and Spatial Trend of Canadian Temperature Based on ARIMA and Wavelet Analysis

肖旋、杨新凯

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上海师范大学信息与机电工程学院 上海 201418

全球变暖 极端天气 小波分析 时间序列预测

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.007

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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