基于ARIMA-小波分析的加拿大气温时空变化趋势研究
肖旋
杨新凯
上海师范大学信息与机电工程学院 上海 201418
摘要：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.
关键词：全球变暖极端天气小波分析时间序列预测
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2022-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1183-1189 )
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