文档名：气温日最低值空间差值序列的中位值解析
摘要：为了深入开展气象观测数据的精细化分析,提升观测资料的应用价值,使用1970-2017年成都地区的气象资料,以数据序列的频数特征为起点,对最低气温数据空间差值序列的中位值进行解析.提出序列中位值的提取方案;揭示这类序列中位值所关联的客观现象;分析这类序列的中位值与其统计平均值之间的联系和差异;阐述使用这种中位值进行解析运算的一些优势.结果表明,所提出的方案能够可靠提取到0.01℃精度的中位值;成都地区15km间距以上样本中,有49％～88％的最低气温两站空间差值序列的中位值更具序列代表意义;与最低气温空间差的平均值序列的标准差相比,98％的对应的中位值序列的标准差偏小,通常偏小量为11％～19％,这种特点更有利于短序列使用,以提升观测数据使用时效;所有样本中,最低气温空间差的平均值序列与中位值序列同步演化,两者时间序列的相关系数为0.87～0.99,这两个不同统计方式的数据存在这种稳定的关联说明还有内在机理有待深入发掘.
作者：陈乐 贺南 陈岚 文斌 Author：CHENLe HENan CHENLan WENBin
作者单位：成都市温江区气象局,四川成都611130成都信息工程大学通信工程学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报 ISTIC
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(2)
分类号：P423.3+6
关键词：气象学 气候变化 气象数据分析 空间差值 日最低值 中位值
机标分类号：TP39TS252.3TS77
在线出版日期：2023年4月24日
基金项目：四川省科学技术厅重点研发资助项目气温日最低值空间差值序列的中位值解析[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2023, 38(2)陈乐 贺南 陈岚 文斌为了深入开展气象观测数据的精细化分析,提升观测资料的应用价值,使用1970-2017年成都地区的气象资料,以数据序列的频数特征为起点,对最低气温数据空间差值序列的中位值进行解析.提出序列中位值的提取方案;揭示这类序列...参考文献和引证文献
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