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水文时间序列的趋势分析方法及其应用

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简介：
《水文时间序列的趋势分析方法及其应用》一书聚焦于探讨和解析水文学中时间序列数据的趋势分析技术，包括统计模型、机器学习算法等，并深入研究了这些方法在水资源管理、洪水预警及气候变化适应性等方面的实际应用案例。该书旨在为科研人员、工程师以及政策制定者提供理论指导与实践参考。 本段落介绍了四种用于分析检验水文时间序列变化趋势的方法，并以某水文站40年实测径流资料为例进行了详细阐述。作者为张萍与徐栋。

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  • 水文时间序列的趋势分析方法及其应用
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    《水文时间序列的趋势分析方法及其应用》一书聚焦于探讨和解析水文学中时间序列数据的趋势分析技术，包括统计模型、机器学习算法等，并深入研究了这些方法在水资源管理、洪水预警及气候变化适应性等方面的实际应用案例。该书旨在为科研人员、工程师以及政策制定者提供理论指导与实践参考。 本段落介绍了四种用于分析检验水文时间序列变化趋势的方法，并以某水文站40年实测径流资料为例进行了详细阐述。作者为张萍与徐栋。
     
  • 水文时间序列趋势及突变分析系统HMDS2016
    优质
    简介：HMDS2016是一款专业的水文时间序列分析软件，专注于识别和量化数据中的长期趋势与突发变化，为水资源管理和气候变化研究提供关键支持。 水文时间序列趋势与突变分析系统HMDS2016可以新建并导入资料，显示降水过程量曲线，并绘制趋势线进行突变分析。
     
  • 时间序列数据趋势分析的R包：TrendAnalysis
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    TrendAnalysis是一款专门用于时间序列数据的趋势分析的R包。它提供了多种方法来检测和描述时间序列中的趋势模式，帮助用户深入了解数据随时间的变化规律。 趋势分析R包用于对时间序列数据进行趋势分析，采用不确定的Sen方法来计算趋势量和显著性值。
     
  • 运用R/S与Mann-Kendall方法综合分析水文时间序列未来趋势特征（2008年）
    优质
    本文探讨了利用R/S分析和Mann-Kendall检验相结合的方法来评估及预测水文数据的时间序列特性，旨在揭示水资源变化的趋势和周期性规律。研究基于2008年的数据展开。 本段落探讨了R/S法与Mann-Kendall法在水文时间序列分析中的局限性，并提出了一种结合这两种方法来评估未来趋势特征的新途径。通过以闽江流域竹岐站年径流序列为实例进行研究，结果显示，综合运用R/S和Mann-Kendall两种方法能够更有效地预测水文时间序列的未来变化趋势，并且发现该区域年径流量在未来有显著下降的趋势。
     
  • 基于MATLAB的长时间序列降水MK趋势分析实验及结果xzx
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    本研究使用MATLAB进行长时间序列降水数据的Mann-Kendall（MK）趋势分析，并详细探讨了其统计显著性与变化模式，提供具体实验步骤和结果解读。 基于MATLAB进行长时间序列数据的MK趋势检验，程序书写简易且循环操作简单，结果以矩阵形式输出，极大地方便了初学者实验的开展。本段落使用的实验数据为所有站点1961-2018年时间序列的SPI3数据（文件名为SPI3hebing.xls）。结果显示三江源区的SPI3值和SPI12值整体呈上升趋势，并且有80%通过了0.1显著性检验，说明该地区在1961-2018年间干旱化趋势下降。
     
  • 时间序列中趋势成分的抽取
    优质
    本文探讨了从复杂的时间序列数据中提取趋势成分的方法和技术，旨在揭示长期变化模式。 通过MATLAB进行时频特性分析，利用短时傅里叶变换（STFT）计算时间序列的短时离散傅里叶变换，以获得瞬时频率。此外，使用Wigner-Ville分布图来计算时间序列的Wigner-Ville时频分布图，并得到相应的瞬时频率。
     
  • 时间序列和趋势曲线模型的预测方法
    优质
    本研究探讨了时间序列与趋势曲线模型在预测分析中的应用，旨在通过建立有效的数学模型来捕捉数据随时间的变化规律，并对未来趋势进行准确预测。 时间序列与趋势曲线模型预测法
     
  • 利用Python进行连续时间序列NDVI斜率趋势分析
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    本研究运用Python编程语言对长时间序列的NDVI数据进行了连续性时间序列分析，重点探究了植被变化的趋势和速率。通过计算NDVI斜率，揭示了特定区域内植被覆盖的变化情况及其潜在驱动因素。此方法为环境监测与气候变化研究提供了有力工具。 Slope 表示像元回归方程的斜率，而 NDVI i 是第 i 年 NDVI 的平均值，n 则代表研究的时间长度。当 Slope 大于 0 时，表示该像元的 NDVI 呈增加趋势；当 Slope 等于 0 时，则表明该像元的 NDVI 几乎没有变化；而当 Slope 小于 0 时，意味着该像元的 NDVI 在减少。
     
  • L1趋势滤波（适用于时间序列数据，揭示隐含趋势）
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    L1趋势滤波是一种专为时间序列数据分析设计的方法，能够有效剔除噪声，清晰地揭示隐藏在数据背后的长期趋势。 最小绝对收缩和选择算子回归（LASSO）由Tibshirani于1996年提出，是一种线性模型的压缩估计方法，有时也称为线性回归的L1正则化。KIM等人借鉴了趋势滤波的思想，对内在趋势的二次差分项进行L1范数处理，提出了L1趋势滤波。类似于LASSO回归原理，L1范数使得许多二次差分项缩减为零，从而得到的趋势是分段线性的，并且包含折点。因此，L1趋势滤波非常适合用于分析分段线性时间序列中的趋势变化、拐点或斜率的变化。
     
  • M-K趋势分析方法
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    M-K趋势分析方法是一种用于识别时间序列数据中长期趋势的有效统计技术，广泛应用于环境科学、气象学等领域，帮助研究人员确定变量随时间变化的方向和显著性。 Mann-Kendall非参数检验不需要数据遵循特定的分布，并且不受少数异常值的影响，因此在水文气象数据的时间序列趋势分析中被广泛应用。