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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
全球变暖;极端天气;小波分析;时间序列预测
中图分类号：
作者姓名：
肖旋;杨新凯
作者机构：
上海师范大学信息与机电工程学院 上海 201418
文献出处：
引用格式：
[1]肖旋;杨新凯-.基于ARIMA-小波分析的加拿大气温时空变化趋势研究)[J].计算机与数字工程,2022(06):1183-1189
A类：
B类：
ARIMA,小波分析,加拿大,时空变化,趋势研究,全球气候变化,时间序列分析,气象站点,ArcGIS,Python,Matlab,时间分布,再上,内陆,海洋表面温度,全球变暖,极端天气,时间序列预测
AB值：
0.379122
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