Including the method, the invention discloses a statistical analysis of atmospheric methane long-term trend and seasonal variation: (a) the establishment of long-term trend and seasonal changes of model V:V (T, b) = b0+b1cos2 t+b2sin2 t+b3cos4 t+b4sin4 Pi Pi Pi Pi t+..., with the function model of F:F active passive atmospheric methane concentration data column then, the foundation of airborne or satellite observations (T, a, b) = at+V (T, b); (two) using the bootstrap resampling technique for non Gauss distribution data strictly fitting analysis. The method of the invention through the establishment of a low order Fourier series model and more rigorous statistical analysis, obtained the average trend of the given data set and the seasonal variation of strict estimates, long-term trend and seasonal variation of accurate quantification of methane, has important significance in atmospheric detection and climate change, can be used for ground-based, airborne, star load analysis of atmospheric methane and passive observation data, providing valuable data source for atmospheric methane source analysis and Study on the dynamic change and simulation.
【技术实现步骤摘要】
一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法
本专利技术涉及一种统计分析气体变化趋势和规律的方法,具体涉及一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法,属于大气探测以及气候变化
技术介绍
全球气候变化是当今世界面临的重要环境问题之一,这一问题的关键要素是理解辐射活性气体以及参与大气化学反应的温室气体在大气中的行为特性。长期观测这些气体为研究这些气体的演变以及源汇变化提供了实验数据。甲烷作为最主要的温室气体之一,其在大气中的含量远低于二氧化碳,由于长期甲烷观测数据中存在大量季节变化和其他因素影响,使得准确量化甲烷的长期变化趋势和季节变化规律成为一种挑战。现有的趋势分析技术,在估计甲烷长期变化趋势和季节变化规律方面,主要基于不严格的数据统计分布假设,通常分析结果不稳定,并且容易给出错误的分析结果,实用性尚未被证明。
技术实现思路
为解决现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法,该方法通过更严格的统计分析,可获得给定数据集的平均趋势(大气甲烷年增长速度及其不确定度)以及严格的季节变化估计值,准确量化甲烷的长期变化趋势和季节变化规律。为了实现上述目标,本专利技术采用如下的技术方案:一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法,其特征在于,包括以下步骤:一、建立长期变化趋势和季节变化规律模型长期变化趋势和季节变化规律模型基于低阶傅里叶级数,该低阶傅里叶级数用函数模型V表示:V(t,b)=b0+b1cos2πt+b2sin2πt+b3cos4πt+b4sin4πt+...式中,t为年时间 ...
【技术保护点】
一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法,其特征在于,包括以下步骤:一、建立长期变化趋势和季节变化规律模型长期变化趋势和季节变化规律模型基于低阶傅里叶级数,该低阶傅里叶级数用函数模型V表示:V(t,b)=b0+b1cos2πt+b2sin2πt+b3cos4πt+b4sin4πt+...式中,t为年时间序列,b为季节变化拟合系数,季节变化为自然年的函数;地基、机载或星载观测的主被动大气甲烷总柱浓度数据用函数模型F表示:F(t,a,b)=at+V(t,b)式中,t为年时间序列,a为年变化趋势系数,b为季节变化拟合系数;二、采用自举重采样技术对非高斯分布的数据进行严格拟合分析自举重采样技术基于与随机影响相关的数据分布,可由模型拟合残差来表示,拟合残差用Q表示:
【技术特征摘要】
1.一种统计分析大气甲烷长期变化趋势和季节变化规律的方法,其特征在于,包括以下步骤:一、建立长期变化趋势和季节变化规律模型长期变化趋势和季节变化规律模型基于低阶傅里叶级数,该低阶傅里叶级数用函数模型V表示:V(t,b)=b0+b1cos2πt+b2sin2πt+b3cos4πt+b4sin4πt+...式中,t为年时间序列,b为季节变化拟合系数,季节变化为自然年的函数;地基、机载或星载观测的主被动大气甲烷总柱浓度数据用函数模型F表示:F(t,a,b)=at+V(t,b)式中,t为年时间序列,a为年变化趋势系数,b为季节变化拟合系数;二、采用自举重采样技术对非高斯分布的数据进行严格拟合分析自举重采样技术基于与随机影响相关的数据分布,可由模型拟合残差来表示,拟合残差用Q表示:
【专利技术属性】
技术研发人员:孙友文,田园,刘诚,刘文清,王薇,单昌功,胡起后,
申请(专利权)人:中国科学院合肥物质科学研究院,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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