博碩士論文 88621010 詳細資訊




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姓名 葉秀美(Huis-Mei Yeh)  查詢紙本館藏   畢業系所 大氣物理研究所
論文名稱 利用台灣測站資料進行短期氣候統計預報之研究
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摘要(中) 本研究嘗試利用台灣測站溫度和氣壓資料的時間序列,經由Temporal-Empirical Orthogonal Function(T-EOF)統計預報方法與時間極大伴隨變異的預報方法(temporal maximum covariance method, T-MCA),針對台灣地區進行短期氣候統計預報。
結果顯示,T-EOF預報方法雖不能有效預報出台灣地區各測站的溫度和壓力的變化,但仍能看出T-EOF方法隨時間不會迅速衰退。測站的溫度變化主要由低頻的震盪週期所主導,但仍受高頻的震盪週期影響,導致預報結果呈現長期趨勢。測站氣壓變化的主導週期皆小於一年,以致於氣壓的預報結果並不理想。
為了判斷時間上的延遲對於濾除雜訊是否有所幫助,於是採用了SSA-TEOF方法和MSSA-TEOF方法來預報各測站的溫度,結果顯示,不論使用哪個方法,其主分量的預報皆不佳,導致測站預報的結果不理想。
就T-MCA預報方法預報台灣地區溫度的結果來看,此方法只能預報出長期趨勢,無法預報短期細微的變化。因此,仍不能改進T-EOF預報方法的缺點。
綜觀本研究,T-EOF方法對於週期性較長的時間序列有較佳的掌控能力,而且相關係數不會隨時間迅速衰退。T-MCA方法能預報出長期的氣候變化趨勢。
關鍵字(中) ★ 時間序列
★ T-EOF方法
★ T-MCA方法
★ 震盪週期
★ 長期趨勢
關鍵字(英) ★ T-MCA
★ T-EOF
論文目次 摘要 ……………………………………………………………………Ⅰ
致謝 ………………………………………………………………… Ⅱ
目錄 ……………………………………………………………………Ⅲ
圖表說明 ………………………………………………………………Ⅳ
一、前言 ……………………………………………………………… 1
二、預報方法 ………………………………………………………… 4
2.1 T-EOF預報方法 ……………………………………………… 4
2.2 T-MCA預報方法……………………………………………… 9
2.3 AR預報方法 ………………………………………………… 11
三、實驗設計 ………………………………………………………… 13
3.1資料來源及資料處理 …………………………………………13
3.2預設實驗設計 …………………………………………………14
3.3預報結果校驗 …………………………………………………15
四、氣候特徵 ………………………………………………………… 17
五、預報結果 ………………………………………………………… 22
5.1 T-EOF預報方法 ………………………………………………22
5.2 SSA-TEOF預報方法 …………………………………………24
5.3 MSSA-TEOF預報方法 ………………………………………26
5.4 T-EOF預報方法與T-MCA預報方法之比較 ……………… 27
六、討論及結論與未來展望 ………………………………………… 29
參考文獻 …………………………………………………………… 32
附錄一 …………………………………………………………………33
附圖 ……………………………………………………………………34
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指導教授 李永安(Yung-An Lee) 審核日期 2003-7-8
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