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語言 |
| DC.contributor | 大氣物理研究所 | zh_TW |
| DC.creator | 葉秀美 | zh_TW |
| DC.creator | Huis-Mei Yeh | en_US |
| dc.date.accessioned | 2003-7-8T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2003-7-8T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2003 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:444/thesis/view_etd.asp?URN=88621010 | |
| dc.contributor.department | 大氣物理研究所 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract |
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。 | zh_TW |
| DC.subject | 時間序列 | zh_TW |
| DC.subject | T-EOF方法 | zh_TW |
| DC.subject | T-MCA方法 | zh_TW |
| DC.subject | 震盪週期 | zh_TW |
| DC.subject | 長期趨勢 | zh_TW |
| DC.subject | T-MCA | en_US |
| DC.subject | T-EOF | en_US |
| DC.title | 利用台灣測站資料進行短期氣候統計預報之研究 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |