分享关于气候趋势trend的几点思考

yuan_ys

如果没有这些思考，可能就会有思维误区。但平时也没有人告诉我这些问题不对，所以只有实践过了才懂。1、趋势（trend）必须是有量纲的，带单位。这是最准确的趋势。如果想去掉季节信号之后再求趋势，也没有问题。因为去季节信号是时间序列减去平均值，也就是距平，是线性运算，和raw data的趋势是一样的。
2、关于标准化。标准化不是线性运算，因此会改变趋势。比如MATLAB里面的zscore函数，会使标准化前后的趋势改变，而且无法得知其对趋势影响的多少。因此，如果处理数据时既需要detrended，也需要normalized，那么一定要先detrended，后normalized，顺序不能颠倒，这样才准确。
3、不同单位的变量，不能比较趋势。比如【假设】某时间段北极海冰升温趋势是“每10年1度”，同期海冰融化速度是“每10年10万平方米”，无法比较温度升得快，还是海冰融化得快。无量纲化也无法比较，因为无量纲化是化成了单位物理量，还是不一样的单位。标准化更无法比较，因为标准化会改变趋势的值，比如本帖附图中PVy、U和-Uyy的关系，根据公式PVy=beta+FU-Uyy（有近似，有简化的），其中F=1，beta是常数。那么PVy trend应等于U trend + -Uyy trend。原数据的趋势没有问题，PVy下降最快，是二者之和；但zscore之后，趋势就被改变了，失去了原来的线性关系。因此，不同单位的变量，比较趋势没有意义。只能通过其他方法研究趋势对气候造成的影响，来确定该趋势的作用。

raw data

after zscore

4、同单位的变量，能否比较趋势？比如海温和气温？答案应该是肯定的。
5、求trend，切记做检验（不要偷懒）。

931404656

不是线性回归？？？

yuan_ys

931404656 发表于 2018-12-15 08:49
不是线性回归？？？

什么不是？

Fi-fish

matlab detrend的原理是什么呢？

yuan_ys

最小二乘法得出一元线性回归，用原序列减去这条直线，就是detrend了

白夜桃夭

请问楼主，去季节信号是就是简单地用时间序列减去平均值吗，比如逐月数据就是原始数据减去对应月份的气候态，逐日的就是减去逐日气候态？那和距平有何区别呢？

yuan_ys

白夜桃夭 发表于 2018-12-19 09:14
请问楼主，去季节信号是就是简单地用时间序列减去平均值吗，比如逐月数据就是原始数据减去对应月份的气候态 ...

你说的没错。距平就是可以去掉季节信号。但如果是年数据，距平就只是距平了。（个人理解）

haigpneg

基础一定要打好

yuan_ys

haigpneg 发表于 2018-12-23 13:55
基础一定要打好

是是是，基础太重要了

clannand

请问有的线性趋势单位是%，这个是如何计算的呢？