[发明专利]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

摘要

本发明公开了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，包括(一)建立长期变化趋势和季节变化规律模型VV(t,b)＝b0+b1cos2πt+b2sin2πt+b3cos4πt+b4sin4πt+...，然后建立地基、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FF(t,a,b)＝at+V(t,b)；(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。本发明的方法通过建立低阶傅里叶级数模型以及更严格的统计分析，可获得给定数据集的平均趋势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，在大气探测以及气候变化领域具有重要意义，可用于地基、机载、星载主被动大气甲烷观测数据分析，为大气甲烷源汇分析及其动态变化研究和模拟提供有价值的数据源。

主权项

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：Q=Σi=1m(Mi-F(ti,a,b))2]]>式中，M为地基、机载或星载观测的主被动大气甲烷总柱浓度数据集，F为数据集M的拟合模型，i＝1，2，.....，m，m为数据集M中数据个数；通过最小二乘拟合算法获得该式最小值，此时可得拟合系数a0和b0，此时的拟合残差用R表示，即：Ri,0＝M‑F(ti,a0,b0)；假定Ri,q是数据集{Ri,0}的随机采样，可得下式：Mi,q＝Ri,q+F(ti,a0,b0)式中，q＝1，2，…，N，N为重复迭代次数；通过重复迭代取样后，得到新的数据集{(ti,Mi,q)}；再次用模型F拟合这一新的数据集{(ti,Mi,q)}获得参数aq和bq，这一过程重复q＝1,…,N次生成向量A＝{aq}和矩阵B＝{bq}。