序列分解 1、非季节性时间序列分解 移动平均MA(Moving Average) ①SAM（Simple Moving Average） 简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。...用Wi来表示每一期的权重，加权移动平均的计算： WMAn=w1x1+w2x2+…+wnxn R中用于移动平均的API install.packages(“TTR”) SAM(ts,n=10)...(data$SMA) plot(data$公司A, type='l') data$WMA <- WMA(data$公司A, n=3, wts=1:3) lines(data$WMA) 2、季节性时间序列分解...在一个时间序列中，若经过n个时间间隔后呈现出相似性，就说该序列具有以n为周期的周期性特征。...分解为三个部分： ①趋势部分 ②季节性部分 ③不规则部分 R中用于季节性时间序列分解的API 序列数据周期确定 freg<-spec.pgram(ts,taper=0, log=’no
3.2 季节图--每周消耗量 周曲线图是一种有用的曲线图类型，它展示了每周消耗量的变化情况，并能够揭示一年中每周的消耗量变化趋势。...3.3 季节性曲线图--日消耗量 最后一个季节性曲线图要展示的是日消耗量曲线图。...通常情况下，这个图表展示了一种常见的模式，被称为"M型曲线"，因为它似乎在一天中描绘出了一个"M"的形状。...在进行特征工程设计时，请务必考虑将温度曲线（如果有的话）纳入考虑范围，或许它可以作为外生变量。 4.3 箱形图--日分布 另一种有用的曲线图是一周内的消耗量分布图，这与每周消耗量季节曲线图类似。...它与每日消费季节图相似，因为它提供了消费在一天中的分布情况。
ABB GJV3074376R1 可以在设备中读取图片在一家油漆和涂料制造商，我们的pnGate PA确保连续、快速和安全的数据流。...为了在控制层实现更大的灵活性，同时减少大量专有通信协议，该公司使用pnGate PA(过程自动化)第一步，将现有的PROFIBUS DP(分散外围)网络迁移到PROFINET。...在第一阶段，Softing团队安装了两条PA线路，每条线路有六个设备。从那时起，这个数字逐渐增加到一个网关上有30个PA设备。在即将到来的扩张计划中，这一数字将会大幅上升。...IOR810ABB P-HB-IOR-80010000ABB 3BHE027632R0101ABB UCD208A101ABB 3BHE020018R0101ABB 3BHE037864R0108ABB...UFC911B108ABB 3BHE024747R0101ABB UNITROL 1010ABB UNS0121A-ZV1ABB 3BHE035301R1002ABB UNS0121A-ZV1/3BHE035301R1002ABB
在这次夜间、白天和季节二氧化碳排放主动传感（ASCENDS）机载部署期间，在一架 DC-8 飞机上对北极-北方脆弱性实验（ABoVE）域的部分地区进行了测量。...研究目的： 该研究通过使用传感器和仪器，对阿拉斯加和加拿大北极地区的大气中CO2、CH4和水蒸汽的浓度进行连续监测。...数据收集方法： 研究团队在阿拉斯加和加拿大的特定地点布置了传感器和仪器，用于持续监测大气中CO2、CH4和水蒸汽的浓度。...研究人员可以利用这些数据来了解CO2、CH4和水蒸汽在北极地区的季节性和年际变化情况，同时也可以研究它们与气候变化和全球变暖的关系。 此外，这些数据还可以用于验证和改进气候模型的准确性。...Riris, S.R. Kawa, and X. Sun. 2022.
在R中用简单指数平滑做预测，我们可以用HoltWinters()方法，使用时需要设置两个参数beta=FALSE和gamma=FALSE。...测试在1-20的延迟期中，是否有意义的非零相关值，我们可以用Ljung-Boxt测试。在R中，用Box.test()的方法。Box.test()方法中的lag参数用来定义我们想要查看的最大延迟期。...查看预测误差是否按0正态分布，可以查看预测误差的直方图和以0和相同标准误差呈正态分布的曲线图，两者对比查看。...在R中的实现，还是使用HoltWinters()方法，这一次，它的三个类似参数，我们都需要用到。 使用的时间序列数据是前面取对数后的昆士兰沙滩旅游胜地的某一纪念品店的销售数据。 ? ? ?...所以这个例子中，使用霍特季节性指数平滑所做的预测结果是有效的。
北极对环境扰动（如气候变暖、污染以及欧亚大陆北部和北美洲森林大火的排放）的反应包括冰原和永久冻土融化、雪反照率降低以及海盐气溶胶中的卤素自由基化学沉积到冰上等关键过程。...ARCTAS是NASA为2007-2008国际极地年国际全球大气化学（IGAC）极地研究使用飞机、遥感、地表测量以及气候、化学、气溶胶和传输模型（POLARCAT）实验做出贡献的一部分。...在北极和南极区域气候变化研究之前，这些途径在很大程度上仍不确定。...之所以选择四月作为部署阶段，是因为从历史上看，四月是北极地区来自中纬度大陆北部污染累积的季节性高峰。 夏季部署旨在了解北方森林火灾最活跃的季节阶段，以及平流层与对流层的交换和夏季光化学情况。...在北极和南极科学考察期间，美国国家航空航天局的三架飞机（DC-8、P-3B 和 BE-200）进行了测量，并配备了现场和遥感仪器套件。
and CO Atmospheric Concentrations, CARVE Tower, Alaska, 2012-2014 简介 本数据集提供了从 2012 年 1 月到 2014 年 12 月，在阿拉斯加福克斯...CO2 和 CH4 区域通量的年际和季节性变化。...这些气体是地球大气中的重要温室气体，对全球气候变化起着重要作用。 CARVE塔站位于阿拉斯加的尤孔河三角洲，在北极圈内。这个地区被认为是一个重要的碳储量库，对地球的碳循环和气候系统有重要影响。...这些数据可用于研究北极地区的大气中CH4、CO2和CO浓度的时空变化，以及相关的碳循环和气候变化过程。这些数据对于了解北极地区的碳循环和气候变化的动态和趋势具有重要意义。 代码 !...Andrews, R. Commane, S.J. Dinardo, J. Henderson, J.O.W. Lindaas, J. Lin, K. Luus, T. Newberger, P.
数据来源 DC-8飞机在ARCTAS项目中收集的现场光解率数据可供研究。该数据集用于研究高纬度地区的光化学过程。...北极对气候变暖、污染以及欧亚大陆和北美北部森林火灾排放等环境扰动的反应包括一些关键过程，如冰盖和永久冻土融化、雪反照率下降以及卤素自由基化学物质从海盐气溶胶沉积到冰中。...ARCTAS 是 NASA 为2007-2008国际极地年利用飞机、遥感、表面测量和气候、化学、气溶胶和运输模型(POLARCAT)实验对国际全球大气化学(IGAC)极地研究所做贡献的一部分。...选择4月作为部署阶段，是因为历史上北极中纬度大陆北部污染的季节性积累达到高峰。除了平流层-对流层交换和夏季光化学之外，夏季部署还试图了解北方森林火灾最活跃的季节阶段。...Publisher NASA/LARC/SD/ASDC Contact Name Rick Shetter Contact Email mailto:r.shetter@nserc.und.edu Bureau
Hyperspectral Imagery AVIRIS-NG, Alaskan and Canadian Arctic, 2017-2019 V2 高光谱成像 AVIRIS-NG，阿拉斯加和加拿大北极地区...2017年6月、7月和8月、2018年7月和8月以及2019年7月和8月期间，AVIRIS-NG在ABoVE域上空飞行，以描述接近生长季节高峰期的生态系统结构和功能。...通过近邻插值法填充的像素在每条航线的 GLT 文件中以负值表示。...，旨在提供有助于描述生长季节高峰期附近生态系统结构和功能的数据。...Bue, and S.R. Lundeen. 2019.
北极地区对环境扰动（如气候变暖、污染以及欧亚大陆北部和北美洲森林大火的排放）的反应包括冰原和永久冻土融化、雪反照率降低以及海盐气溶胶中的卤素自由基化学沉积到冰上等关键过程。...ARCTAS是一项实地活动，旨在探索与北极地区高度气候敏感性有关的环境过程。...ARCTAS 是美国航天局为 2007-2008 国际极地年国际全球大气化学（IGAC）极地研究使用飞机、遥感、地表测量以及气候、化学、气溶胶和传输模型（POLARCAT）实验做出贡献的一部分。...在北极和南极区域气候变化研究之前，这些途径在很大程度上仍不确定。...之所以选择四月作为部署阶段，是因为从历史上看，四月是北极中纬度大陆北部污染累积的季节性高峰。 夏季部署旨在了解北方森林火灾最活跃的季节阶段，以及平流层-对流层交换和夏季光化学情况。
极地生产力自主采样系统的观测结果 简介 该项目是美国国家航空航天局 ICESCAPE 大型项目的一部分，旨在研究浮游植物丰度的长期季节性变化与整个生长季节在波弗特海和楚科奇海测量到的海冰覆盖、分层和温度变化的关系...最后，将最近编制的泛北冰洋初级生产力和叶绿素 a 历史值数据集与现有的北冰洋水文数据库相结合，可以进行个案研究，以便更好地了解初级生产力的时间演变及其在春季、夏季和秋季这一快速变化的生态系统中的物理控制...高分辨率卫星（MEDEA）图像中的融池比例统计 MEDEA 融池比例数据集 为了验证海冰模型，我们编制了一套融池统计数据集。...该数据集由 Melinda Webster（现为 NASA GSFC）在极地科学中心/APL/UW 做博士后期间编制。...极地科学中心的大部分研究都涉及极地地区与全球气候系统之间的关系。
在本次更新中，我们重点介绍了三种季节性模型。来自欧洲的ECMWF，来自美国的CFSv2和北美的NMME项目。图形来自哥白尼气候项目和CPC / NCEP。...在这次预测中，我们确实看到了美国北部变暖异常的可能性较弱的迹象。但目前尚不清楚其中有多少是由于负NAO信号造成的。也有亚季节性天气模式在起作用，如MJO或极地涡旋。...随着气温的下降，极地涡旋每年秋天都会重新出现，并在秋末、冬季甚至春季的每日到每周天气发展中起着关键作用。 极地涡旋是整个北半球气旋环流的大区域，从地面到平流层顶部，海拔超过50公里/31英里。...在上面的例子中，极地涡旋经历了暂时的变暖事件。这些事件会破坏极地涡旋，削弱其环流并改变下面的天气模式。 这对于冬季天气模式非常重要，因为它可以改变未来几周的动态和气压异常。...但即使是强烈的极地涡旋也会在发展中的天气模式中发挥作用。 强烈的极地涡旋通常意味着强烈的极地环流。这往往会将较冷的空气锁定在极地地区，导致美国和欧洲大部分地区出现温和的季节性条件。
ALT和土壤水分剖面检索同时使用L波段和P波段合成孔径雷达（SAR）数据，这些数据由NASA/JPL无人驾驶飞行器合成孔径雷达（UAVSAR）仪器在2017年北极极地脆弱性实验（ABoVE）机载活动中获取...该产品由永冻土动力学观测站（PDO）项目创建，用于估算 2017 年 6 月和 9 月获取的 L 波段干涉合成孔径雷达（InSAR）对中由于活动层融化而导致的季节性下沉。...由于在一个解冻季节内缺乏重复的时间机载观测，Cramer-Rao 边界估计值被认为是下限估计值，实际的不确定性可能比我们报告的要大。...有些站点未包含 ADDT 修正，在第三版处理过程中添加了 ADDT 修正。 参考站点的已知沉降值用于将相对阶段转换为绝对季节沉降。...., R.J.
在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。...（注：ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归积分滑动平均模型） 具体来说，在本教程中，我们将： ● 加载标准数据集并输入...█ 搭建 ARIMA 预测模型 在本节中，我们将基于以上数据搭建一个 ARIMA 预测模型。 这里我们不会调整模型参数。...而且，为了对数据平稳化并适配 ARIMA 模型，必须先删除数据中包含的明显的季节性变化趋势。 以下代码中，我们通过减去前一年数据的办法来获得数据的季节性差异。...也就是说，在历史数据不足或模型训练时间无法满足要求时，也可以根据实际需求，利用相对较少的历史数据，得到一个性价比最高的结果。 以下代码是根据测试数据绘制曲线图的过程。
强调 第一个 Beanstalk 在以太坊区块链上发行美元稳定币 (Bean)。 Beanstalk为 Bean 持有者提供了各种被动和主动的机会，可以直接从协议中赚取利息。...季节是 Beanstalk 原生的计时机制。每个季节约 1 小时。...为了鼓励一致的安全性： 种子每个季节都会产生茎。 当从筒仓中提取押金时，必须没收给定押金中相关数量的种子和茎。 存款可以随时从筒仓中提取，但在提取后会冻结 24 个完整赛季。...在每个季节开始时，Beanstalk 会评估 Beanstalk 预言机价格和 Beanstalk 债务水平，并动态调整 Bean 供应、土壤供应和天气。...当 Beanstalk 债务水平过高或过低时，天气会更积极地变化，以使 Beanstalk 恢复到更合理的债务水平。Beanstalk 愿意每季发债。
该技术通过差分吸收测量技术，可以提供大气中多种气体和颗粒物的浓度分布以及其他相关大气参数。...对流层成分研究是美国航天局为 2007-2008 国际极地年国际全球大气化学（IGAC）极地研究（利用飞机、遥感、地表测量以及气候、化学、气溶胶和传输模型）实验做出贡献的一部分。...在北极和南极区域气候变化研究之前，这些途径在很大程度上仍不确定。...之所以选择四月作为部署阶段，是因为从历史上看，四月是北极地区来自中纬度大陆北部污染累积的季节性高峰。 夏季部署旨在了解北方森林火灾最活跃的季节阶段，以及平流层与对流层的交换和夏季光化学情况。...在北极和南极科学考察期间，美国国家航空航天局的三架飞机（DC-8、P-3B 和 BE-200）进行了测量，并配备了现场和遥感仪器套件。
读取共享单车数据表 首先，读取数据集，该数据集是共享单车使用量数据集，其中包含了 731 条共享单车使用信息，每一条共享单车使用信息包含单车使用的日期（具体日期、季节、年份、月份、节假日是否为工作日等...从箱线图可以看出，温度分布的集中在33华氏度~65华氏度（0摄氏度~18.3摄氏度），是维度较高地区的正常温度范围。 8. 季节饼状图 绘制季节饼状图。...可以看出，四个季节的样本数量大体相当，没有出现某一季节样本量过多或者过少的情况 9....主要的指标选择均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）和中位绝对误差。...可以看到，我们构建的K近邻回归模型的回归预测效果良好，其中最重要的指标决定系数（R2）= 0.833，可以认为我们的K近邻回归模型能较好的对共享单车使用量情况进行预测。
本研究旨在使用R语言中的广义加性混合模型（GAMM）方法，帮助客户来探索长沙地区气象因素与空气污染之间的关系，并进一步研究它们对PM2.5浓度变化的影响。...Day to day variations of PM2.5in different seasons, 不同季节PM2.5的逐日变化 不同季节PM2.5的逐日变化指的是在不同季节中，每天空气中PM2.5...PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，它们可以悬浮在空气中并被人们吸入。PM2.5来源于工业排放、交通尾气、燃煤、木材燃烧等。 在不同季节中，PM2.5的逐日变化可能会有所不同。...此外，秋季还是农作物收获季节，农田燃烧残留物会释放出大量的颗粒物。 冬季是PM2.5浓度最高的季节。在冬季，天气寒冷，大气层稳定，风力较小，这导致颗粒物在空气中滞留时间较长。...在不同季节中，PM2.5的逐日变化可能受到多种因素的影响。例如，冬季由于采暖需求增加，燃煤和燃气的使用量增加，导致PM2.5浓度较高。
在这一期内容中，我主要会和大家讲解时间序列数据的创建、季节性分解、指数模型与ARIMA模型。 1....创建时间序列 R语言的内置函数ts()可将数值型向量转换成R里的时间序列对象，其使用形式如下 ts(vector, start=, end=, frequency=) 这里start是指第一个观测值的时间...季节性分解 一个季节性时间序列中会包含三部分，趋势部分、季节性部分和无规则部分，我们可以在R中使用stl()函数来对时间序列进行季节性分解。...上图是将每一年的数据单独绘制在一张图上，比如最底端的直线代表2009年数据，最顶端代表2014年数据。...ARIMA模型 ARIMA模型中文全称是自回归积分滑动平均模型（autoregressive integrated moving average），在R中我们可以使用“forecast”包的auto.arima
此外，对动态降尺度的大量计算需求限制了长期和全球范围内的模拟，从而导致研究区域偏向中国，欧洲和北美，而极地地区，南美，非洲和大洋洲的研究很少。...a–c，在RCP 8.5下，日平均温度Ta（a），日最高温度Tmax（b）和日最低温度Tmin（c）在2006–2015年至2091–2100年之间的季节性平均城市变暖。...a–c，在RCP 4.5下，日平均温度Ta（a），日最高温度Tmax（b）和日最低温度Tmin（c）在2006–2015年至2091–2100年之间的季节性平均城市变暖。...a，b，根据RCP 8.5（a）和RCP 4.5（b）在2006–2015年和2091–2100年之间的城市平均RH季节性变化。...点画表明发生了很大的变化（在RCP 8.5下为abs（∆RH）> R5％，在RCP 4.5下为abs（∆RH）> 2.5％），并且模型间的鲁棒性很高（SNR> 1）。
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