两种检测气候时间序列方差突变的方法的比较
应用统计
2016-06-27 v1 大气与海洋物理
统计方法学
摘要
两种用于检测方差突变的方法——积分累积平方和(ICSS)与序列机制转移检测器(SRSD)——已在合成与观测时间序列上进行了比较。在蒙特卡洛实验中，对于具有不同方差区间序列的绝大多数建模情景，SRSD的表现均优于ICSS。SRSD的优势在序列存在离群值时尤为明显。在气候时间序列上测试时，对于较长序列(252–787个月度值)，两种方法在大多数情况下检测到了相同的变点。唯一的例外是北冰洋SST序列，其中ICSS多检测到一个看似虚假的变点。至于较短的时间序列(66–136个年度值)，即使方差从一个区间到另一个区间翻倍或增至三倍，ICSS也未能检测到任何变点。对于此类时间序列，推荐使用SRSD。有趣的是，从北极到热带的所有被测气候时间序列都有一个共同点：各序列检测到的最后一次转移均指向高方差区间。这与近几十年气候变率增加的其它发现一致。
引用
@article{arxiv.1602.09082,
title = {A comparison of two methods for detecting abrupt changes in the variance of climatic time series},
author = {Sergei Rodionov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.09082},
year = {2016}
}
备注
32 pages, 11 figures