小波回归：一种用于水文—气候关系多时间尺度分析的方法
应用统计
2018-10-02 v1 斑图形成与孤子
大气与海洋物理
地球物理
摘要
以往研究表明，水文—气候过程是具有随机性和复杂性的系统，难以在所有非平稳数据中发现隐藏模式并充分理解水文—气候关系。为了展示水文变量对气候变化的多时间尺度响应，我们开发了一种将小波分析与回归方法相结合的集成方法，称为小波回归（WR）。该方法相对于现有方法的定制性与优势如下：（1）通过小波分析在不同时间尺度上揭示水文变量及其相关气候因子数据序列中的模式。（2）基于小波分析结果，通过回归方法揭示各模式的水文—气候关系。（3）该方法相对于现有方法的优势在于，它提供了一条途径以发现随机和非平稳数据中的隐藏模式，并定量描述不同时间尺度上的水文—气候关系。
引用
@article{arxiv.1806.06194,
title = {Wavelet regression: An approach for undertaking multi-time scale analyses of hydro-climate relationships},
author = {Jianhua Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06194},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 3 figures