tailieunhanh - Modeling Hydrologic Change: Statistical Methods - Chapter 2

Giới thiệu mô hình hóa chuỗi thời gian Mô hình chuỗi thời gian là phân tích của một chuỗi thời gian phân phối dữ liệu hoặc tổng hợp của một mô hình để dự đoán trong thời gian đó là một biến độc lập. Trong nhiều trường hợp, thời gian không phải là thực tế sử dụng để dự đoán độ lớn của một biến ngẫu nhiên chẳng hạn như xả cao điểm, nhưng các dữ liệu được sắp xếp theo thời gian. Chuỗi thời gian được phân tích một số lý do. Người ta có thể được phát hiện một. | 2 Introduction to Time Series Modeling INTRODUCTION Time series modeling is the analysis of a temporally distributed sequence of data or the synthesis of a model for prediction in which time is an independent variable. In many cases time is not actually used to predict the magnitude of a random variable such as peak discharge but the data are ordered by time. Time series are analyzed for a number of reasons. One might be to detect a trend due to another random variable. For example an annual maximum flood series may be analyzed to detect an increasing trend due to urban development over all or part of the period of record. Second time series may be analyzed to formulate and calibrate a model that would describe the time-dependent characteristics of a hydrologic variable. For example time series of low-flow discharges might be analyzed in order to develop a model of the annual variation of base flow from agricultural watersheds. Third time series models may be used to predict future values of a time-dependent variable. A continuous simulation model might be used to estimate total maximum daily loads from watersheds undergoing deforestation. Methods used to analyze time series can also be used to analyze spatial data of hydrologic systems such as the variation of soil moisture throughout a watershed or the spatial transport of pollutants in a groundwater aquifer. Instead of having measurements spaced in time data can be location dependent possibly at some equal interval along a river or down a hill slope. Just as time-dependent data may be temporally correlated spatial data may be spatially correlated. The extent of the correlation or independence is an important factor in time- and space-series modeling. While the term time series modeling suggests that the methods apply to time series most such modeling techniques can also be applied to space series. Time and space are not causal variables they are convenient parameters by which we bring true cause and effect .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.