亚热带红壤丘陵区季节性干旱判别研究，贾秋洪，景元书，本文旨在通过两种不同的干旱判别方法研究我国亚热带红壤丘陵区季节性干旱的发生状况及严重程度。首先，以江西鹰潭低丘红壤区气象

严重土壤侵蚀区马尾松树干液流对季节性干旱的响应，钟晓慧，郑怀舟，本文以福建长汀严重土壤侵蚀区两种树龄的马尾松为研究对象，通过比较季节性干旱发生不同时期其树干液流密度、叶片水势变化规律，

在本文中，我们分析了2005年至2017年浙江省月度，季节和年度盐度变化及其与海表温度（SST），降雨的关系。选择了SST和降雨作为主要影响因素。 降雨与盐度之间存在反比关系。 SST与盐度呈正相关，略有季节差异。 检查从表面到150米深度的垂直变化，建议使用50 m作为盐度变化的分隔层。 我们发现，不同深度的海水中盐度的每月变化更大。 该地区盐度的季节性变化很大。 冬Spring节气温低，蒸发量小，降雨少，盐度相对较高。 夏季和秋季频繁的台风以及来自长江的大量淡水输入导致盐度降低。 对于年度变化，我们发现整个表层和次表层都有增加的趋势。 此外，我们最初发现浙江省盐水的分层使地下盐度更高。

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

OVATION Prime是弥散，单能，质子和波极光的季节性模型。 OVATION Prime模型是用IDL编写的，是帕特里克·纽厄尔（Patrick Newell）及其同事在约翰霍普金斯大学应用物理实验室（JHU-APL）开发的。 当前版本包括NOAA的Rob Redmon和Janet Machol实施的追溯和实时组件更新，多项效率增强和用户配置。 这是一个社区模型。 邀请用户提出建议并提供改进。 文档包括模型说明和运行软件的说明。 README可以在这里找到：http://sourceforge.net/p/ovation-prime/code/HEAD/tree/trunk/README.pdf?format=raw这里提供了用于运行历史时期模型的Web界面：http：// http：//sourceforge.net/p/ovation-prime/code/HEAD/tree/trunk/README.pdf？format = raw ：//sd-www.jhuapl.edu/Aurora/ovation_prime/prime_display.html实时版本在此处运行：h

MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上， 一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。

季节性安全检查表