【摘要】：，m），m的取值如下：表3.3试验周期分组排列表对于不同的b，可计算得到相应的方差比F 为：当b 分别取2，3，…所对应的b 即为周期长度，对于b的各组平均值即为第一周期波各年的振幅；F≤Fα，则表明在这一信度水平上，差异不显著，不存在周期，需要重新选择信度，再识别周期波振幅。
设某水文要素随时间变化的等时距样本序列为x（t）（t＝1，2，…，n），将其分为b 组（b＝2，3，…，m），m的取值如下：
表3.3 试验周期分组排列表
对于不同的b，可计算得到相应的方差比F 为：
当b 分别取2，3，…，m 时，可计算得m－1 个不同的F 值。同样地，对于不同的b，由f1、f2 和选定的信度α，在F 分布表中可查出相应的m－1 个不同的上分位点Fα值，挑选最大的F 值，与对应的Fα值比较，如果：
图3.3 周期波分析计算流程
（1）F＞Fα，则表明在这一信度水平上，差异显著，有周期存在。所对应的b 即为周期长度，对于b的各组平均值即为第一周期波各年的振幅；
（2）F≤Fα，则表明在这一信度水平上，差异不显著，不存在周期，需要重新选择信度，再识别周期波振幅。
将所识别的第一周期波各年的振幅按顺序从序列起始年份排列至终止年份，就构成第一周期波序列p1（i）（i＝1，2，…，n），从样本序列中剔除第一周期波序列，便生成新序列x′（i）（i＝1，2，…，n），即(www.xing528.com)
对新序列x′（i）按上述步骤进行计算，可识别第二周期波p2（i）。依次类推，直到不能识别或不想识别周期为止。然后对所识别的各周期波进行外延，按式（3.11）线性叠加，即得预测系列。
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