尼日利亚哈科特港月降雨量的季节性Box-Jenkins建模与ARIMA分析

本研究论文探讨了在尼日利亚哈科特港应用季节性Box-Jenkins方法来模拟月降雨量数据的详细过程。首先，作者回顾了已有的关于季节性Box-Jenkins模型构建的文献，强调了降雨在全球范围内的季节性特性。季节性Box-Jenkins模型是一种统计建模技术，特别适用于处理具有明显季节性规律的数据。 在研究中，针对哈科特港每月的降雨数据，采用了一个(5,1,0)x(0,1,1)12阶的季节性自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。这种模型结构表明，模型包含5阶的季节性移动平均项（MA），1阶的非季节性自回归项（AR），以及一个12阶的季节性差分，反映出降雨量在一年中的周期性变化。 时间序列图显示，该地区的月降雨量并没有明显的趋势线，但季节性特征非常明显。通过12点季节性差分处理原始数据，将数据转化为更易于分析的形式，然后进一步进行了非季节性差分，以便更好地分离出季节性影响和非季节性成分。这种处理方法有助于揭示数据中的内在结构和模式。 模型的充分性检验结果显示，所选用的季节性ARIMA模型能够有效地捕捉到降雨量的12个月周期性，同时考虑到季节性移动平均的影响以及非季节性自回归项的作用。这表明模型不仅符合数据的季节性特征，而且还能提供合理的预测能力。 这篇研究论文不仅提供了对季节性Box-Jenkins方法在实际气候数据分析中的应用实例，也为其他地区类似问题的建模提供了参考。通过这种方法，气象学家和研究人员可以更好地理解和预测降雨量的变化，从而为水资源管理、农业规划和防洪等领域的决策提供依据。