¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
��
��� �
��Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ��ÊËZ»{�cY�Ì̤e�|¿Á��¶Ì¸veÉ|u�ÉZÅ��yZ���
Z^Ì°��Z��̸��f¯{* �ZË{Zf�Y��ÃÁ�³ GIS �ÁÊf�Æ]�|ÌÆ��ÃZ´�¿Y{�ʼ¸��dXÌÅ�Â����
ʸ̸y�Ä·Y�¾Ì��f¯{���YÂÅY�|uYÁ�Ê»Ô�Y�{Y�M�ÃZ´�¿Y{��ZË{Zf�Y��
ʳ��]�d�{�ÄÀ»M��Ê Ì^��ÉZ̧Y�¤m�|��Y�Ê�ZÀ��Z¯�����ºÌ¸«YÊ�Ìv»�É�Ë��Ä»Z¿�]��{�Ê�ZÀ��
Ã|Ì°q���YÂÅY�½Zf��Æ��ÊËZ»{�cY�Ì̤e�|¿Á��¶Ì¸ve�Á�Ê���]���Zu�Ä ·Z�»��{�������������Z]
d�Y�Äf§�³�¹Zn¿Y� Z»{�ÉY�Ä¿Zf�M��yZ������Y�Ã{Z¨f�Y� ��ÉZÆ^��¶»Z��ZÅ��yZ��¾ËY¹�³�ÉZÆ^�� ,{���ÉZÅ�Á�� ,{��� ,¹�³�ÉZÅ�Á�,�m�{�¥ÔfyY�½Y�Ì»� Á�½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��Ä
|À�Z]�Ê»�c�Y�u�����YÂÅY�ʼ̸«Y��ËY���|Å{�Ê»�½Z�¿�ªÌ¬ve�¾ËY��{�Ã|»M�d�|]�lËZf¿d�Y�Ã|���f»�³�Äf�~³�Ä]�d^�¿���yZ��cY�Ì̤e��|¿Á��{���ÉZÅ�Á��Á�{���ÉZÆ^��ÉZÅ
|Å{�Ê»�½Z�¿�Y��É�Ì´¼�q�Ê�ÅZ¯����yZ���ÉZÅ�Á��Á�¹�³�ÉZÆ^��,¹�³�ÉZÅ�Á��ÉZÅ|¿Y�Äf�Y{�Ê�ËY�§Y�|¿Á��½Zf�]Ze���É�Z»M�Ã�Á{�µÂ���{�c�Y�u�Äm�{�½Y�Ì»�¥ÔfyY��yZ�
µÂX�»�Ã|À�Ë¿��������������� [email protected]: -E*
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
���d�Y�Äf�Y{�É|Ë|��Ê�ÅZ¯�|¿Á��Ä·Z�����Ë{Z¬»�ÊÀÌ]��Ìa�Ä^�Zv»��{�����]�Ã|ÀËM�µZ��ÉZÆ·|»��Z�YARIMA��|¿Á��Ä»Y{YÊ�ËZ»�³�d�Y�Ã|��Ã|ÅZ�»��YÂÅY����ËY���ʸ¯��Â��Ä]
Y�Ã{�¯�Ä]�ne�Y��É�f»�³�ÉZÅ�Ã�Á{�Äf�~³�Ä]�d^�¿��YÂÅY�Z»{��Ë{Z¬»��{�|¿Á��¾ËY�d����Y�Ã|ÅZ�»�¶]Z«��Ì¿�Ã|ÀËM�µZ��d���
É|̸¯�ÉZÅ�Ã�YÁ��É|u�ÉZÅ��yZ��,�YÂÅY�½Zf��Æ��,Z»{�,|¿Á���
�� �Ä»|¬»���½|���¯�¼f»��Z�Y��]�ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�c|»�|À¸]�ÉZÅ�¶Ì¸ve�\¸£Y��ÌyY�ÉZÅ�ÄÅ{��{
� Äf§�³�c�Â�� ZÆ¿M� ¾Ì´¿ZÌ»� �{�cY�Ì̤e� Á���Z]� ,Z»{� ÉZÅ� Ã{Y{� ÉÁ�� �]� d�Y��Á� ½Zm½Y�Z°¼Å���������yZ��É����d�|]���Z]�Á�Z»{�Ä¿Y�Á��ÉZÅ�Ã{Y{��Y�ºÌ¸«Y��Ì̤e�ÉZÅ
�ÉY�Ä¿Zf�M��Ë{Z¬»��]�½|���¯�¼f»�ªË����Y� ZÆ¿M�¶Ì¸ve�Á�ÄË�ne�Á�Ä^�Zv»�į�|ÀËM�Ê»d�Y���yZ�� � �Y�®Ë�Å�ÉY�]�\�ZÀ»�µÂ»�§�½{Y{�Y�«��Á� ZÅ�Â�¯� �{� ZÆ¿M�¶Ì¸ve� Á� ZÅ
\�ZÀf»�¦¸fz»�ª�ZÀ»��yZ��¾ËY�,d�Y�cÁZ¨f»�ZÆ¿M��ËY���Z]��Á�½|���Á��Ä]�ÊËZ¿YÂe�ZÅ|¿�Y{� Y����Z]� Á� Z»{�cY�̤e� |¿Á�� �Y� �»Zm�É�ËÂ�e�ÄWY�Y��½Y�Z°¼Å� Á� �|¿Z�°·Y� �������
��{�Y��Ê·Z�°�y��«Á�µZ¼fuY�Á�YÂÅ�Ê°�y��ËY�§Y�\^��¾Ì»���ËZ»�³�¾f§�³�d���{�]�Ê»�ÓZ]�| f�»�ª�ZÀ»� �{�Ä]�ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�Á�Ê Ì^���»YÂm��]�į�ʨÀ»�cY�iY�¶Ì·
��{�É{ZË��½Y|À¼�¿Y{� Á�ʼ¸��¶§Zv»� ÄmÂe� {�»� �ÌyY�ÉZÅ� ÄÅ{� �{� |¿�Y~³�Ê»�Ê¿Z�¿Y|¿Y� Ã{�¯� Ê���]� Y�� ĸX�»� ¾ËY� ½ZÆm� t���½Y�Z°¼Å� Á� c�^¿�e� ��������Á� ½Â��fa
½Y�Z°¼Å������ �Ê »Zm�cZ��Y�³(CLIVAR)���½ZÆm���Y��� �{�ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�|¿Á�� �Ye�yZ��ÉY�]� Ê�ÅZ¯� |¿Á�� {Ây�cZ ·Z�»� �{� ZÆ¿M� |¿{¼¿� ÄÌÆ��|¿Á�� Á� {��� Ã�Á{� ÉZÅ
�yZ��ÉY�]�Ê�ËY�§Y�|¿{¼¿� Ã|ÅZ�»�½ZÆm�ª�ZÀ»��f�Ì]� �{�¹�³� Ã�Á{�ÉZÅ� ���|¿Z�°·Y½Y�Z°¼ÅÁ������ ��É�Z»M� Ã�Á{�®Ë�ÉY�]���� Ä·Z������������� ��yZ���,Ä¿ÓZ��ÉZÅ
e� {�»� Y��ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�Ä¿Y�Á�� Á�ʸ�§�ÉY�]� Y��{Ây�lËZf¿� Á�|¿{Y{� �Y�«�¶Ì¸ve� Á�ÄË�n� {Ây� �Z¯� �{� ZÆ¿M� |¿{¼¿� ÄWY�Y� ½ZÆm� ��Y������ʧ� »� ʼ̸«Y� cY�Ì̤e� ÉY�]��yZ�
|¿{¼¿���½Y�Z°¼Å�Á�±Y��¿Z]�������|¿{Y{��Y�«�Ä ·Z�»�{�»�Y��½Zf�·Â¤»�¶´�ÁZÅ�ÄqZË�{��
1project on Climate Variability and Predictability ��
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
�É�Z»M� Ã�Á{�®Ë�ÉY�]� ZÆ¿M�Ê]ZË��Y������������� �� �Y� Á� Ã{Â]����{� Z»{�É|u��yZ�|¿{¼¿�Ã{Z¨f�Y�{Ây�cZ ·Z�»� ���]�º¯Zu�ʼ̸«Y��ËY���|Å{�Ê»�½Z�¿� ZÆ¿M�cZ ·Z�»�lËZf¿
¬�À»Ä�{�Y{� ½|�� ¹�³� Ä]� Á�� � �� ½Y�Z°¼Å� Á� Ã{Y�� ºÌu������� �� |¿Á�����É|u��yZ���{�Y��ºÌ¸«Y�Ì̤e�����|¿Á���Â�¯�ÉZÅ�ÃZ´f�ËY�\¸£Y��{�ZÆ¿M�|¿{¼¿�Ä ·Z�»��Â�¯�ÃZ´f�ËY
�ÅZ¯�yZ�� ÉY�]� Ê��yZ�� ÉY�]� Ê�ËY�§Y� |¿Á�� Á� {��� Ã�Á{� ÉZÅ��¹�³� Ã�Á{� ÉZÅ|¿{�¯�Ã|ÅZ�»���yZ��Ä^�Zv»�ÉZÀ^»��cZ¬Ì¬ve�lËZf¿��Z�Y��]�Z»{�É|u�ÉZÅWMO���,
CCl���,WCRP���, CLIVAR,��ETCCDMI��ÁJCOMM����{�Y{�Y�«�,WCRP�����-�½Y�Z°¼Å�Á��|¿Z�°·Y����������
y�Á�¹�³�ª�ZÀ»��{�ÊËZ»�³�ÉZÆm»�Ê»�Y|Ìa��ËY�§Y�ÉY�Ä¿Zz¸³�ÉZÅ�Z³�į�Ê¿Z»��®�d�Y��Á���Y��f�Ì]�\���{�ZÆ¿M�cY�iY�Á�|¿�Y{�µZ^¿{�Ä]�É�ZÌ�]�ʨÀ»�ÉZÅ|»ZÌa�|À¯���dËYÁ
�½Y�Z°¼Å�Á��������yZ��|¿Á��Ä ·Z�»�į�ʼƻ�¶ËÓ{��Y��½Zf��Æ���{�Z»{�É|u�ÉZÅ]� ʼ̸«Y� cY�Ì̤e� Ã{�f�³�cY�ÌiPe� -{�Z�� Ê»�É�Á��� Y�� �YÂÅY�-É�Æ��ÉZÆÅZ´f¿Â°�� �
|�Z]� Ê»� Ê�Z¼fmY� Á� É{Z�f«Y� ÉZÆ¿Y�v]� {ZnËY� ��h�Z]� �ÌyY� ÉZÅ� ÄÅ{� �{� Z»{��ËY�§Yd�Y�Ã{�¯��f�Ì]�Y��ZyÁ{�³�Á�¾��ÉZÆ¿Z§Â���«Á�µZ¼fuY�Á�Ä¿ÓZ��ʳ|¿�Z]��{��ÅZ¯�
�Ê¿Zn̸�� ������ ��yZ��ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�|¿Á��Ê���]� Z]���Ë{Z¬»�ÊÀÌ]��Ìa�Á� Z»{�ÉZÅÊ»�Ã|ÀËM�{�¯�Ä^¸£�½M�ʨÀ»�ÉZÅ|»ZÌa��]�\�ZÀ»�É�·ÂÀ°e�Z]�½YÂe���¾ËY��{�Y~·Ä·Z¬»��Ê �
�dÌ «Â»� Á� �YÂÅY� ½Zf��Æ��ÊËZ»{�cY�Ì̤e� Ä]� ÄmÂe� Z]� Ze�d�Y� Ã|�ʼ̸«Y�� ½M��Á� ¹�³®�y� ��yZ�� |¿Á��{�̳� �Y�«� Ê]ZË��Y� {�»� Z»{�É|u�ÉZÅ,�� |¿Á���Z�Y� �]� Á����Á�{Âm»ÀÌ]��Ìa�Ã|ÀËM��Ë{Z¬»�cY�Ì̤e{Â��Ê�
�� �ZÆ�Á��Á�{Y»��
�Ê���]�¾ËY{Á|v»��¶»Z�� Ã{Z¨f�Y� {�»�É�Z»M� Ã�Á{� Á� Ã{Â]� �YÂÅY�®ÌfaÂÀÌ�� ÃZ´f�ËY�Ä]�ÉZÆ·Z�������Ê·Y������Ã�Á{�®Ë�ÊÀ Ë���|�Z]�Ê»�Ä·Z�� ��ÊËZ̧Y�¤m������{��YÂÅY
2World Metorological Organization���9�Commission for Climatology 10�World Climate Research Programme 5Expert Team on Climate Change Detection, Monitoring and Indices 12Joint WMO-IOC Technical Commission for Oceanography and Marine Meteorology�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
���,�����µÂ���Á�Ê·Z¼�����,������ZË�{�t����Y�½M��Z¨e�Y�d�Y�Ã|���«YÁ�Ê«��� �����f»�|�Z]�Ê»���½M��]�º¯Zu�ʼ̸«Y��ËY���Á�{�Y{��Y�«�½Zf��Ây�Ä´¸m��¯�»��{�0Z^Ë�¬e��YÂÅY
��{�ÉY� Ä¿Y�fË|»�ÉZƼf�Ì��Á� ¹�³� Ã�Á{� �{� �Á�M� Ã�Zu�\Àm� �Z�§�a�cZ¿Z�¿� �ÌiPe�dve|�Z]�Ê»� {��� Ã�Á{��Ê¿Zn̸�� ��������cY�Ì̤e� |¿Á�� Ä ·Z�»� �{� Ã{Z¨f�Y� {�»�ÉZÅ� Ã{Y{ªË����Y��YÂÅY�ÊËZ»{��Ê»��Ä¿Y�Á��ZÅ�Ã{Y{��Z̬»�Á�|Ë{�³�ÄÌÆe��Â�¯�Ê�ZÀ�YÂÅ�½Z»�Z�
|�Z]� ��yZ����YÂÅY�½Zf��Æ���{�Ä¿Y�Á��ÉZ»{�cY�Ì̤e�|¿Á��Ê���]�ÉY�]�į�É|u�ÉZÅ|¿Y�Ã|»M�d�|]�Ã|¼��ÃÁ�³�Ä���Y�d�Y�Ã|��Äf§�³��Z°]�����yZ���Ã�Y|¿Y�ÉZÀ^»�į�ÊËZÅ
|�Z]�Ê»� ZƯ|��Ä^�Zv»��Z�Y��]� ZÆ¿M�É�̳� �����yZ���Ê¿YÁY�§�į�ÉY�Ä¿Zf�M�ÉZÅd�Y��f¼¯�ZË�Á��f�Ì]�Ê�z�»��Y|¬»��Y�ZÆ¿M������yZ���pÌÅ��{�ʨË� e���¿��Y�į�ÊËZÅ
ºf�Ì�¯Y� �]� Ê¿YÁY�§� �ÌiPe� ZÆ¿M� ½Y�Ì»� �{� �Ì̤e� Z»Y� |¿�̳� ʼ¿� �Y�«� Ê�Zy� ÃÁ�³���ÉZÅ{�Y~³�Ê»�Ê¿Z�¿Y� Á� �Ê Ì^����½Y�Z°¼Å� Á� �|¿Z�°·Y� ������ ����¼n»� �Y��yZ��Ä�Â
�yZ��� |ÌËPe� {�»� �ÉZÅ CLIVAR � Á ETCCDMI�|¿|��[Zzf¿Y� ��yZ��¾ËY��ZÅ{��� ÉZÆ^�� ¶»Z��TN1p�{��� ÉZÅ�Á�� ,�TX1p�¹�³� ÉZÆ^�� ,(TN99p)�ÉZÅ�Á�,
¹�³(TX99p)½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��,�(SU25�c�Y�u�Äm�{�¥ÔfyY�½Y�Ì»�Á DTR)���|�Z]�Ê»���yZ���Y�®Ë��Å�Ä^�Zv»��Á���µÁ|m��{�ZÅ����Ã{Y{�s��d�Y�Ã|���
��yZ��¶Ì¸ve�Ä ·Z�»�¾ËY��{�d�Y�Ã|��¹Zn¿Y�ĸu�»�Á{��{���¿�{�»�ÉZÅ���µÁY�ĸu�»�yZ��cY�Ì̤e�|¿Á��¶Ì¸ve��É�Z»M�Ã�Á{�®Ë�ÉY�]�Y��Z»{�É|u�ÉZÅ����Ä·Z��Z�Y��]�
�Ê�y�|¿Á�����|ËZ¼¿�Ê»�Ê]ZË��Y����������� ��
µ|»�ÉZÆ�Á���Y�¹Á{�ĸu�»��{���¯Z]�Ê¿Z»��ÉZÆË���É�Z�±��ÀÌ°Àm��|Ë{�³�Ã{Z¨f�Y�ĸÅÁ��{�É���Ã|ÀËM��Ë{Z¬»�ÊÀÌ]��Ìa�dÆm�\�ZÀ»�µ|»�®Ë�Ä]�½|Ì���ÉY�]�½M��{�į
�yZ�� �Y�®Ë� �Å��¿ZË�YÁ�ÊËZËZa�µÁY�|��½Â»�M� ZÅ,��¹Z¼e�yZ��ZÅ���¯Z]��Á�±�|��¶Ë|^e� ZÆ¿M�É����¯Z¯� ��Ä·{Z »� �Y� Ã|��¶Ë|^e�É���½{�ÁM�d�|]�ÉY�]���Ã{Z¨f�Y
|Ë{�³�����������Ȝ�|^e�Y�|À»Z¿�Ê»��f»Y�Za�¶Ë������
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
�a�¹Á{��Y�|Ë{�³�¹Zn¿Y�ZÆ�yZ��ÉY�]��½{�¯�ʸ�Z¨e�,�¿ZË�YÁ�ÊËZËZa�Ê���]���Ä·{Z »��|Å{�Ê»�½Z�¿�Y��¹Á{�Á�µÁY�Ä^e�»�½{�¯�ʸ�Z¨e���
�������
��
���|À»Z¿�Ê»�ʸ�Z¨e��´¸¼��Y����Ä^e�»�ʸ�Z¨ed��Z]�Y��{Â��Ê»�Ã{Y{�½Z�¿����Â��ÉZÅ�Y{¼¿�½M��Y�| ]�¹acf��Ápacf��ÉY�]��|Ë{�³�º���Z»{��yZ�,��Ê���]�Z]�Y�Ë�
��Ë{Z¬»��Y{¼¿�¾ËY��{�Äf§�³�c�Â��ÉZÅ�ÌyPe��AR(p)��ÁMA(q)���|ËM�Ê»�d�|]���¾ËY�yZ���Y�®Ë�Å�ÉY�]�µ|»��Ìz�e�ÉZÀ^»�ZÅ�Y{¼¿�|¿|��ZÅ����{�¹Z¼e�yZ��ZÅ���µ|»
|��Ã{��¾Ì¼ze�ʸ�Y�É���ÉY�]� �e��Y��a��Ìa�ÉZÀ^»�µ|»�½M�,µ|»�d^�ZÀ»��Ìz�d§�³� �Y�«� Ã|ÀËM� �Ë{Z¬»�ÊÀÌ]� ��½ZËZa� �{��Ìa� �{� Ã|»M�d�|]� �Ë{Z¬»� į� |Ë{�³�É�Á��
��Ä·{Z »��Y�Ê «YÁ�É���Ä^�Zv»�ÉY�]�į�|¿{�³�Ê «YÁ�ÉZÅ�Ã{Y{�Ä]�¶Ë|^e�ÊÀÌ]��Ã{Z¨f�Y|Ë{�³���
���������ÄÌ·ÁY�É�� xt =���������Ã|��¶Ë|^e�É��Zt = ���������Y|¬» ��¯Z]������¯Z¯��Ȝ��
��¯Z]�ÉZÆ�Á��ʳ|ÌrÌa�¶Ì·{�Ä]±���Y�§Y�¹�¿� Z]�½M�¶uY�»�¹Z¼e��ÀÌ°ÀmMINITAB�|Ë{�³�¹Zn¿Y���
���� lËZf¿�hv]�Á������ .Z»{�ÉZÅ��yZ��|¿Á��¶Ì¸ve��Y�¶�Zu�lËZf¿��
{�Y{�½|��¹�³�Ä]� Á��Ĭ�À»�ºÌ¸«Y� |Å{�Ê»�½Z�¿�Ä ·Z�»� {�»�Ĭ�À»�ʼ̸«Y��ËY����§�³�c�Â��cY�Ì̤e�¶]Z«��ËY�§Y��ÌyY�ÉZÅ�ÄÅ{��{� ZÅ�Ä¿Zf�M�Á�ʼ̸«Y�ÉZÅ�̤f»� �{�Äf
7 Autoregressive��8Moving average
��
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
|Å{�Ê»�½Z�¿�Y��ÉY�ÄmÂe���yZ��Á�ʼ̸«Y�ÉZÅ�̤f»��{�Ã|��{ZnËY�cY�Ì̤e��¾ËY�¶Ì¸ve�¶°�»�É|u�ÉZÅ�d�Y�¾Ì´¿ZÌ»��{�cY�Ì̤e�¶Ì¸ve��Y��e���½Y�Z°¼Å�Á�±Y��¿Z]���������
�µÁ|m�.�Z��ʧ� »�YÂÅY�½Zf��Æ��c�Y�u�Äm�{�É|u�ÉZÆ�y��
�ÉZÆ�yZ��Äm�{�É|uc�Y�u��
{���Ã�Á{��
˺� {���ÉZÅ�Á�(TX1P)����ZË�ÉÁZ�»�ZÆ¿M�{Y| e�į�ÊËZÅ�Á��Ê¿YÁY�§d�Y�Ä¿Y�Á��ÉZ»{��j¯Y|u�º°Ë�|��¾Ì´¿ZÌ»��Y���f¼¯��
˻� {���ÉZÆ^��� (TN1P���ZË�ÉÁZ�»�ZÆ¿M�{Y| e�į�ÊËZÅ�Á��Ê¿YÁY�§°Ë�|���¾Ì´¿ZÌ»�Y��f¼¯d�Y�Ä¿Y�Á��ÉZ»{�¶«Y|u�º��
¹�³�Ã�Á{��
˼� ¹�³�ÉZÅ�Á���TX99P����Á�ÉÁZ�»�ZÆ¿M�{Y| e�į�ÊËZÅ�Á��Ê¿YÁY�§�|��¾Ì´¿ZÌ»��Y��f�Ì]�ZË��d�Y�Ä¿Y�Á��ÉZ»{��j¯Y|u�¹Y��
˽� �¹�³�ÉZÆ^��TN99P����Á�ÉÁZ�»�ZÆ¿M�{Y| e�į�ÊËZÅ�Á��Ê¿YÁY�§�|��¾Ì´¿ZÌ»��Y��f�Ì]�ZË��d�Y�Ä¿Y�Á��ÉZ»{�¶«Y|u�¹Y��
˾� ½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á�� (SU25���ZÆ¿M�ÉZ»{��j¯Y|u�į�ÊËZÅ�Á��Ê¿YÁY�§��Y��f�Ì]���|�Z]�{Y�´Ìf¿Z��Äm�{��
�¥ÔfyY�½Y�Ì»c�Y�u�Äm�{��
˿� |ËM�Ê»�d�|]�Z»{�¶«Y|u�Á�Z»{��j¯Y|u�¾Ì]�¥ÔfyY��Y( DTR)
Max temperature � Min temperature��DTR����
���������Ä¿Y�Á��ÉZ»{� �j¯Y|u� Á�¶«Y|u�TXxÁ TNn����Ä¿Y�Á��ÉZ»{� �j¯Y|u� Á�¶«Y|u
�É�Z»M�Ã�Á{�ÉY�]����������|Ë{�³�Ä^�Zv»� ���j¯Y|u�Á�¶«Y|u�Ê¿Z»��ÉZÆË���¶Ì¸ve�ÉZƸ°���{�µZ���Å�Ä¿Y�Á��É�Z»{�Á��d�Y�Ã|��Ã{Y{�½Z�¿����{�É�Ì´¼�q�Ê�ËY�§Y�|¿Á�
|¿Á��Z»{��j¯Y|u�Z»Y�{Â��Ê»�Ã|Ë{�Z»{�¶«Y|u�|Å{�ʼ¿�½Z�¿�Y��Ê�Zy������������ ��
����
�¶°����Z»{��j¯Y|u(TXx)��
0 10 20 30 40
47
48
49
50
51
52
53
54
½Z»�
Yt = 49.6527 + 1.15E-02*tLinear Trend Model
Z»{��j̄ Y|u
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
����������������
�¶°����Z»{�¶«Y|u(TNn)����
������{���ÉZÆ^��Á�{���ÉZÅ�Á���TX1P��ÁTN1P����ÉZƸ°����Á���cY�Ì̤e�|¿Á�|Å{�Ê»�½Z�¿�Y��{���ÉZÆ^��Á�{���ÉZÅ�Á����Ê»�Ã|Ë{�Ê�ÅZ¯�|¿Á���yZ��Á{��Å��{
{Â���Á���{�µZ��Y�{���ÉZÆ^��|¿�����������{Â��Ê»�Ã|Ë{�ZÅ�Ã{Y{��{�É{ZË��ʳ|À¯Y�a�µZ���Y� Z»Y������Y|Ìa��ÅZ¯�ºÅ� ZÆ¿M�½Z�¿�Á�º¯� ZÅ�Ã{Y{��Ë{Z¬»�É�Z»M� Ã�Á{�½ZËZa� Ze
�µZ�� �Y� į�ÉY� Ŀ³� Ä]�d�Y� Ã{�¯�������Y� �f¼¯�ÉY� Ä¿Zf�M� �Ë{Z¬»� Á�d]Zi� ZÆ¿M� �Y|¬»|�¿�Ã|Ë{��´Ë{�Z»{�¶«Y|u�º°Ë�|�d�Y�Ã���ÊÀÌ�¿��Æ����¿��Y��YÂÅY��ÌyY�ÉZÅ�ÄÅ{��{
d�Y�Äf�Y{�É{ZË��|��,��Êf À��Á�É�Æ��ÊuY¿�Ä]�¶Ë|^e��Æ��¥Y��Y�ª�ZÀ»��Y�É�ZÌ�]É�¯�»�ÊuY¿�Y�É�ZÌ�]�{�Á�Ã|�,���ËY�§Y�Ã{�f�³�¶°��Ä]�|À¸]�ÉZÅ�½Z¼fyZ��¾fyZ�
d�Y�Äf�Y{��Â���f�Ì]��¨�¼eM�ʳ{·M�½Y�Ì»�Ze�Äf�³�\^��¶»YÂ��¾ËY�Ä¿Zz¸³�ÉZÅ�Z³�Á�{|À�Z]�Äf�Y{��Â�u�Æ��Âm��{�ÉY�Ã{�f�³�¶°��Ä]�ÉY���½Z¼fyZ��¾fyZ���´Ë{�¥����Y
��yZ��\Ë����ÅZ¯�h�Z]�{ZË���Z¨e�Y� Z]�ÉZÅSVF���|�d�Y�Ã� ���{�¶»YÂ��¾ËY�¹Z¼ed�Y�Äf�Y{��ÌiPe�Z»{�¶«Y|u�ÉZÅ�Ä¿Zf�M��ÅZ¯���
9 Sky View Factor�
0 10 20 30 40
-5
0
5
½Z»�
Yt = -1.49115 + 0.130666*tLinear Trend Model
Z»{�¶«Y|u
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
����
�¶°������ÉZÅ�Á�{� �TX1P�����
��������
����������
��
�¶°����{���ÉZÆ^��TN1P����
0 10 20 30 40
0
5
10
15
½Z»�
Yt = 5.94231 - 9.84E-02*tLinear Trend Model
{���ÉZÅ�Á�
0 10 20 30 40
0
10
20
30
½Z»�
Yt = 14.9962 - 0.410788*t
Linear Trend Model
{���ÉZÆ �̂
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
����������¹�³�ÉZÆ^��Á�¹�³�ÉZÅ�Á��TX99P�Á TN99P����yZ���ÉZÅ�Á��ÉZÅ
�ÉZÆ·Z��µÂ�� �{� ¹�³�ÉZÆ^�� Á� ¹�³������������Ê»�½Z�¿�É�Ì´¼�q�Ê�ËY�§Y� |¿Á�|Å{��ÉZƸ°����Á����iPe��ËZ¼¿�ÊËZ¿YÂe�¹�³�ÉZÆ^���yZ��Ä]�į�{�Y{�Y��É��»�cY�Ì
�{ZnËY� �{� į� d�Y� ÊËZÅ�f»Y�Za� ĸ¼m� �Y� Á� |ËM� Ê»� {ÂmÂ]� Ä¿Z^�� ÉZ»��� ½Y|¬§� ¶Ì·{|ËM�Ê»�{ÂmÂ]� Z»�³� �Y�Ê�Z¿�ÉZÅ�Z�§,� ��ÉZÅ�Z³� �Y|¬»� �{��ËY�§Y�¶Ì·{�Ä]�¹�³�ÉZÆ^�
�Ê»� �ÌiPe�½Z¼�M� �Y�ÊÀÌ»���]Ze�Z]�kY»Y�kÁ�y� �Y|¬»� �]� Y�Ë�� |ËM�Ê»� {ÂmÂ]�ÉY� Ä¿Zz¸³³�Y��{Ây�½Zf�]Ze��yYÁY��{�¶»Z��¾ËY�,|Å{�Ê»��ËY�§Y�\��¹Z´ÀÅ�Y��d]Â����Y|¬»�Á�{�~
�Y�� d]Â��� �Y|¬»� �j¯Y|u� É�Y|Æ´¿� ḑ��� �¨�¼eM� į� Ê¿Z»�� |Å{� Ê»� ½Z�¿� �f�Ì]{�Y{�� ½Y�Z°¼Å� Á�dËYÁ� ������ ��,ÊÀÌ�¿�Æ�� �Ë��� |���¶Ì·{� Ä]� ¹�³�ÉZÅ�Á���yZ�
¿�ÄmÂe�,�ÌyY�ÉZÆ·Z���{�®Ì§Y�e��ËY�§Y�Ĭ�À»�¹�³�ºÌ¸«Y�Z]�\�ZÀf»�į�É�Z¼ »�Ä]�½{�°�į�Äf�³�\^��Ä ·Z�»� {�»� Ĭ�À»�[M��]ZÀ»��ÅZ¯� ,dyZ�� Á�ÊuY���¹Z´ÀÅ� �{�|�Z]��Æ���Y�| ]�Á��Æ��¹Z´ÀÅ��{�Á�{Á�]�ÓZ]��Æ���Y�¶^«�cZ�Z���{�ÊËZ»�³�É��¿Y�[~m�½Y�Ì»
� |ËZ¼¿� Y|Ìa��ËY�§Y�c|�� Ä]� �Æ��t��� �{��Â�v»�ÉZ»�³� �Y|¬»�Z¯Z]�,� ½Y�Z°¼Å� Á� Á������
����
��������������
��������
403020100
40
30
20
10
0
½Z»�
Yt = 6.46538 + 0.340713*tLinear Trend Model
¹�³�ÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
�¶°�����¹�³�ÉZÅ�Á�TX99P�������
����������������
� �� ����¶°����¹�³�ÉZÆ^��TN99P���
��������½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á� �SU25� ���½Z�¿� Y��É�Ì´¼�q��ËY�§Y�½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��|¿Á�
�³�Ã�Á{��ËY�§Y�Ã|ÀÅ{�½Z�¿��yZ��¾ËY�|Å{�Ê»�ʸ�Y�¶»YÂ���Y�d�Y�µZ��µÂ���{�¹�¹�³�Ã�Á{�½|��Ê¿ÓÂ���ËY�§Y�TEM >25°C �� ���ËY�§Y�¶Ì·{�Ä]� YÂÅ�ʳ{·M��ËY�§Y
�ÉZÅ�ÄÅ{��{�Êf À��ÉZÆfÌ·Z §��ËY�§Y�¾ÌÀr¼Å�Á�|�Z]�Ê»��Á��ÄÌ·ÁY�cZ�Z���{�®Ì§Y�e|Ì�¯Y�Á�¾]�¯�|Ì�¯YÂÀ»��za�½Y�Ì»�į�Ã|��\^���ÌyY�ÉZÅËY�§Y��¨�¼eM��{�½�Á�fÌ¿��
|À¯�Y|Ìa��{Â��Ê»��Á��Ê¿ZËZa�cZ�Z��Á��Æ��¹Z´ÀÅ��{�Z»{��ËY�§Y�h�Z]�¶»YÂ��¾ËY��Á�ÁZ¯Z]�,�½Y�Z°¼Å�������
������c�Y�u�Äm�{�½Y�Ì»�¥ÔfyY�DTR ����½Z�¿��Ê�ÅZ¯�|¿Á��c�Y�u�Äm�{�½Y�Ì»
�É�Z»M� Ã�Á{� µÂ�� �{����������{�Y{�� ¶°��� ��� µZ�� �Y� ZÅ� Ã{Y{� ʳ|À¯Y�a�����±������Y�a|¿�Y{�É{ZË��ʳ|À¯,��µZ�� �Y� Z»Y������|¿Á�� Á� �f¼¯� ZÆ¿M�½Z�¿� Ã�Á{�½ZËZa� Ze
{Â��Ê»�Ã|ÅZ�»�É�f�Ì]�Ê�ÅZ¯��������
0 10 20 30 40
0
10
20
30
40
50
60
½Z»�
Yt = -2.49615 + 0.805910*t
Linear Trend Model
¹�³�ÉZÆ^�
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
������������������ ������
�¶°����½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��SU25� ��
������������
��������
��������
���¶°����DRT
����
DTR�®Ë�ʼ̸«Y�cY�Ì̤e�Ê]ZË��Y��{�į�d�Y�ÊËZÆ�yZ���Y ��À»�LZ¨ËY�ʼƻ��¬¿�Ĭ|ËZ¼¿�Ê»,��Á�{Â��Ê»�Ã{Z¨f�Y�ÉZ»{��j¯Y|u�Á�¶«Y|u��f»Y�Za�Á{��Å��Y� {�»�¾ËY� �{� Y�Ë�
|Å{�Ê»�½Z�¿�É�´Ë{��]� Y��{Ây��ÌiPe�{�»�®Ë��{�cY�Ì̤e� ���{��Ì̤e�½Y�Ì»�Äf^·YDTR�
403020100
60
55
50
45
DT
R
½Z»�
Yt = 51.1438 - 0.119212*tLinear Trend Model
0 10 20 30 40
170
180
190
200
210
220
½Z»�
Yt = 183.227 + 0.541370*tLinear Trend Model
½Zf�]ZeÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
�į�ÊÀÌ»�� |À¸]� k»�d�³�]�¶Ì·|]�\��½Z»�� �{�ÉY� Ä¿Zz¸³�ÉZÅ�Z³� {ÂmÁ� �ÌiPe�dve�h�Z]�Á�Âm��{�{Âm»�ÉZÅ�Ã�ËÁYÂÅ�½Y�Ì»�¾ÌÀr¼Å�Á�{Â��Ê»��Ìv»�ÉYÂÅ�½|��¹�³¿�]YZ�Á� ZƸ«Y|u� ¾Ì]� ¥ÔfyY� |�Z]� �f�Ì]� �¨�¼eM� �{� ¶»YÂ�� ¾ËY� ½Y�Ì»� Äq�Å� d�Y� ʯ
|Å{�Ê»�½Z�¿�{Ây��Y�É�f�Ì]�cY�ÌiPe�ÄnÌf¿��{�{Â��Ê»��f¼¯�Z»{�ÉZÅ�j¯Y|u��Á�¶�Y��,½Y�Z°¼Å�����,½Y�Z°¼Å�Á��|Ì·�-��������
�����ÊÀÌ]��Ìa��
���Y�� ZÅ�Ã{Y{�|·Â»�É´·Y� ,É���Äf�~³�Ê���]� Z]� {Â��Ê»�Ê ��Ê¿Z»��ÉZÅ�É����{{Â����¿��ZÆ�Y�É���Ã|ÀËM��Zf§��Ã�Z]�{�´·Y�¾ËY�ÉZÀ^»��]�Á�Ã{�¯�ÊËZ�ZÀ����Ê·Z¼fuY�µ|»
�É�Z��µ|»�Y��É���cY|ÅZ�»�Ê^�ZÀ»�Âv¿�Ä]�|¿YÂf]�|ËZ]�{Â��Ê»�Ã{Y{���Y�]�É���Ä]�į� |À¯�Ê»�y�� ½Y�Z°¼Å� Á� ����� ���ÉZÅ� Ã{Y{�É��� �Y� |¿Á��¥~u�ÉY�]� Ä ·Z�»� ¾ËY� �{
|Ë{�³�¹Zn¿Y��¿ZË�YÁ�ÊËZËZa� Y|f]Y���¿�{�»�ÉZÅ��yZ����Á�{���ÉZÅ�Á�� ZÅ��yZ���{�¯Z]�ÄËÁ���Y�Ã{Z¨f�Y�ÉY�]�{���ÉZÆ^����d]Zi�{|��É����Ë{Z¬»�¹Z¼e�Ä]��¯Z¯��ħZ�Y
d^j»� {Y|�Y�ÉY�]�Ê¿YÂe�¶Ë|^e�¾ËY� Y�Ë�� |��{Á��Ê»� �Z°]� �¨�� �Y� �f³��]� Á� ���´Ë{�ÉY�]|Ë{�³�Ä^�Zv»�ʸ�Y�É���ÉY�]��¿ZË�YÁ�ÊËZËZa� ZÅ��yZ����ʸ�Z¨e�ĸu�»�¾ËY��Y��a
�Ä^e�»� Z]� Ã|��¶Ë|^e�ÉZÆË���ÉY�]�½{�¯���Á��|Ë{�³�¹Zn¿Y� ��º���Á�|¿Á��¥~u��Y�| ]� �ÉZÅ�Y{¼¿acf��Ápacf�³�c�Â��ÉZÅ�ÌyPe��Z�Y��]� ,Ã|��¶�Z¨e�É���ÉY�]��{�Äf§�
��Ë{Z¬»�ZÅ�Y{¼¿�¾ËYAR��ÁMA�|��Ã{��¾Ì¼ze�\�ZÀ»�µ|»�ÉY�]���Ã|����Y�]�ÉZÆ·|»�ZÅ��yZ�ARIMA(0,1,1)���¹�³�ÉZÅ�Á��,¹�³�ÉZÆ^��,{���ÉZÅ�Á��,{���ÉZÆ^��ÉY�]
�Á�-½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��ÁARIMA(0,2,1)���ÉY�]DTR�|�Z]�Ê»���ĸÌ�Á�Ä]�µ|»��Å�d^�ZÀ»Ã|¿Z¼Ì«Z]� ½{Â]� µZ»�¿� µZ¼fuY�d�Y� Ã|�� |ÌËPe��¿ZË�YÁ�ÊËZËZa� Á� ZÅ� ���Z�Y� �]� ½ZËZa� �{
�ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa� ZÅ�Ã{Y{� Ã|��¶Ë|^e�É���ÉY�]� Ã|����Y�]�ÉZÆ·|»�����{�Ã|ÀËM�µZ�� {Á|u�� ��d§�³�c�Â��ÊÀÌ]� ��Ìa� ��Á� ZÅ� Ã|¿Z¼Ì«Z]� ½{Â]� µZ»�¿� µZ¼fuY�ÉZÅ�Y{¼¿
Ìa�lËZf¿�¶Ë}��{� ,Ã{��¾Ì¼ze�ÉZÆ·|»��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§��Å�ÉY�]� Ã|��ÊÀÌ]��d�Y�Ã|��Ã{Y{��ËZ¼¿�ZÆ�yZ���Y�¹Y|¯���
������{���ÉZÅ�Á��TX1P����Ã|ÅZ�»�Ê�Zy�|¿Á��{���ÉZÅ�Á��É���ÊÀÌ]��Ìa��{�µZ���Y�Ã{��¾Ì¼ze�É���ÓZ]�|u��{�Z»Y�{Â��ʼ¿�����{Â��Ê»�Ã|Ë{��ËY�§Y��¶°����
�µÁ|m�Á�����µZ���Y��yZ��¾ËY��Ë{Z¬»�½{Â]�d]Zi�����Y�Ã|��Ã|Ë{d����Ä]�ÄnÌf¿��{
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
� µZ�� �Y� � {Y|ËÁ��¾ËY� |���Ê»� ��¿�����µZ�� Ze� Ã|��ÊÀÌ]��Ìa�ÉZÆ·Z��{Á������w�{Y{�|ÅYÂz¿�
����������������
����
¶°������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]�µZ»�¿�µZ¼fuYARIMA(0,1,1)������������������������
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§ARIMA(0,1,1)����
��
1.14 1.19 1.24
-0.2
-0.1
0.0
0.1
0.2
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values{���ÉZÅ�Á�
-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
-2
-1
0
1
2
Nor
mal
Sco
re
Residual
Normal Probabil i ty Plot of the Residuals{���ÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
��µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»����Ê·Y������µ|»�ÉZÀ^»��]ARIMA(0,1,1)
���������������� ��
¶°������µ|»��Z�Y��]�{���ÉZÅ�Á��Ã|��¶Ë|^e�É���ÊÀÌ]��ÌaARIMA(0,1,1)��
¦Ë{�
��
¬»�ÉY�]�ÊÀÌ]��
Ìa��Ë{Z
Ã|��¶Ë|^e
��
�Ë{Z¬»
+�1��Ê «YÁ��Y|
¬»
�¾ÌËZa�|
u�ÉY�]�ÊÀÌ]��
ÌaÃ|��¶Ë|^e
��Ë{Z¬
»
1+ �Ë{Z¬
»
Ê «YÁ��Y|
¬»��
ÉY�]�ÊÀÌ]��
Ìa�
|u��ÓZ
] Ã|��¶Ë|^e
��Ë{Z¬
»
1+ �Ë{Z¬
»
Ê «YÁ��Y|
¬»��
������������������������������������������������������������
403530252015105
1.3
1.2
1.1
1.0
0.9
Time
cd
(with forecasts and their 95% confidence limits)
{���ÉZÅ�Á�
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
����
��������{���ÉZÆ^�(TN1P)���ÉY�]�{���ÉZÆ^���yZ��|¿Á�����|¿Á��Ã|ÀËM�µZ�¼¿�½Z�¿�Y���Ê�Zy�Ã|Ë{�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»��{��ËY�§Y�ÊÀÌ]��Ìa�ÉÓZ]�|u��{�Z»Y�|Å{�Ê
�d�Y�Ã|���¶°�����µÁ|m�Á��� ���µZ���Y� {���ÉZÆ^��Ã|Ë|a������Ã{Y|¿�w���YÂÅY� �{�µZ��Ze�Ã|��ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»��{�©Z¨eY�¾ËY�Á�d�Y�����d�Y�Ã|��Ã|Ë{���
������
����������������
��¶°������µZ»�¿�µZ¼fuY�µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]ARIMA(0,1,1)
��������������
����
0.20.10.0-0.1
2
1
0
-1
-2
Nor
mal
Sco
re
Residual
Normal Probabil i ty Plot of the Residuals
{���ÉZÆ^�
0.950.850.75
0.2
0.1
0.0
-0.1
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values{���ÉZÆ^�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§ARIMA(0,1,1)��
��������
��������
�¶°������Ã|��¶Ë|^e�É���ÊÀÌ]��ÌaÉZÆ^���µ|»��Z�Y��]�{��ARIMA(0,1,1)��� ���
¦Ë{�
��
�ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìae��Ë{Z¬»�¶Ë|^Ã|���
�Ë{Z¬»+�1��
|¬»��Y«YÁÊ�
�ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�¾ÌËZa�|uÃ|��¶Ë|^e
1+ �Ë{Z¬»
Y|¬»�� «YÁÉ��
�ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa�¶Ë|^e��Ë{Z¬»�ÓZ]
Ã|�
1+ �Ë{Z¬» ��Y|¬»Ê «YÁ��
����������������������������������������
µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»����Ê·Y������µ|»�ÉZÀ^»��]ARIMA(0,1,1)������
403530252015105
1.2
1.1
1.0
0.9
0.8
0.7
Time
cn
(with forecasts and their 95% confidence limits)
{���ÉZÆ^�
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
�������¹�³�ÉZÅ�Á�(TX99P)���{Á|u��{�Ã|��ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�� ���ÊÀÌ]��Ìa�¶°���{����µÁ|m�Á��d�Y�Ã|��Ã{Y{�½Z�¿� ��Ê»�ÊÀÌ]��Ìa��{�Ã|»M�d�|]��Ë{Z¬»� �Y
�ÉY�]�¹�³�ÉZÅ�Á��Ê�ËY�§Y�|¿Á��į�d§�³�ÄnÌf¿�½YÂe����{�Y{�Ä»Y{Y�Ã|ÀËM�µZ���
����
��������
����
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]�µZ»�¿�µZ¼fuYARIMA(0,1,1)����
-2 -1 0 1 2 3
-2
-1
0
1
2
Nor
mal
Sco
re
Residual
Normal Probabi lity Plot of the Residuals
¹�³�ÉZÅ�Á�
2 3 4
-2
-1
0
1
2
3
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values
¹�³�ÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
¶°������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§ ARIMA(0,1,1)��
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
��
¶°�������É���ÊÀÌ]��ÌaÉZÅ�Á��Ã|��¶Ë|^e�¹�³��µ|»��Z�Y��]ARIMA(0,1,1)������
¦Ë{�
��
��Ë{Z¬
»�ÉY�]�ÊÀÌ]��
ÌaÃ|��¶Ë|^e
��
Ê «YÁ��Y|
¬»�
��
��
Ê¿YÁY�
§
�¾ÌËZa�|
u�ÉY�]�ÊÀÌ]��
ÌaÃ|��¶Ë|^e
��Ë{Z¬
»
Ê «YÁ��Y|
¬»
Ê¿YÁY�
§
��Ë{Z¬
»�ÓZ]�É
Y�]�ÊÀÌ]��
ÌaÃ|��¶Ë|^e
Ê «YÁ��Y|
¬»
Ê¿YÁY�
§
��������������������
µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�����������µ|»�ÉZÀ^»��]ARIMA(0,1,1)��
��������¹�³�ÉZÆ^�(TN99P) ���µÁ|m��{���¶°��Á����{Á|u�� ���ÊÀÌ]��Ìa
{Â��Ê»�Ã|ÅZ�»��Y��Ê�ËY�§Y�|¿Á��ÊÀÌ]��Ìa��{�Ã|»M�d�|]��Ë{Z¬»�|Å{�Ê»�½Z�¿���
403530252015105
6
5
4
3
2
1
Time
hd
(with forecasts and their 95% confidence limits)
¹�³�ÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
��������������
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]�µZ»�¿�µZ¼fuYARIMA(0,1,1)��
��
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§ARIMA(0,1,1)��
����
-0.5 0.0 0.5
-2
-1
0
1
2
Nor
mal
Sco
re
Residual
Normal Probabili ty Plot of the Residuals
¹�³�ÉZÆ^�
1.2 1.7 2.2
-0.5
0.0
0.5
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values¹�³�ÉZÆ^�
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
��µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»������Ê·Y������µ|»��Z�Y��]ARIMA(0,1,1)��
¦Ë{�
��
�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�ÉY�]Ã|��¶Ë|^e��
Ê «YÁ��Y|¬»��Ê¿YÁY�§
�ÊÀÌ]��Ìa�¾ÌËZa�|u�ÉY�]�¶Ë|^e��Ë{Z¬»
Ã|�
Ê «YÁ��Y|¬» Ê¿YÁY�§
�ÊÀÌ]��Ìa�ÓZ]�ÉY�]
�¶Ë|^e��Ë{Z¬»Ã|�
Ê «YÁ��Y|¬» Ê¿YÁY�§
��������������������
¶°�������µ|»��Z�Y��]�{���ÉZÅ�Á��Ã|��¶Ë|^e�É���ÊÀÌ]��ÌaARIMA(0,1,1)����
403530252015105
3
2
1
Time
wn
(with forecasts and their 95% confidence limits)
¹�³�ÉZÆ^�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
�������� ½Zf�]Ze� ÉZÅ�Á�(SU25)���µ|»� �Z�Y� �]� ÊÀÌ]� �Ìa� �Ë{Z¬»ARIMA(0,2,1)��{Á|u�ÉY�]�� ���ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa���|Ë{�³�Ä^�Zv»�Ã|ÀËM�µZ��m�µÁ|
���¶°��Á������ÉY�]�Ã|��ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»��{���{Â��Ê»�Ã|Ë{�Ê�ËY�§Y�|¿Á��Ã|ÀËM�µZ����������
������������
¶°������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]�µZ»�¿�µZ¼fuYARIMA(0,2,1)��
����
��
¶°�������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§ARIMA(0,2,1)��
-0.005 0.000 0.005
-2
-1
0
1
2
Nor
mal
Sco
re
Residual
Normal Probabili ty Plot of the Residuals½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á�
0.545 0.550 0.555
-0.005
0.000
0.005
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values
½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á�
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
¦Ë{�
��
�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�ÉY�]Ã|��¶Ë|^e��
Ê «YÁ��Y|¬»��Ê¿YÁY�§ �ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�¾ÌËZa�|uÃ|��¶Ë|^e
Ê «YÁ��Y|¬» ¿YÁY�§É
�ÉY�]�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�ÓZ]Ã|��¶Ë|^e
Ê «YÁ��Y|¬» Ê¿YÁY�§
��������������������
µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»�����������µ|»��Z�Y��]ARIMA(0,2,1)��
¶°�������ÉZÅ�Á��Ã|��¶Ë|^e�É���ÊÀÌ]��Ìa½Zf�]Ze��µ|»��Z�Y��]ARIMA(0,2,1)�������������c�Y�u� Äm�{�¥ÔfyY�½Y�Ì»(DTR)����yZ��cY�Ì̤eDTR��ÉY�]����µZ�
|�Z]�d]Zi�½M�cY�Ì̤e�|��Ì»���¿�Ä]�Á�|Å{�ʼ¿�½Z�¿� Y��Ê�Zy�|¿Á��Ã|ÀËM� ��¶¯��{� Z»Y
5 10 15 20 25 30 35 40
0.52
0.53
0.54
0.55
0.56
0.57
Time
sd
(with forecasts and their 95% confidence limits)
½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á�
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
�Ê�ÅZ¯�|¿Á��į�d§�³�ÄnÌf¿�½YÂe�Ê»�Ã|»M�d�|]�ÉZÅ�Ã{Y{�YDTR��ÉY�]����Ã|ÀËM�µZ�{�Y{�Ä»Y{Y�
����
��
������
�¶°������µ|»�ZÅ�Ã|¿Z¼Ì«Z]�½{Â]�µZ»�¿�µZ¼fuY ARIMA(0,1,1)��
��������
�¶°�����µ|»��¿ZË�YÁ�½{Â]�d]Zi���§��ARIMA(0,1,1��
����
0.000030.000020.000010.00000-0.00001-0.00002
2
1
0
-1
-2
Nor
mal
Sco
re
Residual
(response is DT)
0.000060 0.000065 0.000070
-0.00002
-0.00001
0.00000
0.00001
0.00002
0.00003
Fitted Value
Res
idua
l
Residuals Versus the Fitted Values(response is DT)
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
������
¦Ë{�����Ë{Z¬»�ÉY�]�ÊÀÌ]��ÌaÃ|��¶Ë|^e
Ê «YÁ��Ë{Z¬» ��Ë{Z¬»��ÉÓZ]�|u
ÊÀÌ]��Ìa Ê «YÁ��Ë{Z¬»
ÌËZa�|u��Ìa��Ë{Z¬»�¾ÊÀÌ]
Ê «YÁ��Ë{Z¬»
������������������
µÁ|m������µZ���Y�ÊÀÌ]��Ìa��Ë{Z¬»����������µ|»��Z�Y��] ARIMA(0,1,1)��
������������
¶°��������]�{���ÉZÅ�Á��Ã|��¶Ë|^e�É���ÊÀÌ]��Ìa�µ|»��Z�YARIMA(0,1,1)����
�� É�̳�ÄnÌf¿��
5 10 15 20 25 30 35 40
0.00004
0.00005
0.00006
0.00007
0.00008
0.00009
Time
DT
(with forecasts and their 95% confidence l imits)
DTR
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
{�Y{�½|��¹�³�Ä]� Á�� �YÂÅY�ʼ̸«Y��ËY���|Ë{�³��z�»�Ä ·Z�»�¾ËY� �{� ��Ê»� Y��¾ËY{¼¿�Ã|ÅZ�»�Ê]Ây�Ä]��yZ���Å�Ä]��Â]�»�ÉZÅ�Y{¼¿��{�½YÂe����Ë{Z¬»�ÊÀÌ]��Ìa��{���
� Ã|ÀËM�µZ������������� �d�Y{�|ÅYÂy�Ä»Y{Y�Ê�ËY�§Y� |¿Á��¾ËY� ��ÉZÅ�Ê���]� �{�¹Zn¿Y�ZÅ�Ä¿Zf�M��´Ë{�Ä]�d^�¿�¹�³�ÉZÆ^���yZ���ËY�§Y�Á�{���ÉZÆ^���yZ���ÅZ¯�Ã|�
d�Y�Ã{Â]��Ì´¼�q� ZÆ¿M�|¿Á�� ���¨�¼eM� �{� ZÅ�Ã|ÀËÓM��Ì�Á�t���|ÀÅ{�½Z�¿�ĸX�»�¾ËYd�Y��Æ����ÉZÅ�ÄÅ{�µÂ���{�Y��Z»�³�Ã�Á{�½|��Ê¿ÓÂ��½Zf�]Ze�ÉZÅ�Á��Ê�ËY�§Y�|¿Á�
|Å{�Ê»�½Z�¿�Ê]Ây�Ä]��ÌyY����yZ���ÅZ¯DTR��½Y�Ì»��ËY�§Y�½Z�¿��ÌyY�ÉZÆ·Z���{d�Z»{�ÉZƸ«Y|u����Å�|¿Á��|Å{�Ê»�½Z�¿��yZ��Å�ÉY�]�Äf§�³�c�Â��ÉZÅ�ÊÀÌ]��Ìa
�ÉY�]� ZÅ��yZ�� �Y� ¹Y|¯���{�Y{�Ä»Y{Y� Ã|ÀËM�µZ�� ��Z]�ªÌ¬ve�¾ËY� �{� Ã|»M�d�|]�lËZf¿Y�Z°¼Å�Á�|¿Z�°·Y�|À¿Z»�½ZÆm�t����{�Äf§�³�c�Â��cZ ·Z�»�lËZf¿½� ������½ZÆm� ,��,
�½Y�Z°¼Å�Á�±Y��¿Z]�����½Zf�·Â¤»�,���½Y�Z°¼Å�Á�Ã{Y��ºÌu���Á�����½Y�ËY� ,���d¬]Z�»��Ì¿�Y���YÂÅY�Ê�¿�Ä]�,|Àf�Å��iR»�¾Ì»���ËZ»�³�|¿Á���]�į�ʸ»YÂ��|Å{�Ê»�½Z�¿�Á�{�Y{
|¿Y�Ã{Y{��Y�«��ÌiPe�dve��lËZf¿�Ä]�Ê]ZÌf�{�ÉY�]�Ã|ÀËM�cZ ·Z�»��{�{Â��Ê»�{ZÆÀ�Ìa��ªÌ«{�ʸ»YÂ��ʸ�§�cY�Ì̤e�cZ ·Z�»��{�Y�Ë��{Â��Äf§�³���¿��{��Ì¿�µZ���Å�ʸ�§�cY�Ì̤e��,�e�\Ë���Z]�ZÅ�É�Ë��Ä»Z¿�]��{�Á�|¿Â��Ê»��z�»��fÆ]�|¿�Y{��ÌiPe�ZÅ�Ä¿Zf�M��Ì̤e��]�į
{¼¿� Ã{Z¨f�Y� ZÆ¿M�lËZf¿� �Y� ½YÂe�Ê»�É�f�Ì]� ½ZÀ̼�Y��cZ¬Ì¬ve�lËZf¿IPCCWGII ���{�µZ�������Á�Ã{�¯�Ä ·Z�»�Y��½ZÆm�¦¸fz»�ÉZÆf¼�«�{�¨À»�c�Â��Ä]�į�Ê¿Z¬¬v»��´Ë{|¿Y����Á�Ê�ZÀ�YÂÅ�¦¸fz»�ÉZÅ�f»Y�Za�|f§Y�Ê»�©Z¨eY�Ĭ�À»�®Ë��{�į�ʼ̸«Y�cY�Ì̤e��{
��´Ë{��ÌiPe��Y�Ĭ�À»�®Ë�ʼ̸«Y�cZ ·Z�»�{�{Â��Ê»�ÄÌ�Âe� Y~·� ,|¿�Y~³�Ê»��ÌiPe�ʼ̸«YeM�cZ ·Z�»��{�ʼ̸«Y�ÉZÅ�Âf¯Z§{Â��Ã{Z¨f�Y��Ì¿�Ê��½Y�Z°¼Å�Á��{Z¿�Å�������
¸ve̶�¤e�|¿Á�ÌÌcY��Z»{ÊË�ZÅ��yZ���Z�Y��]��YÂÅY�½Zf��Æ�É�|uÉ���°�ÌZ^��Z°¼Å�Á½Y����
���
�������]ZÀ»���
����,º�Z¬·YÂ]Y�,ZÌ¿�±��]�-ʨ��»�,Ê»�y���������Y�§Y�¹�¿�Z]�Ê¿Z»��ÉZÅ�É���¶Ì¸ve�Á�ÄË�ne\e�ÊÀÌ»�����,µÁY�_Zq�,�f�³�¾z��,|Æ�»�����Äv¨����
����,µÂ¸Æ]�,Ê¿Zn̸�������½Y�ËY�ÉYÂÅ�Á�[M��ºf¨Å�_Zq�,�¿�¹ZÌa�,½Y�Æe�,���Äv¨��������,Ä·Y�c���,�§�{Z��§������¹Á{�|¸m�É�Z»M�ÉZÆ�Á��Á�µÂ�Y��½Zf�]�©Z��,ÃZ�¿Z»�¯�_Zq�,
��,µÁY����Äv¨����4- Alexander L, Zhang X, Peterson TC, Caesar J, Gleason B, Klein Tank A, Haylock M, Collins D, Trewin B, Rahimzadeh F, Taghipour A, Kumar Kolli R, Revadekar JV, Griffiths G, Vincent L, Stephenson D, Burn J, Aguilar E, Brunet M, Taylor M, New M, Zhai P, usticucci M, Vazquez-Aguirre JL. 2006. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research 111:1-11 5- Banzragch Nandintsetseg,a J. Scott Greeneb and Clyde E. Gouldenc.2007. Trends in extreme daily precipitation and temperature near Lake H¨ovsg¨ol, Mongolia. INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY. 1-5 6- Bokwa Anita, Sebastian Wypych. Source of data: Voivodship Inspectorate of Environmental Protection in Cracow. 2003. Daily changes in air pollution on a typical sunny summer day. Climate in cities.5,10 7- Hernandz-j.j.carrera, s.j. Gaskin.2006. Spatio temporal analysis of daily percipition and temperature in the Basin of Mexico. Journal of Hidrology(2007). 247-248 8- Jones, P. D., and A. Moberg (2003), Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: An extensive revision and an update to 2001, J. Clim., 16: 206� 223. 9- Leathhers Daniel J., Michael A. Palecki2, David A. Robinson3, Kenneth F. e w e y.1998. Climatology of the daily temperature range annual cycle in the United States. Center for Climatic Research, Department of Geography, University of Delaware, Newark, Delaware 19716-2541, USA.1-4 10- Peterson. Thomas C. Christopher Folland. George Gruza. William Hogg. Abdallah Mokssit. Neil Plummer.(2001). Report on the Activities of the Working Group on limate hange Detection and Related Rapporteurs. WMO CCl/CLIVAR Working Group on Climate Change Detection. 23-24, 127-128
�Ä»Z¿�¶�§ÊËZ̧Y�¤m��Y|¿Y�º�q �ʼ¸��Ê�ÅÁ�a���µZ�¹�ZÆq�Ã�Z¼��,���ZÆ]��Á½Zf�]Ze���������
���
11- Rahimzadeh Fatemeh, Ahmad Asgari and Ebrahim Fattahi.2008. Variability of extreme temperature and precipitation in Iran during recent decades. INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY. 4-10,14 12- Russell S. Vose, David R. Easterling, and Byron Gleason.2004. MAXIMUM AND MINIMUM TEMPERATURE TRENDS FOR THE GLOBE. NOAA National Climatic Data Center, Asheville, North Carolina. 1-3 13- Trenberth Kevin E., Philip D. Jones Peter Ambenje, Roxana Bojariu, David asterling, Albert Klein Tank, David Parker, Fatemeh Rahimzadeh, James A. Renwick, Matilde Rusticucci, Brian Soden, Panmao Zhai. IPCCWGI 2007 . bservations:Surface and Atmospheric Climate Change.308-312 14- WCRP.2008. Report of the twenty-ninth session of the Joint Scientific Committee for. 13-16 15- White K.S., Q.K. Ahmad , O. Anisimov , N. Arnell , S. Brown , M. Campos ,T. Carter, Chunzhen Liu, S. Cohen, P. Desanker, D.J. Dokken, W. Easterling,B. Fitzharris , H. Gitay , A. Githeko , S. Gupta , H. Harasawa, B.P. Jallow, Z.W. Kundzewicz, E.L. La Rovere, M. Lal, N. Leary, C. Magadza), L.J. Mata, R. McLean, A. McMichael, K. Miller, E. Mills, M.Q. Mirza, D. Murdiyarso, L.A. Nurse, C. Parmesan, M.L. Parry, O. Pilifosova, B. Pittock, J. Price, T. Root, C. Rosenzweig, J. Sarukhan,H.-J. Schellnhuber, S. Schneider, M.J. Scott, G. Sem, B. Smit,J.B. Smith, A. Tsyban, P. Vellinga, R. Warrick, D. Wratt. IPCCWGII 2001. IMPACTS, ADAPTATION, AND VULNERABILITY.21-33
����������������