用Bivariate－Test方法分析温度资料的不均一性

Ｂｉｖａｒｉａｔｅ－Ｔｅｓｔ方法（以下简称Ｂ－Ｔ方法）是一种基于二维正态分布随机矢量的假设检验方法，可以在一个分量的均值不改变的前提下，检验另一分量的均值有无改变。一些气象研究工作者最早用这种方法来分析年降水量的均一性。从温度资料不均一性产生的原因看，一般可分为两类：突变型不均一及渐变型不均一。对两种类型的不均一性，我们分别推导了理想情形下Ｂ－Ｔ方法的检验结果．并用随机试验的方法分析了检验结果对资料的敏感性。以上两方面的结果表明。渐变型及突变型不均一分别对应明显不同的Ｂ－Ｔ检验结果，在实际分析中这种差异可以用来定性判断不均一性的类型。东北区２０站３０年年平均温度资料的试算结果表明，有７站资料不能通过信度９５％的Ｂ－Ｔ检验，有３站资料不能通过信度９０％的Ｂ－Ｔ检验。其中有４个站的检验结果与理想情形下渐变型不均一的检验结果相似，有４个站的检验结果与理想情形下突变型不均一的检验结果相似。有一个站存在个别点的资料错误，有一个站可能有一次以上的不均一性发生。计算结果也表明，尽管Ｂ－Ｔ方法按照理论推导只是用来检测资料的不均一性，但对个别点上的资料质量问题也有一定的检测效果。

逐步判别分析在恢复古气候中的应用

古植被状况是古气候研究中得到广泛应用的一种环境代用资料,我们在研究中,注意选择那些具有较狭窄地理分布,对热量、降水量有较严格要求的植物,从而对古气候状况作出较可靠的推测。 在本文的研究中。