Kỹ thuật phân tích xu hướng cho dữ liệu chất lượng nước hàng tháng

Các đặc điểm làm phức tạp phân tích chuỗi thời gian chất lượng nước bao gồm phân phối không bình thường, tính mùa vụ, mối liên quan đến dòng chảy, giá trị thiếu, giá trị dưới giới hạn phát hiện và tương quan serial. Bài viết này trình bày các kỹ thuật phù hợp để phân tích khám phá dữ liệu chất lượng nước hàng tháng cho các xu hướng đơn điệu đối mặt với những phức tạp nêu trên. Quy trình đầu tiên được mô tả là một kiểm định phi tham số cho xu hướng áp dụng cho các tập dữ liệu có tính mùa vụ, giá trị thiếu hoặc các giá trị được báo cáo là ‘thấp hơn': kiểm định Kendall theo mùa. Dưới các quá trình xác suất thực tế (thể hiện tính mùa vụ, độ nghiêng và tương quan serial), kiểm định này có tính ổn định hơn so với các lựa chọn tham số, mặc dù cả kiểm định Kendall theo mùa và các lựa chọn thay thế đều không thể được coi là kiểm định chính xác trong sự hiện diện của tương quan serial. Quy trình thứ hai, ước lượng độ dốc Kendall theo mùa, là một ước lượng về độ lớn xu hướng. Đây là một ước lượng không thiên lệch về độ dốc của một xu hướng tuyến tính và có độ chính xác cao hơn đáng kể so với một ước lượng hồi quy trong trường hợp dữ liệu có độ nghiêng cao nhưng độ chính xác thấp hơn đối với dữ liệu bình thường. Quy trình thứ ba cung cấp một phương tiện để kiểm tra sự thay đổi theo thời gian trong mối quan hệ giữa nồng độ thành phần và dòng chảy, do đó tránh vấn đề xác định các xu hướng trong chất lượng nước có thể là artefact của chuỗi xả cụ thể đã quan sát (ví dụ: tác động của hạn hán). Trong phương pháp này, nồng độ đã điều chỉnh theo dòng chảy được định nghĩa là phần dư (thực tế trừ đi kỳ vọng có điều kiện) dựa trên hồi quy nồng độ theo một số hàm của dòng xả. Những nồng độ đã điều chỉnh theo dòng chảy này, cũng có thể có tính mùa vụ và không bình thường, sau đó có thể được kiểm tra xu hướng bằng cách sử dụng kiểm định Kendall theo mùa.