最新季节能效比分析研究
季节能效比SEER
一、概念
季节能效比（SEER）是指在制冷季节期间，空调器进行制冷运行时从室内除去的热量总和与消耗电量总和之比。
目前，在美国、日本空调都采用季节能效比测算方法，日本三洋技术专家筱原良治说：“日本变频空调采用季节能效比测试方式，因为变频空调在实际运行中，低频以下的区域运行时变频空调的能效比要远远高于定频测试（即以定速标准测试）的能效比，而此区域是变频空调日常长时间运行的频段。因此变频空调在实际运行中的节能性要大大好于定速空调，而只有用季节能效比的测试方式才能准确科学的测量出变频空调的真正的能效比。”
空调器在运行过程中的工作状况取决于环境温度和用户的设定温度，而在不同工况下空调器的效率是变化的。因此一方面要求空调器在各种运行工况下均应有较高的效率，另一方面在考核空调器效率时应当考虑不同运行工况下的效率以及各工况下对应的运行时间。这实际上就是季节能效比(SEER)的概念，与仅考虑一个特定工况下效率相比，季节能效比更为科学、合理。目前我国对变频空调器采用季节能效比SEER来计算，定速空调器的能效则采用能效比EER，仅对单点(标准工况)进行考核。季节能效比(SEER)是基于测试结果的一种计算值，考核空调器在一年中制冷运行时总的制冷量以及所消耗的总功率。考核的范围是一个制冷季节而不是一个工况点。
二、计算方法
要计算出变频空调器的SEER值，则要求测试出在国标7725-2004规定的标冷工况（室内27/19℃，室外35/24℃）下的额定制冷能力、输入功率以及中间能力、中间能力输入功率，其中中间能力范围是：额定能力的一半±100W，计算时还必须输入铭牌的额定能力以及额定功率。计算方法由中国家电院提供了一个计算表格程序，只要把上述参数输入，则可以计算出SEER。
举例说明，某变频空调器，标冷工况下，额定能力2600W，额定输入功率960W，这时EER=2.708，中间制冷能力为1300W，中间能力输入功率为300W，中间能力时的EER为4.33，额定能力标称2600W，额定输入功率村称960W，则计算出来的SEER为4.6677。如果某台定速空调器，额定能力2600W，额定输入功率960W，实测与标称一致，EER=2.708，这台定速空调器的SEER为2.7620。可以看出，在额定性能相同的空调器中，变频空调器的SEER较定速空调器的SEER高出很多，也即说明了按计算条件的实际应用中，变频空调器较定速空调器节能。
三、SEER计算举例
SEER成了衡量变频空调器性能的一个重要指标，从计算方法中知道，影响SEER的参数共有三组，分别是：1、额定能力、功率；2、中间能力、功率；3：铭牌能力、功率。其中1、额定能力、功率；2、中间能力、功率对SEER的影响比较明显。
下面举例说明。
例1、以铭牌能力为2600W，功率为960W的空调器为例。假定空调器的标况实测额定能力为2600W，输入功率分别为900W，920W，940W，960W，980W，1000W，这几组结果中，中间能力1300W，中间能力输入功率为300W，则这六组空调器的SEER值如下表：
上表中，额定功率每次变化20W，其他不变，SEER变化很小，就算功率从900W变化到1000W，功率增加了11.1%，EER下降了11.1%，但SEER只下降了0.087，相对下降了1.8%。
从上表可以看出来，额定能力与功率变化对SEER影响很小。
例2、假定空调器的标况实测额定能力为2600W，输入功率分别为960W，中间能力1300W，中间能力输入功率为分别为270W，280W，290W，300W，310W，320W。则这六组空调器的SEER值如下表：
上表中，中间能力功率每次变化10W，其他不变，SEER变化很大，中间功率从270W变化到300W，功率增加了11.1%，中间能力EER下降了11.1%，但SEER下降了0.4234，相对下降了8.3%。中间
功率每增加10W，SEER下降约0.12~0.15。可以看出来，中间能力与功率变化对SEER影响很大。
下面再举一个SEER达到一级能效的例子。
例3、以铭牌能力为2600W，功率为600W的空调器为例。假定空调器的标况实测额定能力为2600W，输入功率分别为540W，560W，580W，600W，620W，640W，这几组结果中，中间能力1300W，中间能力输入功率为230W，则这六组空调器的SEER值如下表：
上表中，额定功率每次变化20W，其他不变，SEER变化很小，功率从540W变化到600W，功率增加了11.1%，EER下降了11.1%，但SEER只下降了0.1206，相对下降了1.8%。这一点与例1相同。同样，上表可以看出来，额定能力与功率变化对SEER影响很小。
例4、假定空调器的标况实测额定能力为2600W，输入功率分别为600W，中间能力1300W，中间能力输入功率为分别为200W，210W，220W，230W，240W，250W。则这六组空调器的SEER值如下表：
上表中，中间能力功率每次变化10W，其他不变，SEER变化很大，中间功率从200W变化到220W，功率增加了11%，中间能力EER下降了11%，但SEER下降了0.5338，相对下降了7.5%。中间功率每增加10W，SEER下降约0.20~0.28。从上表可以看出来，中间能力与功率变化对SEER影响很大。
四、结论
从上述四个例子中可以看出，中间能力的性能对整机的SEER具有决定性的影响，而且，功率波动相同的情况下，越高SEER的空调器的SEER波动越大。因此，在设计变频空调器时，着重考虑中间能力的设计是很有必要的。
匹配普通定速空调器系统时，通常是在标况下优化出额定能力对应的最佳毛细管，但是如果是变频机，在标况下优化出额定能力的最佳毛细管，在中间能力时，毛细管长度往往偏短，为了提高中间能力性能，要把毛细管加长，但毛细管加长之后，在最大能力时，毛细管偏长。这时，就需要做一个平衡。为了达到最优化的性能，采用电子膨胀阀是一个最好的选择，可以兼顾各种工况下的性能，均达到最优化。
基于中间能力性能对SEER的影响较大，先匹配中间能力性能，确定所需要的最优冷媒量，再匹配额定性能和最大制冷能力性能，比较合理，这个也是变频机与普通定速机的匹配时区别之一。
注：上面计算SEER采用的是2399h计算方法，现在国标已经规定采用1136h计算方法，两种计算方法对计算出来的数值有影响。但不影响变化趋势。
变频空调制冷季节能效比
变频空调制冷季节能效比（SEER）浅析 摘要：季节能效比（SEER）定义为在正常的制冷季节，空调器在特定地区的总冷负荷与总输入能量之比。它是评价空调性能的重要指标。但是它的影响因素很多，如地区的气象条件、建筑的负荷、空调器的控制模式、空调器的系统配置等。本文对变频空调制冷季节能效比（SEER）的计算方法做了一个简要的分析。 关键词：季节能效比（SEER）、空调器、计算方法 1.概述 2009年3月1日，我国对转速可控型房间空气调节器实施能效率标识制度。该制度实施后，企业要在变频空调产品上加贴“中国能效标识”。变频空调的能源效率等级分为1、2、3、4、5五个等级，等级数字越小，表示产品节能效果越好，越省电，其中1级为最节能的产品。 产品能源效率等级的划分及判定依据国家标准GB21455-2008《转速可控型房间空气调节器能效限定值及能源效率等级》，按变频空调制冷季节能源消耗效率（SEER）的指标大小进行等级划分（见表1）。 SEER的优点在于能较好的反映了实际系统的能源使用情况，为总能耗及设备性能的比较提供了更好的依据。SEER的实验及计算方法比较复杂，除了要考虑变频空调器自身的变频调节特性外，还要综合考虑气候、房间负荷、使用习惯等多方面的因素。 2.季节能效比SEER的计算浅析 定频空调的制冷能效比EER是空调器在额定工况条件下测量出的制冷量与输入功率比值，能效比只能反映空调器在某一环境工况下的单点性能，无法体现器具长期运行性能。由于变频空调具有根据环境工况改变自身运行能力的特点，某一工况条件的能效比指标不能完全反映出变频空调的能效水平，只有通过变频空调器在整个制冷季节的长期运行中从制冷房间所移除热量∑φ（单位：W·h）与消耗电量∑P（单位：W·h）的比值，才能得到空调器的能效水平，该比值就是SEER。 通常SEER可以用一下公式来计算：
南北半球与冬夏季节的判断
南北半球与冬夏季节的判断 1. 根据全球气温的分布规律判断 如果气温由南向北递减，为北半球；如果气温由北向南递减，为南半球。 2. 根据赤道判断 赤道以北为北半球，以南为南半球。 3. 根据纬度变化的规律判断 纬度数向北递增，为北半球；纬度数向南递增，为南半球。 4. 根据正午物体的影子判断 正午物体的影子永远朝向北方的是北回归线以北地区即为北半球；正午物体的影子永远朝向南方的是南回归线以南地区即为南半球…… 5. 根据中低纬海区洋流的运动方向判断 在中低纬海区，如果洋流呈顺时针流向，为北半球；如果洋流呈逆时针流向，为南半球。 6. 根据地球的自转方向判断 在俯视图上，如果地球自转方向呈逆时针，为北半球；如果地球自转方向呈顺时针，为南半球。 7. 根据气候统计资料判断 如果最冷月均温在1月或2月，为北半球；如果最冷月均温在7月或8月，为南半球。 8. 根据地表水平运动物体的偏向来判断 由于在地表水平运动的物体发生偏向，所以如果向右偏，为北半球；如果向左偏，为南半球。 地理现象时间分布规律小结 季节问题的产生，是由于太阳直射点的周年移动引起昼夜长短、正午太阳高度的周年变化，由此导致气温、气压、气候、水文、植被自然景观的季节变化。自然环境的季节变化又导致人类活动的季节性。因此，有关地理季节判断的试题，推理性强，时空跨度大，综合范围广，涉及知识点多，有利于考查学生的发散、图文转换、知识迁移整合等思维能力。这是学生学习中的一个难点。现略举几例，将此类问题作一归纳。 一、［主要规律记忆点整理］主要分冬夏季节来区分，后段内容有独特的特点，抓住黑体字。 1、地球公转 一月初,近日点附近,地球公转角速度,线速度最快,北半球冬半年较短 七月初,远日点附近,地球公转角速度,线速度最慢,北半球夏半年较长 ２、正午太阳高度 12月22日,南回归线及以南地区达最大,赤道及北半球达最小 6月22日左右,北回归线及以北地区达最大,赤道及南半球达最小 ３、昼夜长短 北半球冬半年昼短夜长,冬至日北极圈以内出现极夜 北半球夏半年昼长夜短,夏至日北极圈以内出现极昼 ４、日出方位 北半球冬半年全球太阳东南出,西南落 北半球夏半年全球太阳东北出,西北落 ５、等温线 1月大陆上南北半球均向南凸出 7月大陆上南北半球均向北凸出 ６、气压带,风带
季节能效比的测试计算方法
从美国标准季节能效比的测试计算方法看房间空调器节能技术2009-05-21 10:45:10 作者：李绍斌曹勇来源：中国建筑网 本文从美国ARI标准210/240中对房间空调器季节能效比（SEER）的定义以及测试计算方法入手，阐述房间空调器提高季节能效比的若干方法与方向，在大力提倡节能降耗的新形式下，为提高现有中低能效房间空调器的季节能效比提供设计参考。 1.简介 美国是世界上能源消耗最大的国家，美国人口2.5亿，人均住房面积达到6 0平方米，居世界首位，其中大部分住宅都是3层以下的独立房屋，供暖、空调全部是分户设置，住宅空调电力消耗是美国主要的能源消耗之一。自从上世纪7 0年代的能源危机导致美国经济大衰退后，美国政府通过政府立法的方式开始制定能源政策，这些政策包括建筑本身的节能和设备节能要求，以立法形式制定了强制性最低能源效率标准并推行节能建筑和使用节能设备的激励政策。这些标准每隔3~5年就考虑新技术的不断发展而更新，要求也越来越严格。对房间空调器产品，美国在1977年就开始推行季节能效比（SEER）这一更能体现空调机组运行性能的概念，最低能效标准从最初的SEER10一直提高到现在的SEER13，在不久的将来肯定还会更高，这种变化表明了美国政府对能源消耗的控制力度，也显现了美国市场房间空调器节能技术发展的日新月异的发展。 2. 解读季节能效比 2.1 SEER的定义、来由以及未来的发展方向 空调在实际使用过程中,室外状况是不断变化的,满足额定工况的时间很少,大部分时间都是偏离额定工况的。再加上空调机组经常会随着室外温度、房间负荷的变化而不断启停,功耗很不稳定。因此,在全年使用季节里,用EER 和COP 并不能代表空调机组实际使用时对输入电功率的有效利用程度。美国国家标准与技术协会最早于1977年首先提出空调制冷季节能效比SEER的概念： 制冷季节总制冷量 SEER --------------------- 制冷季节空调消耗的总能量 考虑了空调在不同环境温度下的运行时间、制冷量和能耗,计算方法接近实际。与EER相比, SEER更能合理地描述空调机组的运行性能。美国能源部于1979年将季节能效比纳入能源政策体系，以此作为衡量房间空调器能源消耗的量化参数。 在美国这些标准在不同的州有不同的具体内容和要求，加州、纽约等经济比较发达的州，节能标准比联邦政府标准更加严格。而美国联邦政府往往都以加州
季节性时间序列分析方法
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是
这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2） 式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。 在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3） 注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫
制冷能效比EER和制热能效比COP
制冷能效比EER和制热能效比COP 空调的能效比分为两种，分别是制冷能效比EER和制热能效比COP。一般情况下，就中国绝大多数地域的空调使用习惯而言，空调制热只是冬季取暖的一种辅助手段，其主要功能仍然是夏季制冷，所以人们一般所称的空调能效比通常指的是制冷能效比EER。[1] 能效比代号：EER 空调能效标识(1)空调器的能效比，就是名义制冷量(制热量)与运行功率之比，即EER和COP。 (2)EER是空调器的制冷性能系数，也称能效比，表示空调器的单位功率制冷量。 (3)COP是空调器的制热性能系数，表示空调器的单位功率制热量。 (4)数学表达式为：EER=制冷量/制冷消耗功率COP=制热量/制热消耗功率 (5)EER和COP越高，空调器能耗越小，性能比越高。 高能效空调=低能耗空调国标1、2、3级能效 高能耗空调=低能效空调国标4、5级能效 高能耗空调(4、5级能效空调）09年3月在中国强制停产。 能效比标准与分级 国家的空调能效比标准１－５级各是多少 能效比是指额定制冷量与额定功率(耗电量)的比值。 能效等级是表示空调产品能效高低差别的一种分级方法，按照国家标准相关规定，将空调的能效比分为1、2、3、4、5五个级别。 具体的能效等级划定如下表： 能效标识能效等级 2.6～2.8 五级 2.8～ 3.0 四级 3.0～3.2 三级 3.2～3.4 二级 3.4及以上一级（特佳地源热泵中央空调能效比5.0以上） 1级最节能，5级能效最低，低于5级的产品不允许上市销售。空调企业需要在产品上加贴能效标识标志，告知消费者其能效水平等级。消费者可以直接通过能效等级标贴清楚地知道哪种空调是省电节能的。据了解，以一台1．5匹空调为参考，一级品每小时耗电量不得超过1度，五级产品每小时耗电量不得超过1．35度。
地理知识：季节的判断
地理知识：季节的判断 太阳直射点的周年移动引起昼夜长短、正午太阳高度的周年变化，从而引起四季的更替，四季的更替导致气温、气压、气候、水文、动物、植被等自然环境的季节变化，自然环境的季节变化又导致人类活动的季节性。因此，有关地理季节判断的试题，推理性强，时空跨度大，综合范围广，涉及知识点多，有利于考查学生的发散思维、图文转换能力和知识迁移整合能力。 季节判断是高考中经常出现的问题，第一步判断错误，后面的题就会全错，如果将这类问题进行归纳找出规律，就会尽量避免答题的错误。高考地理中给定的条件，往往隐藏着限制性的季节信息，如何准确的提取信息，是能否解题的关键，本专题就重点阐述季节信息的提取规律。 一、根据天文现象提取季节信息 1、地球公转的近日点和远日点分析季节——近日点表示北半球的冬半年，远日点表示北半球的夏半年。 2、地球公转速度的快慢——地球在公转快的位置是1月初，地球在公转慢的位置是7月初。 3、正午太阳高度判季节——北半球冬半年正午太阳高度由南向北递减，南半球冬半年正午太阳高度由南向北递减。 4、昼夜长短判季节——以北半球为例（1）昼长于夜，昼长＞12时，为夏半年，昼短于夜，昼长＜12时，为冬半年。（2）日出早于6时，日落晚于18时为夏半年；日出晚于6时，日落早于18时为冬半年。 5、太阳视运动信息条件的提取——以北半球为例（1）夏半年：日出东北，日落西北。（2）冬半年：日出东南，日落西南。（3）春秋分；日出正东，日落正西。 二、根据气候变化信息提取季节 1、气温所反映的季节信息（1）太阳辐射的季节分配——夏半年是高温季节，冬半年是低温季节。（2）海陆热力性质的差异——“点北陆北，点南陆南”，即太阳直射点在北半球大陆等温线向北突出，太阳直射点在南半球大陆等温线向南突出。（3）我国的具体情况：1月前后，0摄氏度等温线大体通过秦岭淮河一线，南北温差大，东部的等温线大体与纬线平行，全国的低温中心位于漠河附近；7月前后，全国普遍高温，东部等温线大体与海岸线平行，全国的低温中心位于青藏高原，高温中心位于吐鲁番盆地。
季节性时间序列分析方法
季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）
对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有
航空运输季节性分析报告报告材料
我国民航客货运输的季节性分析 受气候条件、突发事件、工农业生产生活、居民节假日等风俗习惯以及国民经济发展等因素的周期性影响，我国民航运输业客货运量呈现出季节性波动。 本文选取2003年、2005年以及2012年的我国民航客货运量月度统计作为研究对象，从而总结民航客货运的季节性特征。 一．突发事件 2003年民航客运量统计（万人） 通过上面的数据，我们可以看出由于受SARS的影响，2003年3-6月间我国民航旅客运输量大约损失了1290.1万人次。 2003年~2008年民航客运量统计图
纵观2003年到2008年的客运量统计，我国民航客运量在2003年有一个明显的下降。由此可以看出外界干扰因素（突发事件）对航空运输业的影响。 二．气候条件及节假日等风俗习惯 接下来，我们通过对2005、2012年的客货运量进行分析，可以看出气候条件和节假日等风俗习惯对民航客货运量的影响。 2005年民航客货运量 指标月份客运量（亿人）客运周转量 （亿人公里） 货运量（亿吨）货运周转量 （亿吨公里） 1 0.09 136.13 23.29 5.84 2 0.10 145.40 16.81 4.48 3 0.10 151.4 4 25.89 6.72
2012年民航客货运量 1月3月5月7月9月11月 通过上述表格与图形中的数据可以看出，航空旅客运输在一年之中的淡旺季比较明显。航空公司的大部分客运收入于每年的下半年获取，其中7-10 月4 个月的收入占全年总收
入的40%。从月份来看，1-3 月、12 月为淡季，7-10 月为旺季，4-6 月、11 月为平季。这与气候和节假日等因素密切相关：1-3月为元旦以后，春节之前，居民的出行意愿较低；12月气候寒冷，旅客出行的几率也降低，故客运量较少。7-10月是为期两个月的暑假和国庆小长假，是旅客外出旅行的高峰时期，故客运量激增。2-6月、11月虽气候适宜，但没有什么集中的假期，故客运量不高也不低。季节性的特性使航空公司的客运服务收入及盈利水平随着不同的季节而有所不同。 同旅客运输一样，航空货物运输也在时间上存在一定的波动性，根据所在城市的航空货物属性，航空货物在时间上存在周期性和季节性。但是，不同于航空客运市场的波动规律性，货运市场的波动一般很难找到一个通用的规律，各个地方的货运波动性不一，一般取决于某地土特产的丰收期或某类货物的需求高峰期。与旅客运输不同的是，货物运输的不确定性要小很多，因为一般货物运输都是提前订舱，并提前交付航空公司货仓或机场的货仓进行检验和存储，临时变更的可能性较小。 三．国民经济发展
高中地理如何判断季节
如何判断季节 一、判断季节的方法 以北半球为例，谈谈判断季节的方法。北半球的冬季以1月最为典型，夏季
二、综合练习 1、当地球运行到绕日公转轨道的近日点时，下列叙述正确的是（） A．地中海附近炎热干燥 B．蒙古冷高压势力正强 C．阿根廷此时昼短夜长 D．塔里木河正逢汛期 2、当北印度洋洋流呈顺时针方向流动时，下列叙述正确的是（） A．陆地等温线向南凸出，海洋等温线向北凸出 B．南极科考正处最佳时期 C．我国东南沿海盛行西北季风 D．北太平洋上的夏威夷高压开始强盛 3、当开普敦正值炎热干燥时，一艘海轮从伦敦出发，按最短路线航行至新加坡。海轮航行的情况是（） A．先顺航，再逆航 B．先逆航，再顺航 C．顺航→逆航→顺航 D．逆航→顺航→逆航 4、当我国南极中山站处于极昼时，下列叙述正确的是（） A．我国各地河流封冻影响通航 B．我国东南沿海台风活动频繁 C．非洲热带草原上动物成群北迁 D．澳大利亚小麦收割基本结束 5、当太阳直射北回归线时，正值我国的节气，地球公转到日点附近，地球公转速度逐渐。此日前后，中南半岛盛行季风，北印度洋洋流呈时针方向流动，开普敦所处的季节气候特点是 ，北太平洋的高压势力日益增强，我国江淮地区出现 天气，长江口盐度较。 参考答案： 1、B（解析：当地球位于近日点时是1月初，为北半球的冬季，地中海附近温和多雨，南半球的阿根廷此时昼长夜短，由高山冰雪融水补给的塔里木河因气温低正值枯水期，甚至断流。）
2、D（解析：当北印度洋洋流呈顺时针方向流动时，为北半球的夏季，陆地等温线向北凸出，海洋等温线向南凸出，我国东南沿海盛行东南季风，北太平洋受夏威夷高压控制。南极科考的最佳时期为南半球的夏季，北半球的冬季。） 3、D（解析：开普敦为地中海气候，当开普敦正值炎热干燥时，为南半球的夏季，北半球的冬季，北印度洋洋流呈逆时针方向流动，靠近印度的洋流自西向东流。当海轮从伦敦出发时，受北大西洋暖流影响，为逆流，在进入地中海时为顺流，在红海进入印度洋时为逆流）。 4、D（解析：当我国南极中山站处于极昼时，为南半球的夏季，北半球的冬季，我国北方河流封冻影响通航，非洲热带草原上动物往南迁。我国东南沿海台风活动频繁为夏秋季节。澳大利亚种植冬小麦，收割季节为春末夏初。） 5、夏至远减慢西南顺温和多雨夏威夷梅雨 低
季节性时间序列分析方法
季节性时间序列分析方法 在经济领域中得到的观测数据一般都具有较强的随时间变化的趋势，如果是季度或月度数据又有明显的季节变化规律。因此研究经济时间序列必须考虑其趋势性和季节性的特点，既要考虑趋势变动，又要考虑季节变动，建立季节模型。 第一节 简单的时间序列模型 一、 季节时间序列 序列是季度数据或月度数据（周，日）表现为周期的波动。 二、随机季节模型 例1 假定t x 是一个时间序列，通过一次季节差分后得到的平稳序列，且遵从一阶自回归季节模型,即有 t s s t t t x B x x w )1(-=-=- 1t t s t w w 或 1(1 )s t t B w 将t w =t s x )B (-1代入则有 1(1)(1)s s t t B B x SARIMA(1,1,0) 更一般的情况，随机序列模型的表达式为 11(1 )(1)(1)s s S t t B B x B SARIMA(1,1,1) 第二节 乘积模型 值得注意的是t a 不一定是白噪声序列。因为我们仅仅消除了不同周期相同周期点之间具有的相关部分，相同周期而不同周期点之间的也有一定的相关性。所以，在此情况下，模型有一定的拟合不足，如果假设t 是),(q p ARMA 模型，则1(1)(1)s s t t B B x 式可以改为 1()(1)(1)()s s t t B B B x B 如果序列}{t x 遵从的模型为 ()() ()()s d D s s t t B U B x B V B （3.26） 其中ks k s s s B B B B U ΓΓΓ----= 2211)(
ms m s s s B B B B V H H H ----= 2211)( p p B B B φφΦ---= 11)( q q B B B θθΘ---= 11)( d d B )1(-=? D s D s B )1(-=? 则称（3.26）为乘积季节模型，记为),,(),,(q d p m D k ARIMA ?。如果将模型的AR 因子合MA 因子分别展开，可以得到类似ARMA ),(q ms p ks ++的模型，不同的是模型的系数在某些阶为零，故),,(),,(q d p m D k ARIMA ?称为疏系数模型。 关于差分阶数和季节差分阶数的选择，是试探性的。可以通过考察样本的自相关函数来确定。一般情况下，如果自相关函数缓慢下降同时在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，通常说明序列同时有趋势变动和季节变动，应该做差分和季节差分。如果差分后的序列所呈现的自相关函数有较好的截尾或拖尾性，则差分阶数是适宜的。 对于乘积季节模型的阶数识别，基本上可以采用Box-Jenkins 的方法，考察序列的样本自相关函数和偏自相关函数。如果样本的自相关函数和偏自相关函数表现为既不拖尾又不截尾，在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，则建立乘积季节模型是适应的，同时SAR 算子)(s B U 和SMA 算子)(s B V 的阶数也可以通过自相关函数和偏自相关函数的表现得
压缩机制冷量容积效率能效比
容积效率 容积效率（volumetric efficiency）指的是在进气行程时气缸真实吸入的混和气体积除以汽缸容积。这代表了引擎的吸气能力。容积效率对于扭力有决定性的影响，容积效率越大，引擎扭力越佳。影响容积效率的变因有很多，如引擎转速，汽缸头进气道的流量，气门截面积的大小，凸轮轴的设计，进气岐管的长度，燃料雾化的程度等等等。? 现今采用喷射供油的四行程引擎，其容积效率皆已达到90%。若进气岐管的长度经过校调，便可以在特定的转速域达到超过100%的容积效率。在进气口处加装涡轮增压器（tu rbocharger），也可以增加容积效率。? 某些常把容积效率定义为每升的排气量可以产生多少匹马力，这是错误的。真正的容积效率单位如同其他的效率单位，是百分比，而非hp/L。 容积效率表示液压泵或液压马达抵抗泄露的能力，等于泵（马达）的实际流量与泵（马达）的理论流量之比。它与工作压力、液压泵或马达腔中的摩擦副间隙大小、工作液体的粘度以及转速有关。 因液体的泄露、压缩等损失的能量称为容积损失。 活塞式压缩机的输气系数在一定意义上可以理解为容积效率。压缩机输气系数是这样定义的：压缩机实际容积流量与理论容积流量之比。 输气系数（λ）可以用下式表示： λ=λVλpλtλl 其中，λV——容积系数，与余隙容积有关； λp——压力系数，与吸气过程的压力损失有关； λt——温度系数，与压缩机气缸内温度有关； λl——气密系数，与压缩机的密封程度有关。 输气系数在一定意义上可以理解为容积效率。 能效比 能效比是在额定工况和规定条件下，空调进行制冷运行时实际制冷量与实际输入功率之比。这是一个综合性指标，反映了单位输入功率在空调运行过程中转换成的制冷量。空调能效比越大，在制冷量相等时节省的电能就越多。 1?基本定义 1.1?能效比数值定义 在制冷和降噪之外，在日益追求环保和节能的今天，用电量的多少也是大家所关注的。对于消费者来说，选择节能空调可将日后使用过程中的电费一点一滴的节省下来，无疑是精明的选择。在这方面涉及两个技术关键词：能效比和变频。能效比是指空调器在制冷运行时，
如何辨别古诗词中所描述的景、事和物是哪个季节的
如何辨别古诗词中所描述的景、事和物是哪个季节的 我国古代许多文人寄情山水。托物言志、以自然界的万物寄寓他们的喜怒哀乐，留下了许多咏物写景的名篇。国标本苏教版《语文》就选取了很多这样的古诗词，意在培养学生的审美情趣，提高他们的阅读鉴赏能力。其中有一项能力——如何辨别古诗词中所描述的景、事和物是哪个季节的，笔者认为也很重要，方法有三。 一、看题目和诗句 有些诗词在题目中就明示诗词创作时的季节，使读者一目了然。如： 《江南春》(唐·杜牧) 《夏日田园杂兴》(宋·范成大) 《冬夜读书示子聿》(宋·陆游) 有些诗句中明显含有“春夏秋冬”，如：合“春”的诗句： “春色满园关不住，一枝红杏出墙来。”(叶绍翁《游园不值》) 含“秋”的诗句： “湖光秋月两相和，潭面无风镜未磨。”(刘禹锡《望洞庭》) 二、看诗词句中各季节具有代表性的动物、植物、天气、节日、风俗等 春季——草萌芽、花盛开、燕飞、细雨、微风、寒食、清明等。代表诗句有： “儿童急走追黄蝾。飞入菜花无处寻。”(扬万里《宿新市徐公店》) “两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天。”(杜甫《绝句》) “西塞山前白鹭飞，桃花流水鳜鱼肥。”(张志和《渔歌子》) “清明时节雨纷纷，路上行人欲断魂。”(杜牧《清明》) 夏季——暴雨、荷花、蝉鸣、蛙唱、稻黄、梅熟、芭蕉绿等。代表诗句有： “接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。”(杨万里《晓出净慈寺逆林子方》) “小荷才露尖尖角。早有蜻蜓立上头。”(杨万里《小池》) “黑云翻墨未遮山，白雨跳珠乱入船。”(苏轼《六月二十七日望湖楼醉书五绝》) “最喜小儿无赖，溪头卧剥莲蓬。”(辛弃疾《清平乐村居》) 秋季——菊花、落叶、流萤、中秋节、重阳节等。代表诗句有： “月落鸟啼霜满天。江枫渔火对愁眠。”(张继《枫桥夜泊》) “遥知兄弟登高处，遍插菜萸少一人。”(王维《九月九日忆山东兄弟》“登高”和“插茱萸”都是重阳节里的风俗活动) “停车坐爱枫林晚，霜叶红于二月花。”(杜牧《山行》) 冬季——冰、雪花、寒梅、除夕等。代表诗句有： “墙角数枝梅，凌寒独自开。”(王安石《梅花》) “孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪。”(柳宗元《江雪》 “爆竹声中一岁除，春风送暖入屠苏。”(王安石《元日》) 三、看诗中标示的月份 古代以农历为准，一、二、三月为春，四、五、六月为夏，七、八、九月为秋。十、十一、十二为冬。如此便可根据诗中出现的月份判断诗中所描绘的季节。如：唐代王雏的《九月九日忆山东兄弟》，从题目便知写的是秋季。农历九月九日为重阳节。 “故人西辞黄鹤楼，烟花三月下扬州。”(李白《黄鹤楼送孟浩然之广陵》)。“烟花三月”写出日暖花繁、岸柳如烟的暮春盛景。 以上就是判断古诗季节的几种简单可行的方法。掌握这几种方法，有助于我们在阅读古
最新季节能效比分析研究
季节能效比SEER 一、概念 季节能效比（SEER）是指在制冷季节期间，空调器进行制冷运行时从室内除去的热量总和与消耗电量总和之比。 目前，在美国、日本空调都采用季节能效比测算方法，日本三洋技术专家筱原良治说：“日本变频空调采用季节能效比测试方式，因为变频空调在实际运行中，低频以下的区域运行时变频空调的能效比要远远高于定频测试（即以定速标准测试）的能效比，而此区域是变频空调日常长时间运行的频段。因此变频空调在实际运行中的节能性要大大好于定速空调，而只有用季节能效比的测试方式才能准确科学的测量出变频空调的真正的能效比。” 空调器在运行过程中的工作状况取决于环境温度和用户的设定温度，而在不同工况下空调器的效率是变化的。因此一方面要求空调器在各种运行工况下均应有较高的效率，另一方面在考核空调器效率时应当考虑不同运行工况下的效率以及各工况下对应的运行时间。这实际上就是季节能效比(SEER)的概念，与仅考虑一个特定工况下效率相比，季节能效比更为科学、合理。目前我国对变频空调器采用季节能效比SEER来计算，定速空调器的能效则采用能效比EER，仅对单点(标准工况)进行考核。季节能效比(SEER)是基于测试结果的一种计算值，考核空调器在一年中制冷运行时总的制冷量以及所消耗的总功率。考核的范围是一个制冷季节而不是一个工况点。 二、计算方法 要计算出变频空调器的SEER值，则要求测试出在国标7725-2004规定的标冷工况（室内27/19℃，室外35/24℃）下的额定制冷能力、输入功率以及中间能力、中间能力输入功率，其中中间能力范围是：额定能力的一半±100W，计算时还必须输入铭牌的额定能力以及额定功率。计算方法由中国家电院提供了一个计算表格程序，只要把上述参数输入，则可以计算出SEER。 举例说明，某变频空调器，标冷工况下，额定能力2600W，额定输入功率960W，这时EER=2.708，中间制冷能力为1300W，中间能力输入功率为300W，中间能力时的EER为4.33，额定能力标称2600W，额定输入功率村称960W，则计算出来的SEER为4.6677。如果某台定速空调器，额定能力2600W，额定输入功率960W，实测与标称一致，EER=2.708，这台定速空调器的SEER为2.7620。可以看出，在额定性能相同的空调器中，变频空调器的SEER较定速空调器的SEER高出很多，也即说明了按计算条件的实际应用中，变频空调器较定速空调器节能。 三、SEER计算举例
高中自然地理 时间和季节这样判断
时间和季节这样判断 读懂光照图，是考察学生的空间想象力、认识空间差异常用的手法，是这几年的高频考点。 基本知识点 1、全球分成24个时区；150/小时，151/分钟；经度相差1度，时间差4分钟，东早西迟；区时东加西减，需注意日期变更。 2、经度相同，地方时相同；时区相同，区时相同。 3、区时规定全球各地以所在地的时区中央经线的地方时为共同使用的时间，如：北京东八区以8*150＝1200E的地方时刻为准 4、昼半球中央经线＝直射点所在经线＝正午太阳高度（一天中最大太阳高度）＝12：00 夜半球中央经线＝0：00 晨线与赤道交点所在经线＝6：00（晨线与某纬线相交处为该纬度日出时间） 昏线与赤道交点所在经线＝18：00（昏线与某纬线相交处为该纬度日落时间） 5、日出时间＝12－L/2，日落时间＝12＋L/2，L（昼长）＝日落时间－日出时间 6、新旧一天分界线：0：00经线与180度经线（国际日期变更线、新一天的起点） 7、国际标准时间：格林尼治时间，中时区区时，即本初子午线（0度经线）的地方时。 8、南北半球天文现象对称，季节相反 9、天文四季 中国传统四季：立春、立夏、立秋、立冬为四季起点 欧美四季：二分二至为四季起点 气候四季：北半球：春3、4、5；夏6、7、8；秋9、10、11；冬12、1、2。 10、周期：恒星日、恒星年；太阳日、回归年；太阳活动周期；哈雷彗星回归周期。 11、时期：三次社会分工、三次技术革命、产业革命前后、二战前后、改革开放前后、地质年代 12、夏令时一般在天亮早的夏季人为将时间提前一小时（本为6点的调为7点），冬令时是在冬天把时间调慢了一些（18点调为17点）。 一、时间（时刻）信息条件的提取 （一）、光照图、日界图上时刻信息条件的提取： 1、光照图 （1）光照图的经纬网格一般有3种。 ①极地俯视图：极点为中心，纬线为同心圆或圆弧；经线为放射线，相交于极点。应注意通过半球位置的确认来判读经度的值。一般顺自转方向增大为东经，逆自转方向增大为西经。 ②侧视图：纬线为平行线；经线为弧，相交于南北极点，一般向右增大为东经，向左增大为西经。 ③方格状网格，一般横为纬线，纵为经线。高考题往往从上列三种中进行切割、变换。 ⑵时刻条件提取： 因为赤道是大圆，晨昏线也是大圆，两个大园相交，其交点互相平分。 ①赤道与晨线的交点的地方时是6点； ②赤道、昏线的交点的地方时是18点；
时间序列季节性分析spss
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框
从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组
制冷能效比EER和制热能效比COP
制冷能效比EER和制热能效比COP是什么情况？ 凯德利冷机今天和大家分享一下制冷能效比EER和制热能效比COP含义及等级划分这个话题，希望能帮大家更多的了解。。。。。。 制冷能效比EER和制热能效比COP 能效比代号：EER (1)空调器的能效比，就是名义制冷量(制热量)与运行功率之比，即EER和COP。 (2)EER是空调器的制冷性能系数，也称能效比，表示空调器的单位功率制冷量。 (3)COP是空调器的制热性能系数，表示空调器的单位功率制热量。 (4)数学表达式为：EER=制冷量/制冷消耗功率COP=制热量/制热消耗功率 (5)EER和COP越高，空调器能耗越小，性能比越高。高能效空调=低能耗空调国标1、2、3级能效高能耗空调=低能效空调国标4、5级能效高能耗空调(4、5级能效空调）09年3月在我国强制停产。 能效比标准与分级 能效比是指额定制冷量与额定功率(耗电量)的比值。 能效等级是表示空调产品能效高低差别的一种分级方法，按照国家标准相关规定，将空调的能效比分为1、2、3、4、5五个级别。 具体的能效等级划定如下表： 能效标识能效等级 2.6～2.8 五级 2.8～ 3.0 四级 3.0～3.2 三级 3.2～3.4 二级 3.4及以上一级（特佳地源热泵中央空调能效比5.0以上） 制冷量能效比的估算 空调器输出制冷量的大小应以W 瓦来表示，而市场上常用匹来描述空调器制冷量的大小。这二者之间的换算关系为： 1匹的制冷量大约为2000大卡，
换算成国际单位瓦应乘以1．162。这样: 1匹制冷量应为2000 大卡×1．162＝2324 W 。这里的W 瓦即表示制冷量， 而1．5匹的制冷量应为2000 大卡×1．5×1．162＝3486 W 。 例：比如，一台KF－20GW型分体挂壁式空调器的制冷量是2000W，额定耗电功率为640W，另一台KF－25GW型分体挂壁式空调器的制冷量为2500W，额定耗电功率为970W。则两台空调器的能效比值分别为： 第一台空调器的能效比：2000W／640W＝3．125 第二台空调器的能效比：2500W／970W＝2．58 能效比与季节能效比的区别 “季节能效比”,英文缩写为SEER,即变频空调在规定工况下工作1136小时,制冷总量/耗电总量； 而定频空调的标准才是“能效比”,英文缩写为EER,即制冷量/制冷功率。 更多冷水机，热泵热水机技术性难题请咨询我司工程师！欢迎大家与我们共同探讨，共同成长。
常见的地理季节判断
常见的地理季节判断 1.太阳直射点移动规律： 3月21日前后到6月22日前后在北半球且向北移动（由赤道到北回归线）。 6月22日前后到9月23日前后在北半球向南移动（由北回归线到赤道）。 9月23日前后到12月22日前后在南半球且向南移动（由赤道到南回归线）。 12月22日前后到第二年3月21日前后在南半球向北移动（由南回归线到赤道） 2．地球在公转轨道上的位置及速度： 地球的公转速度最快时（近日点）是1月初，北半球冬季； 地球公转速度最慢时（远日点）是7月初，北半球夏季。 3．正午太阳高度的大小与变化： 北回归线以北地区6月22日正午太阳高度最大，次日后逐渐减小，12月22日达到最小；12月22日后逐日增大，到6月22日达到最大。南回归线以南地区相反。
南北回归线之间地区一年中太阳直射时正午太阳高度最大（90度），当地的冬至日最小。 4．日出、日落方位： 太阳东北出、西北落，为北半球夏半年； 太阳东南出、西南落，为北半球冬半年。5．日影长短与方向： 日影总是与太阳的方位相反，且太阳高度越大，影子越短。 6．昼夜长短与变化、日出日落时间以及极昼、极夜现象的出现： 当北半球昼长夜短，北极附近区域出现极昼时，为北半球夏半年。夏半年日出早于6时（当地地方时），日落晚于18时；冬半年日出晚于6时，日落早于18时。 7．光照示意图： 利用已知太阳直射点的位置来判定季节；利用以极点为中心的昼夜半球图来判定季节； 利用赤道与任意经线交点为中心的昼夜半球来判定季节；利用地球某点或全球的昼夜长短来判定季节；利用地球某点或全球的正午太阳高度来判定季节；利用对趾点季节相反、昼夜长短相反等特点判断季节。 二．水文方面 可以根据河流汛期，河流封冻、解冻的时期及冰期、凌汛等现象的出现来判断季节。
时间序列季节性分析spss教学资料
时间序列季节性分析 s p s s
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
01/01/1982 183 01/01/1986 318 01/01/1990 472 02/01/1982 218 02/01/1986 374 02/01/1990 535 03/01/1982 230 03/01/1986 413 03/01/1990 622 04/01/1982 242 04/01/1986 405 04/01/1990 606 05/01/1982 209 05/01/1986 355 05/01/1990 508 06/01/1982 191 06/01/1986 306 06/01/1990 461 07/01/1982 172 07/01/1986 271 07/01/1990 390 08/01/1982 194 08/01/1986 306 08/01/1990 432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框