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【24h】

TEMPORAL VARIABILITY IN MERIS WATER CONSTITUENTS MODELLED BY STL DECOMPOSITION IN SW IBERIAN PENINSULA: SAGRES

机译：STL分解在SW IBERIAN半岛的STL分解模型的时间变异性：SAGRES

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The MERIS time series for chlorophyll a (Chla, from MERIS standard Algal Pigment Index 1 algorithm), total suspended matter (TSM) and yellow substances (YS) are investigated in this work. The study focuses on the temporal variability of the MERIS water constituents off Sagres, in Southwest Iberian Peninsula using stl.fit(), which has been used to decompose the MERIS time series into seasonal (St), trend (Tt), and irregular (It) components. This approach has the advantages of Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess (STL): it can identify seasonal components changing over time, it is responsive to nonlinear trends, and it is robust in the presence of outliers. Stl.fit() is an automatic procedure that selects the best model based on the lowest error measure by varying the values of the smoothing parameters (s.window and t.window). One of the main outcomes of the decomposition of the time series is that MERIS water products have a strong seasonal component, with increasing dominance from inshore to offshore.
机译：在这项工作中研究了叶绿素A（来自Meris标准藻类颜料1算法1算法的Chla，总悬浮物（TSM）和黄色物质（YS）的Meris时间序列。该研究侧重于使用STL.FIT（）的西南伊伯利亚半岛在西南伊伯利亚半岛的Meris水成分的时间变异性，该方法已经用于将Meris时间序列分解为季节性（ST），趋势（TT）和不规则（它）组件。这种方法具有基于黄土（STL）的季节趋势分解过程的优势：它可以识别随着时间的推移变化的季节性分量，它响应于非线性趋势，并且在异常值的存在下它是坚固的。 STL.FIT（）是一种自动过程，通过改变平滑参数的值（S.Window和T.Window）来基于最低错误测量来选择最佳模型。该时间序列分解的主要结果之一是Meris水产品具有强大的季节性成分，随着近海到海上而越来越多的优势。

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