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气候变化是国际社会广泛关注和研究的全球性问题。其已经对全球生态环境、食物安全以及人类社会等造成了深远的影响。鉴于此,国际社会相继制定了一系列规章议程来阻止或减缓气候变化带来的负面影响。大量研究表明,虽然全球气候总体呈现变暖趋势,但不同时段不同区域气候变化情况各异。不同区域对气候变化响应的敏感程度不同,因此,全面正确的分析局部区域气候变化趋势对应对当地气候变化带来的负面影响有重大意义。西班牙大陆位于伊比利亚半岛上,常年受复杂地形、地中海以及大西洋的影响,其气候变化情况受到了国际社会的广泛关注。通常情况下,要得到研究区(本论文以西班牙大陆为例)气候变化趋势,需着重考虑两个方面:数据的正确性和趋势检测方法选择的合理性,即采集或者模拟数据的精确度越高,趋势检测结果越可靠;趋势检测方法选择越合适,趋势检测结果越精确。论文从这两方面出发研究西班牙大陆1950-2011年气候时空变化趋势。论文主要进行了三个方面的研究工作:分析了较大研究区(西班牙大陆,面积为492,072 km~2)气温在时间序列上的变化趋势。具体为:首先,在研究区上,以提高气象站气温观测值与海拔的空间相关性为目标,以目标方程为相似性度量,在聚类过程中始终保持每一类结果在空间上的连续性,设计了空间约束聚类算法;第二,检验算法的有效性以及合理性,包括检验聚类后气温与海拔回归残差半变异函数空间相关性以及气温与海拔皮尔逊相关系数显著性检验;第三,采用改进的回归克里金对聚类后的气温观测值进行插值得到研究区上栅格和整体层面最佳气温估测值;最后,采用趋势分析方法得到研究区上栅格和整体层面气温在时间序列上的变化趋势。比较了9种常用时间序列趋势检测方法。具体为:首先,设计了模拟实验比较9种时间序列趋势检验方法的趋势检测能力,其中,模拟数据尽可能模拟现实情况(如序列存在自相关性等);其次,将9种方法应用于实例(以瓦伦西亚年均气温为例)中,以验证模拟实验结果的可靠性。比较了两种空间统计学领域趋势检测方法。具体为:首先,设计模拟实验比较了两种空间统计学趋势检测方法在地统计分析中的趋势检测能力;其次,设计模拟实验研究两者在时间序列分析中的适用性(以经典时间序列趋势分析方法Mann-kendall为参考)以及比较两者在时间序列分析中趋势检验能力;最后,采用实例研究分析验证了模拟实验结果的可靠性。