Abstract: N. Marwan (2015)

In: MATLAB Recipes for Earth Sciences, Eds.: M. H. Trauth, Springer, Berlin, Heidelberg, ISBN: 978-3-662-50033-0, 195–213p. (2015) DOI:10.1007/978-3-662-46244-7_5

Nonlinear Time-Series Analysis

Time-series analysis aims to investigate the temporal behavior of a variable x(t). Examples include the investigation of long-term records of mountain uplift, sea-level fluctuations, orbitally-induced insolation variations and their influence on the ice-age cycles, millennium-scale variations in the atmosphere-ocean system, the effect of the El Nino/Southern Oscillation on tropical rainfall and sedimentation (Fig. 5.1), and tidal influences on noble gas emissions from bore holes. The temporal pattern of a sequence of events can be random, clustered, cyclic, or chaotic. Time-series analysis provides various tools with which to detect these temporal patterns. Understanding the underlying processes that produced the observed data allows us to predict future values of the variable.

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