The aim of this research is to assess relatively new hybrid methods for changes points and trends detection on rainfall series: Dynamic Programming Bayesian Change Point Approach (BA), Şen's innovative trend method (ITM) and its double (D-ITM) and triple (T-ITM) version using the multi-scale analysis of the discrete wavelet transform (DWT) as a coupling method. Three representatives rainfall stations of northern Algeria were analysed at annual scale during the period 1920–2011. Moreover, correlation and spectral analysis (CSA) was applied for periodicity analysis. The CSA indicates the dominance of interannual to multidecadal rainfall periodicity fluctuations (2-years, 5-years and 20-years) characterising long term structured processes. Moreover, an abrupt downward trend with significant probability was detected from the 1970s with a relatively wet period between the periods 1950–1970 and 2001–2011. The latter is observed in particular in the central and eastern stations, well-explained by the BA-DWT. The results showed that the comparison results from different modelling approaches found that the hybrid models (BA-DWT, ITM-DWT, D-ITM-DWT, T-ITM-DWT) often perform better than the conventional approach (BA, ITM, D-ITM, T-ITM), where the computation time is very reasonable. The analysis revealed that information stemming from discrete wavelet spectrums significantly increased the accuracy of the methods for detecting hidden change points and trends.

这项研究的目的是评估相对新的混合方法，用于降雨序列的变化点和趋势检测：动态规划贝叶斯变化点方法（BA）、, en的创新趋势方法（ITM）及其双重（D-ITM）和三重（ T-ITM）版本使用离散小波变换（DWT）的多尺度分析作为耦合方法。在1920-2011年期间，对阿尔及利亚北部三个代表性的降雨站进行了年度分析。此外，相关性和频谱分析（CSA）用于周期性分析。CSA指出年际至十年间降雨周期波动（2年，5年和20年）的优势，这是长期结构过程的特征。此外，在1970年代，从1950-1970年到2001-2011年之间有一个相对湿润的时期，发现了急剧下降的趋势，而且概率很大。后者特别是在中部和东部台站观测到，BA-DWT对此进行了很好的解释。结果表明，来自不同建模方法的比较结果发现，混合模型（BA-DWT，ITM-DWT，D-ITM-DWT，T-ITM-DWT）的性能通常优于传统方法（BA，ITM，D -ITM，T-ITM），其中计算时间非常合理。分析表明，来自离散小波频谱的信息显着提高了检测隐藏变化点和趋势的方法的准确性。BA-DWT对此进行了很好的解释。结果表明，来自不同建模方法的比较结果发现，混合模型（BA-DWT，ITM-DWT，D-ITM-DWT，T-ITM-DWT）的性能通常优于传统方法（BA，ITM，D -ITM，T-ITM），其中计算时间非常合理。分析表明，来自离散小波频谱的信息显着提高了检测隐藏变化点和趋势的方法的准确性。BA-DWT对此进行了很好的解释。结果表明，来自不同建模方法的比较结果发现，混合模型（BA-DWT，ITM-DWT，D-ITM-DWT，T-ITM-DWT）的性能通常优于传统方法（BA，ITM，D -ITM，T-ITM），其中计算时间非常合理。分析表明，来自离散小波频谱的信息显着提高了检测隐藏变化点和趋势的方法的准确性。