测定季节变动的方法主要有以下几种：
时间序列分析。这是一种统计方法，通过分析某一事物或现象在不同时间点上的数据，了解其季节性变化的规律。这种方法主要通过构建时间序列模型来预测未来一段时间内的季节变动趋势。时间序列分析的结果直观且可靠，为后续决策提供了有力的数据支持。
回归分析。回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种统计方法。在季节变动的测定中，研究者可以使用自变量（如时间或日期）来预测因变量（如销售数据或气温变化）的季节性变化。通过回归分析，可以清晰地揭示出季节变动与自变量之间的内在联系。这种方法特别适用于研究季节变动与其他因素之间的相互影响。
频谱分析。这是一种研究时间序列数据频率特性的方法。在季节变动的测定中，频谱分析可以帮助研究者识别出数据中的季节性成分，并揭示出季节变动的周期性规律。这种方法在处理复杂的时间序列数据时非常有效，能够准确地提取出季节变动的信息。另外还有一种比较直观的方法是观察分析法。通过观察某个事物的季节性变化趋势，结合已有的经验和知识进行分析，得出季节变动的规律。比如，对于气温的测定，通过观察不同季节的气温变化，就可以得出季节变动的特点。这种方法的优点是简单直观，但可能需要结合其他方法进行验证和补充。以上就是测定季节变动的主要方法。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法进行测定和分析。这些方法都有其独特的优点和适用范围，需要根据实际情况进行选择和应用。