时间序列的成分包括趋势、季节变动、循环变动和不规则波动。它们与观测值的关系可以用加法模型或乘法模型。

在趋势分解法中，时间序列的成分与观测值的关系主要可以用加法模型和乘法模型来表示。具体使用哪种模型取决于时间序列的特性。

A: 加法模型
加法模型表示时间序列的观测值是各个成分的加和，即：
\[ Y(t) = T(t) + S(t) + E(t) \]
其中，\( Y(t) \) 是时间序列的观测值，\( T(t) \) 是趋势成分，\( S(t) \) 是季节成分，\( E(t) \) 是随机误差成分。加法模型适用于各成分之间相互独立且影响相对固定的情况。

C: 乘法模型
乘法模型表示时间序列的观测值是各个成分的乘积，即：
\[ Y(t) = T(t) \times S(t) \times E(t) \]
乘法模型适用于各成分之间相互依赖且影响相对变化的情况。例如，季节成分和趋势成分的变化会对整体观测值产生比例性的影响。

因此，正确答案是：
A: 加法模型
C: 乘法模型

这两种模型在不同的应用场景下都可能是合适的选择。