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81.
利用吉林省45个气象站1970-2014年逐日的最高、最低气温资料,分析吉林省最高、最低气温不对称变化在年、季尺度上的时空演变特征。采用经验模态分解法(EMD)分解年、季最高、最低气温序列,分析变化趋势。结果表明:近45年年平均最高、最低气温均呈增加趋势,且最低气温增幅是最高气温的两倍。四季的最高、最低气温变化形式与年变化一致;不同地区之间最高气温的增幅差异不大,最低气温增幅存在一定区别,东部最低气温增幅小于中、西部。相对稳定的增温区出现在西部和中部,不同季节的增温幅度不同,春、夏要强于秋、冬。经验模态分解(EMD)结果显示吉林省年平均最高、最低气温均为增加趋势,而春、冬季中最高气温趋势分量的倾向率与原始序列不同,为负值。夏、秋季中最高气温及四季中最低气温趋势分量序列与原始数据序列的倾向率一致,均为正值但大小存在差异。 相似文献
82.
本文运用经验正交分解和合成图分析方法,对1940-1990年印度-太平洋海温的气候模态及其年代际异常特点进行了研究。 相似文献
83.
基于2013~2016年空气质量监测台站资料,利用经验正交分解、功率谱分析、BP典型相关分析等多元数据分析方法解析了中国地区细颗粒物(PM2.5)主要模态的时空特征,并与排放源和气象场建立了相关关系,得到以下结论:中国地区PM2.5场存在两个主要模态,其中第一主模态为一致增加模态,强度中心位于西北地区东部—华北南部地区;其时间序列呈显著下降趋势。第二主模态主要表现为南北反向变化的偶极子型分布,其大值区分别位于华北中南部和长江中下游地区。其中,PM2.5第一模态可以看作平均态,主要受平均排放场和环流场及大地形的影响,在北方的表现更为显著。PM2.5第二模态可看作偏离平均场的一种变化态,在冬季更可能和冷空气活动有关。冷空气的强弱决定了污染累积的位置以及输送的方式,其作用是使得南方的污染明显偏离平均态,故第二主模态在南方的表现更为显著。本研究有效地利用了多元数据分析方法研究了我国大气污染的演变机理,可为进一步认清大气污染的形成规律提供科技支撑。 相似文献
84.
针对全球卫星导航系统(GNSS)时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是:先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统(GNSS)时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心(SOPAC)的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。 相似文献
85.
针对我国农居结构中比例最高的砖木结构,选取典型结构运用ABAQUS有限元软件进行模态和地震时程弹塑性分析。给出M0.5和M5两种砌筑强度砖木结构农居的前三阶特征周期和振型,并与经验周期公式值进行对比分析,提出后者存在的问题和修改建议。选取天津波作为地震动时程输入,分别计算不同峰值加速度下两种砖木结构农居弹塑性地震反应,给出相应的拉损伤云图,并对结构的破坏特征进行分析,给出结构抗震薄弱部位。结果表明,砌筑强度是决定结构抗震能力的关键因素之一。 相似文献
86.
针对中、低纬太平洋ARGO测站的4个实际层结个例,计算了无背景流下准地转海洋Rossby内波的垂直模态。结果表明,海水层结垂直方向的不均匀和跃层的存在,使该垂直模态的波型发生了歪曲变形,致使其偏离了余弦波:跃层越强,这种变形也越大:层结最强的层次对应着最大的波动振幅,多极值的层结对应着多个极大振幅:该内波垂直结构函数的零点随模态序数依次递增,且其零点在海水层结较强的层次要比较弱的层次密集。 相似文献
87.
针对区域GNSS坐标时序存在共模误差(common mode error, CME)的问题,以华北地区GNSS坐标时序为例,提出可用于消除空间域误差的主成分分析法PCA与完全集合经验模态分解法ICEEMDAN。首先使用PCA滤波提取CME;然后使用ICEEMDAN方法分解CME,提取出有用的IMF分量,减少原始信息的损失;最后对比分析PCA、ICA、IC-PCA三种方法的区域滤波效果。结果表明,IC-PCA的滤波效果优于ICA和PCA,IC-PCA滤波前后N、E、U三个方向上的残差RMS平均降低1.93%、1.92%和7.60%,且滤波结果与原始时间序列变化趋势更加吻合,可有效减少PCA对原始时间序列造成的损失。 相似文献
88.
89.
中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势. 相似文献
90.