HHT-EEMD用于IGS站高程时间序列分析

利用经验模态分解（EMD）和整体经验模态分解（EEMD）方法,将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解,发现其不仅存在1 a、0.5 a、0.25 a、2个月、1个月以及长周期等周期项,还存在以往方法很难探测出来的近似2 a周期信号。与EMD分解结果对比,整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert 变换（HHT）,得到时间-频率-能量的Hilbert 频谱图。结果表明,年周期和2 a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明,与小波分析相比,EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小,证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出,环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1 a、0.5 a以及季节性运动,GRACE负载还验证了2 a信号的存在。     

全球百年海表面温度年际和年代际变化特征分析

利用100 a(1903—2002年)HadiSST的逐月资料,将全球海表面温度异常(SSTA)作为整体进行经验正交函数分解(EOF分解),提取了控制各大洋SSTA的主导模态和各大洋之间的联合模态,分析了相应的空间分布和时间序列。研究结果表明:SSTA变化最剧烈的海区是赤道中东太平洋、西北大西洋湾流海区和北太平洋黑潮延伸体海区。热带太平洋厄尔尼诺和南方涛动是主导模态并具有2~7 a周期的年际变化;SSTA变化第二主模态和第三主模态都是以大约70 a为周期的年代际变化为主的跨大洋联合模态。第二主模态的空间分布主要表现为中纬度北太平洋和北大西洋反位相、热带太平洋与大西洋反位相的太平洋-大西洋双偶极子型分布。SSTA变化的第三模态主要呈现南北半球海洋反位相的特征,为北太平洋-北大西洋-南大洋联合模态。第四模态基本上是反映各个不同海域特有的局地海洋-大气相互作用模态,该模态的时间序列具有1~4 a周期的年际变化和约9 a周期的年代际变化。     

黄渤海大气气溶胶卫星观测与长期变化趋势分析

收集了中国黄渤海区域(112°~125°E,35°~45°N)2000—2009年10 a内MODIS气溶胶光学厚度AOD月均标准数据,按陆地和海洋(陆海)像元及海洋像元两类分别进行经验模态分解(EMD),结合南方涛动指数(SOI)和我国年度化石燃料消耗总量讨论黄渤海海区气溶胶时间变化特征及成因。研究表明该陆海区域大气气溶胶光学厚度6月份多为全年最高,海洋区域最高值出现在4—7月之间;秋冬季(10—次年2月)气溶胶光学厚度达到最低;EMD分解获得气溶胶具有4 a变化周期特性,与南方涛动指数的相关性均达到0.7,说明大气气溶胶同样受到全球气候变化的影响;与我国煤炭化石年消耗量相关系数达到0.98,该研究区气溶胶受陆源影响明显,人类活动对海洋环境的作用不容忽视。     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。     

基于VMD和WinLSP相结合的GNSS-R海平面高度估测模型

全球导航卫星系统反射（Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R）技术是一种新兴的监测海平面高度变化的技术。本文依据GNSS-R技术中的信噪比分析法的原理,通过分析其分离趋势项和提取振荡频率的过程,建立了新的估测模型以提高反演精度。针对传统模型存在的信号分离不佳的问题,本文提出使用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）算法替换传统的最小二乘拟合法（Least Squares Fitting, LSF）进行趋势项分量的分离。在此基础上,本文引入基于凯塞窗函数改进的LSP(Lomb-Scargle Periodogram)频谱分析法（记为WinLSP）来减弱因频谱泄露带来的反演误差。在瑞典翁萨拉的GTGU站和美国阿拉斯加州的SC02站开展的海平面高度反演实验结果表明,本文建立的估测模型相比于传统模型具有更高的反演精度。基于VMD+WinLSP估测模型得到的GTGU站反演结果的均方根误差（RMSE）、相关系数和反演点数分别为4.70 cm、0.98和5 647。与传统的LSF+L...     

不同时间尺度的西北太平洋海洋表面温度距平模态的比较

本文利用经验正交分解法(Empirical Orthogonal Function,EOF)对不同月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平数据进行分解,得到月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平分布模态,并对分布模态进行比较。发现尽管数据源相同,但是不同时间分辨率的EOF结果出现正好相反的情况,文章最后从数学的角度解释了月平均和10天平均的海洋表面温度距平模态及其时间系数发生反向的原因。     

30—60天大气振荡的全球特征

利用ECMWF格点资料,分析研究了大气季节内(30—60天)振荡的全球特征。30—60天振荡动能的分布表明高纬度地区要比赤道地区大得多。说明那里有较突出的30—60天振荡。中高纬度地区的30—60天振荡与热带有明显不同,垂直结构为正压模态,以纬向2—4波为主,多为向酉传播。30—60天振荡存在明显的低频遥相关,北半球主要为欧亚—太平洋(EAP)型和PNA型,南半球主要有澳洲—南非(ASA)型和环南美(RSA)型,并且在全球范围构成南北半球相互衔接的低频波列,即EAP-ASA波列和PNA-RSA波列。南北半球30—60天大气振荡有明显的相互影响,本文研究了南北半球30—60天振荡相互影响的3种主要过程。     

固体潮时频分析新方法

对传统时频分析方法的特点和局限性作了介绍。采用Huang．Hilbert Transformation方法分析了固体潮数据，即利用经验模态分解，将复杂信号分解成有限个本征模态函数之和，求取三维时频空间的Hilbert谱。仿真实验和重力固体潮实例分析表明，该方法适用于调频调幅信号特征的提取。