西太平洋台风对上海地区钻孔应变的低频扰动特征分析

基于上海佘山台四分量钻孔应变仪在6次西太平洋台风期间的观测记录,利用小波分解、优势振动方向等处理方法提取出台风所激发的显著低频扰动信号,并详细分析扰动信号在时频域及空间域的表现特性.结果显示:在低频区间,台风激发的扰动信号优势周期为2～4 min,信号能量随台风进程而变化,并主要与台风量级、台风中心的位置(海上或陆域)...     

利用极化SAR数据进行土地覆盖分类研究

基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

本文阐述了小波变换和去噪的基本原理,根据模拟信号和实际地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基,及去噪中的阈值问题,从小波分解出发,利用多尺度分解对地震资进行分析,并基于MATLAB语言和小波工具箱,实现了对地震资料的去噪.     

极点对称模态分解下陕西气候变化特征及影响因素

全球变暖背景下,受人类活动和气候系统波动共同影响,气候要素响应具有非线性、非平稳特征,如何识别气候变化多时间尺度信息,是当前研究的热点话题.基于1970—2017年气温和降水逐日数据,辅以滑动平均、趋势分析和极点对称模态分解(ESMD)等方法,对陕西3大地理单元气候时空特征进行分析,进而探讨不同海区厄尔尼诺指数与气温、...     

经验模态法在中国沿岸海平面变化中的应用研究

我国现代海平面变化的系统研究,开始于80年代前后,主要集中于海平面年变率和预测。早期所采用的方法有直线回归法、周期法外推预测等,之后有本征分析方法、随机动态预测模型及灰色系统方法等,以上方法各有利弊,但都因为不能较精确得到海平面变化中的各种周期变化而使得预测精度较差,尤其是对于海平面变化中较长周期的分辨方面。     

利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.     

基于经验模态分解和小波分解估算海气通量涡相关计算中的截断时间尺度

基于时长38天的海表风场实测数据,应用经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波分解(Wavelet Decomposition, WD)这两种数据处理方法首先对涡相关法中的截断时间尺度(CutoffTimescale,CTS)进行估算,结果显示:基于EMD与WD方法估算出的CTS一般都在40秒左右(EMD的结果略小),远远小于传统涡相关法中CTS的取值(固定为10分钟),且EMD和WD的使用使得每一段数据都能够根据自身的湍流特点而获得合适的CTS; EMD方法和WD方法有效的去除了计算结果中的非湍部分,且对通量传输方向的刻画也更加合理,极大提高了通量的计算精度,所得通量与传统方法计算的通量偏差平均值高达45%;研究还对EMD和WD的优缺点进行了对比分析,结果表明EMD相比于WD有更高的自主性,而WD对信号的分离程度则更高。     

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。     

福州市地表温度热点及时空变化分析

中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演基础上通过热点分析（Getis-Ord Gi*）,并结合不透水面（Impervious Surface Area, ISA）信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示：① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区（热点区和较热区）总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。     

基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘

人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。