一种基于小波熵的时间尺度算法

结合小波分析和熵的基本理论,在分析国际原子时TAI的基础上,提出了基于小波熵的时间尺度算法．通过对原子钟信号进行多尺度分解,根据能量划分,综合所有尺度的小波系数得到小波熵,然后利用小波熵对原子钟进行加权．最后,通过某实验室的实测数据对算法进行了检验,结果表明:这种方法能够综合各原子钟信号在不同尺度上的频率波动特征,明显提高了时间尺度的稳定度．     

1971—2020年江西暴雨预警信号等级时空分布特征

利用1971—2020年江西省83站国家气象观测站逐时降水资料,采用EOF分析、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、Morlet小波变换等方法,对江西暴雨预警信号等级的时空分布特征进行了分析。结果表明：1)江西暴雨蓝色、黄色和橙色预警信号年平均发布频次均呈“东北多、西南少”的地域分布,暴雨红色预警主要在鄱阳湖南侧存在多发区;上饶市和景德镇市是暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次异常的敏感区,且在江西北部与中部表现出较明显的反位相变化特征。2)暴雨蓝色预警信号发布时间表现为单峰型,主要出现在13—16时,其他三种级别暴雨预警信号发布时间均表现为双峰型,主要有上午和傍晚两个易发时段。3)暴雨红色预警信号发布主要在6—8月,其他等级暴雨预警主要在5—8月,各等级暴雨预警信号均在6月发布最多。4)各等级暴雨预警信号发布频次均存在6—8 a的年际周期振荡,目前江西暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次进入偏少期,而暴雨橙色和红色预警信号发布进入偏多期。5)暴雨红色预警信号发布频次呈0.70次/(10 a)的线性增加趋势,且在1992年发生明显由偏少转为偏多的突变,大部地区暴雨红色预警信号发布时降水极...     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

华南地区和广西自治区地震活动周期性变化特征和未来趋势预测

应用基于Morlet小波变换的一种新的定量划分地震活跃期或平静期的分析方法,研究了华南和广西地区1900～2003年间浅源地震年释放能量的时间序列,对研究区中强地震活动的周期性特征有了新的认识。研究发现,华南地区的地震具有17a,3a和8a三个活动主周期,广西地区的地震具有29a,11a和16a三个活动主周期。根据目前中强震活动具有的周期性,结合历史地震活动情况,对研究区未来几年的地震活动趋势进行了预测。     

Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.     

1960-2013年艾比湖绿洲湿地潜在蒸散量及地表湿润度变化特征分析

基于阿拉山口、精河、博乐、温泉4个气象站点1960-2013年地面观测气象数据,采用Penman-Monteith公式、Mann-Kendall检验、小波分析、主成分相关分析等方法分析艾比湖绿洲湿地年及季节潜在蒸散量及地表湿润度的特征变化及定量化成因,以期为艾比湖绿洲湿地区域的水资源科学配置提供科学依据。结果表明：（1）1960-2013年,艾比湖绿洲湿地年平均潜在蒸散量为1 063.52mm,夏季值最大为552.3 mm,冬季最小为25.3 mm,年平均潜在蒸散量以12.68 mm·（10a）^-1的速率递减,各季节潜在蒸散变化趋势与年变化一致,夏季表现最明显;（2）Mann-Kendall检验表明,年均和春、夏、秋潜在蒸散量显著性突变时间分别是1991年、1994年、1994年和1993年,冬季不存在突变,显著性突变均发生在21世纪90年代,地表湿润度年突变时间为1985年;（3）艾比湖绿洲湿地潜在蒸散量及地表湿润度存在明显的周期变化,主震荡周期分别为29 a和21 a,以多、少交替发生,具有全域性;（4）风速是年及季节潜在蒸散量的主导因素,地表湿润度变化的主导因素是降水量和相对湿度。     

太阳活动变化的小波分析

结合太阳活动变化分析,介绍了Morlet小波变换方法在气象时间序列周期分析和突变分析中的应用,对太阳黑子活动得出了一些有意义的结果。分析发现,太阳活动存在14.5 a和106 a的变化周期,其中14.5 a周期最为显著。太阳活动强弱变化存在一定的阶段性,在近258 a发生过6次突变。     

陆相沉积的天文地层研究方法简介——以井下地层为例

通过对我国大陆三十余口井的测井资料研究成果,归纳出对陆相地层进行天文地层研究的方法。介绍了所用的新的天文周期理论值、测井资料的选取及预处理方法,重点说明谱分析的数据点数的选定、不同参数(自然伽玛、自然电位和岩屑)的测井资料谱分析结果的对比,以实例说明如何选定主要优势旋回和AR值,以及FIR数字滤波器的基本性质和数字滤波结果,小波分析的特点和通过小波图进行调频的方法,并介绍了地层单位的延续时间计算和年龄确定方法。     

基于小波变换的信号突变检测滤波和瞬态谱研究

该文简述了小波理论产生的背景和发展过程,详细介绍了小波变换的概念、基本特性以及基于小波变换的信号突变检测、滤波及基于小波包变换的瞬态谱研究方法和结果。文后对小波变换在地震信号处理中的应用前景进行了讨论。     

海滩碎波带波能振荡的多尺度分析

对不同波况条件下实测的一岬间海滩碎波带两个测站的波面数据 ,通过小波变换方法计算了小波能谱 ,并作了显著性检验。结果表明 :( 1 )碎波带波能存在典型的多尺度振荡特性 ;( 2 )在正常波况下 ,波能主要分布于风浪频域 ,入射波自外测站向内测站传播过程中 ,能量具有向低频方向转移的趋势 ;( 3)在高能波况下 ,能量均向长重力波频带增加 ,在长重力波显著尺度 ,二测站之间存在良好的位相一致关系