东亚夏季风雨带和西太平洋副高季节变化的耦合特征

利用NCEP／NCAR数据集中1950～1999年4～9月500hPa位势高度和逐日降水率(PRATE)资料，通过奇异值分解，主要探讨了东亚夏季风雨带与西太平洋副高季节移动的耦合关系。分析发现，模态方差的大小只反映模态对整个分析时段和整个分析区域贡献的大小，但对某些时段、某些区域来说，方差较小模态的贡献很大；因而仅以模态方差贡献的大小来判定模态的重要性是不完全的，只有多个模态的配合才能比较全面地揭示两个场的耦合特征。结果表明：东亚夏季风雨带在不同地区的跳跃对应着西太平洋副高的三次突变，不同模态对三次突变有不同的贡献。     

用EOF分析方法研究强震前中国大陆水平位移场时空分布特征

利用大气科学常用的经验正交函数(EOF)分解方法, 对中国大陆连续观测的基准站的水平位移每周解时间序列进行分析。 首先对时间序列中不连续的数据进行内插处理, 并通过线性拟合从时间序列中去掉长期滑动速率的影响。 结合震例研究强震前水平位移场在NS向和EW向的时间和空间的分布特征。     

基于CEEMDAN和SWT的地震信号随机噪声压制

完备集合经验模态分解(CEEMD)通过添加正负成对辅助噪声可较好的解决集合经验模态分解(EEMD)中信号被噪声污染的问题,但CEEMD方法分解后的单个本征模态函数(IMF)分量中仍存在部分随机噪声信息.通过转变辅助噪声形式和分解流程提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法,该方法在较少集总次数和筛选迭代次数的情况下,即可实现优良的信噪分离功能,大大缩减处理耗时,具备分解精度高、具有完备性的特征.同时,针对传统经验模态分解(EMD)类方法去噪时直接舍弃第1～2阶高频IMF分量,导致其内高波数有效能量损失的问题,通过计算相邻IMF分量互信息熵获取高频噪声和低频有效信号的最优能量分界,对分界点前的各阶IMF分量进行同步压缩小波变换(SWT)处理,分离有效高频信息,最后与低频IMF分量重构达到噪声压制的目的.合成及实际地震资料处理结果表明,本文联合多步骤地震随机噪声压制策略具有较好的去噪效果和能量保持能力,在运算耗时指标上优于传统的EMD噪声辅助类方法.     

欧洲冬季５００ｈＰａ环流异常及与中国气候异常的关系

用中国160气象站月平均降水和气温资料以及NCEP/NCAR月平均再分析资料,采用EOF分析等方法,研究了冬季欧洲500 hPa高度异常的变化特征及其与中国气候的关系.结果表明:(1)EOF第1模态主要反映了欧洲东部大槽和西欧脊的空间变化特征,定义了主模态的两种异常型:西高东低型和西低东高型;(2)主模态时间系数与40°N以南中国中东部一直到华南地区的降水呈显著正相关关系,而与中国东北、内蒙古中东部以及长江下游沿海的气温呈显著正相关关系;(3)西高东低异常型年,有利于欧洲中高纬冷空气向中国南方地区传输,不利于向中国北方地区传输;有利于孟加拉湾水汽向中国华南地区输送,也有利于西北太平洋水汽向中国东部以及北方输送;欧亚高纬度高压系统减弱,而西北太平洋海面低压系统减弱,东亚冬季风减弱;反之亦然.     

The Prediction of Non-stationary Climate Series Based on Empirical Mode Decomposition

This paper proposes a new approach which we refer to as ``segregated prediction" to predict climate time series which are nonstationary. This approach is based on the empirical mode decomposition method (EMD), which can decompose a time signal into a finite and usually small number of basic oscillatory components. To test the capabilities of this approach, some prediction experiments are carried out for several climate time series. The experimental results show that this approach can decompose the nonstationarity of the climate time series and segregate nonlinear interactions between the different mode components, which thereby is able to improve prediction accuracy of these original climate time series.     

基于重排Gabor 变换的高分辨率谱分解

地震信号是随机信号,频率成分随着时间变化而变化。Gabor 变换是加窗傅里叶变换的一种,被广泛用于信号的时频分析,但分辨率有限。本文引入一种基于能量重排的Gabor 变换,在时频平面上对能量关于其重心进行重排,提高了时频分析的分辨率。通过理论算例和实际数据证明,重排后的 Gabor 变换谱分解在烃类检测中有更好的时频分辨率,分层更准确,更精细地指示了烃类的存在。     

经验模态分解法在地震资料处理中的应用试验

通过对多种连续小波基的平稳序列时频分析,提出经验模态的非平稳序列的时频分析方法,并在地震资料处理解释应用中作探索性试验.试验结果表明：对地震记录道长为5 s和2 ms采样资料,经验模态分解后可获得6-7个固有模态函数单分量,分解的第一个分量C1（t）具有较宽的频率成分,可作为地震属性的主分量.     

ENSO事件发展的时空特征

本文利用1951—1988年10°S—50°N太平洋SST资料与EOF分析方法对ENSO事件的发展过程与循环的时空特征进行了分析.分析结果表明EOF第一主分量时间系数的变化可以很好地表示SST距平变化与ENSO事件的发生.并且,第一主分量空间函数分布的变化揭示了一种ENSO事件增温是春季首先始于赤道东太平洋沿岸,随后向西传播到赤道中太平洋的增温过程;而第二主分量空间函数分布的变化揭示了另一种ENSO事件可增温首先始于赤道中太平洋,然后向东传播到赤道东太平洋的增温过程.分析结果还表明,ENSO事件的强度是强弱相间,其周期平均大约为4年左右. 本文还比较了80年代热带太平洋SST的变化及所发生的两次ENSO事件与其它年代所发生的ENSO事件的差别.     

对多分量地震资料P-和SV-波场分解

在多分量地震勘探资料中,水平和垂直分量都记录有P波和SV波。本文研究了P波和SV波波场分解的方法。当上行P波和S波分别入射时,通过研究它们引起的水平和垂直位移,把地震记录的水平和垂直分量进行分解,得到纵波和转换波;在已知海底介质中纵横波速度和介质密度的情况下,可以在τ-P域内实现波场分解,然后变换到时间域,得到时间域内的纵波和转换波剖面。把本文研究的波场分解方法应用于合成资料,能够有效地分解得到纵波波场和转换波波场。最后,海上多分量实际资料的实例应用表明,本文研究的波场分解方法是可行有效的。本方法也适用于自由表面的资料。     

水位动态周期性干扰的小波方法分析研究

1 小波分解与重构 对任意信号,离散小波变换是将信号分为低频部分和高频过程.近似主要是系统的低频成分,细节是高频成分.本研究中,对水位数据出现周期性变化的数据进行小波分解和重构,得到剔除干扰后的曲线,并对重构后的水位数据进行再次分解,得到其噪声特征信息.