南海台风边界层湍流小波分析

利用小波变换（WT）对香港天文台飞机观测台风“妮妲”（1604）资料进行分析,研究在不稳定、不均匀的台风边界层中湍流涡旋的垂直传输作用。在0.1～5 Hz惯性子区内横风和顺风分量功率谱密度能较好符合-5/3幂律。小波分析显示：横风的小波功率谱峰值集中在1 km之下,顺风分量的小波功率谱峰值集中在1～6km之间;眼区动量通量的主要贡献尺度为2.3 km,眼区外主要贡献尺度在1～2 km,中低层为较小尺度（<1.0km）;湍流功能(TKE)的生成尺度主要集中在4 km之下。这项研究定量描述了南海北部台风边界层各个区域湍流结构的差异特征,讨论了对台风边界层通量参数化的可能影响。     

全球气候模式对中国降水分布时空特征的评估和预估

使用观测和多模式集合平均的降水资料,评估全球气候模式对中国降水时空分布特征的模拟能力,并给出21世纪的预估。结果表明：全球气候模式在一定程度上能够再现中国地区降水的分布型,也能模拟出降水的区域性差异。对年降水10年、20年尺度上的周期变化模拟效果较好。21世纪SRES A1B情景下中国年及夏季降水主要模态以全国一致型为主,2045年前后由少雨型转为多雨型;冬季降水为少雨型与多雨型交替出现。     

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。     

小波时间序列分析在高铁沉降变形中的应用

采用小波时间序列预测模型,建立基本思想和实现步骤,结合某高铁沉降监测数据,利用db3小波对原始数据进行去噪,在此基础上,建立了AR(2)模型,与运用时间序列方法所求出的预测值,进行比较分析,结果表明,采用小波时间序列预测模型,求出的预测值精度更高,具有很强的实用性。     

利用椭球变换建立独立坐标系的方法

详细阐述了8种利用椭球变换建立独立坐标系的方法,推导了独立坐标系高程面与椭球面之间的相互关系,进而建立了椭球变换模型,减少了高程归化变形;并通过计算实例对其投影变形值进行分析,以探究不同方法间的特点与差异,得出了一些有益的结论。     

任意荷载下欠固结地基的非线性一维固结

根据Gibson得到的固相坐标z下的非线性固结控制方程,运用Laplace变换求解了在任意荷载作用下的单层饱水欠固结地基一维非线性变形问题;通过Laplace逆变换,求得单层饱水欠固结地基在任意荷载作用下的一维非线性固结解。结合单层地基在几种常见荷载作用下固结变形的算例,对解进行了探讨,揭示了任意变荷载作用下单层饱和软粘土欠固结地基一维非线性固结的特性,得到了一些可用于指导工程实践的有益结论。     

基于整数小波变换的多光谱图像无损压缩

多光谱图像一般都采用预测方法去除空间冗余和谱内冗余实现无损压缩。通过用提升方法构造整数小波变换, 将变换方法用于去除空间冗余；通过分类方法构造谱间预测器，用预测方法去除谱间冗余，两者相结合，实现无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好，使该方法压缩效果大大改善。     

北印度洋—南海海面风速和有效波高的年代际变化

采用1958年1月—2001年12月ECMWF ERA-40的10m风场资料,以及由该风场资料驱动WAVEWATCHⅢ得到的北印度洋—南海海域44a的海浪场资料,通过EOF分析、正交小波分析和M-K检测方法,分析了北印度洋—南海海域海面风场和有效波高的年代际变化特征。结果表明：北印度洋—南海海域存在3个大风、大浪区,其中亚丁湾以东洋面风力最强,有效波高最高;表面风场和有效波高存在35、15和3a的主周期变化,并自20世纪70年代中期以来,年平均风场和有效波高均存在明显增强趋势,1977年为突变起始年;年平均海表10m风速和有效波高随时间增大主要是由冬季和春季海表10m风速和有效波高随时间增大引起的;冬、秋季海面风场与有效波高的年际、年代际变化周期较一致,冬季以35～40a的周期为主,秋季以11～12a的周期为主。     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中 ,存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响 ;周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续 ;数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性 ,应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题 ;应用特征提取可以解决周跳检测问题 ;应用快速小波变换可进行数据压缩     

带有变量中误差非正态模型中的Box—Cox变换

Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换主要用于得到近似正态分布的随机变量，线性模型中的响应（因）变量Ｙ（或经过变换的Ｙ）通常建立在精确测量无误差的独立变量集上，本文研究独立变量中的测量误差（即变量中误差）对Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换中参数估计影响，研究结果表明，忽略变量中的误差将产生变换参数估计的偏离，该结论由分析论证和随机模拟得以支持。