黄河流域降水序列变化的小波分析

采用1961—2000年黄河流域97个气象站点的系列资料,在分析黄河流域降水空间变化格局的基础上,采用墨西哥帽小波函数,对黄河流域近40 a来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了黄河流域降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了各序列中存在的主要周期。结果表明：黄河流域多年平均降水量的地区分布既受天气系统的制约,又受地形等地理环境的影响,造成明显的地区性差异;黄河流域年降水和各季节降水均存在8~12 a左右时间尺度的多少交替,表现出明显的周期特征,其次4~6 a左右时间尺度的周期特征也较明显,夏季降水和年降水变化趋势具有较大相似性,不同时间尺度的周期特征之间有不同程度的吻合,说明夏季降水较大程度地控制着年降水。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析气候多时间尺度变化特征及短期气候预测等节水关键问题研究提供了一种新途径。     

1960—2015年岷江上游松潘县降水变化与旱涝灾害

利用岷江上游松潘县等站点的降水观测资料,分析1960—2015年间松潘县的降水变化特征,并基于SPI指数及其旱涝等级划分标准,采用M-K突变检验、功率谱及小波分析、R/S趋势分析等方法,探究岷江上游区降水规律、旱涝灾害及成因等问题.结果表明:1960—2015年松潘县降水序列的气候变化倾向率是1.09 mm/Da,年降水量总体上呈现不显著的增加趋势,存在约5.75、8.5和10～15 a的震荡变化周期.2013年松潘县降水发生突变,转为增多趋势.近55 a松潘地区旱涝频繁发生,1960—1969年、1984—2012年是少雨干旱期,但是1990年以后旱涝频率增大.1970—1983年是多雨洪灾多发期.2013年以来洪灾多发.夏季风活动强弱是引发旱涝灾害的主要成因,在年降水距平值变化显著的年份都有较大旱涝灾害发生,降水过度集中时也会出现洪灾.未来几年本区降水仍是增多趋势,加上极端气候事件多发等多重因素叠加影响,洪灾发生概率增加.     

水文序列周期的小波变换检测方法探讨

将小波变换引入随机水文过程的研究领域,根据水文现象的物理成因,通过对水文序列进行小波变换,借以测定水文序列隐含的近似周期,并利用检测验最终确定水文序列隐含的近似周期,计算结果表明,用小波变换确定水文序列隐含的近似周期,准确性较高,是一个较好的确定水文序列近似周期的方法。     

1965-2011年河北塞罕坝地区降水量变化规律的小波分析

采用Morlet复小波函数对河北省塞罕坝地区1965-2011年降水变化规律进行了小波分析,揭示了塞罕坝地区降水变化的多时间尺度特征.结果表明,47年来该地区月降水量、年降水量与生长季降水量距平值变化主要表现在两种尺度上:一种是4年左右的年际尺度振荡,这是经过高频滤波后的年际变化中的低频部分;另一种是18年左右时间尺度的年代际振荡.由于塞罕坝地区生长季降水平均占年降水量的83.1％,通常二者的变化趋势相同,但也不完全一致.由典型尺度小波系数过程线图可预测,2012-2015年塞罕坝地区的降水量仍然偏多,但距平值会减少.     

云南年降水多周期叠加与连续特大气象干旱关系及趋势预估研究

选用Morlet连续复小波变换(cmor)分析1959—2012年云南全省125个气象站的逐年站平均降水时间序列的多时间尺度周期分布特征,解析云南2009年以来降水异常特少导致连续特大干旱的成因,用各主周期的小波系数实部数据建立虚拟变量回归模型,模拟年降水距平的时间演变,预估未来5 a逐年降水趋势.结果表明:云南年降水存在明显的26、16~17、9~10、4 a 4个时间尺度不同的振荡主周期; 其中26 a周期最为明显,且最持续稳定,次明显的是9~10 a周期,也有持续稳定的特点;1992年前、后的振荡主周期差异明显;自2009年以来,4个不同时间尺度的主周期均进入或处于谷期,4个主周期谷底效应的叠加,是云南降水连续4 a异常偏少导致连续特大干旱的重要成因之一;云南的降水偏少时段可能在2014—2015年结束,以持续年降水异常偏少为特征的云南连续特大气象干旱也将可能随之结束.     

基于小波变换的支持向量机水文过程预测

针对支持向量机在水文过程应用分析中存在的问题,该文将小波变换和支持向量机相结合建立水文时序趋势分析模型。首先对水文序列通过小波变换进行预处理,把处理后序列分解成不同时间尺度下的子序列,然后用支持向量机对各子序列分别进行模拟和预测,将这些支持向量机的预测结果通过小波逆变换重构水文时间序列,建立基于小波变换的支持向量机水文过程趋势分析模型,以三门峡水文站天然月径流时序为例进行应用验证。研究结果表明:与传统的支持向量机、神经网络等预测模型相比,本文模型在预测精度和时间长度上均优于前二者。     

全球变暖背景下榆林、西安、安康气候对比分析

利用1956—2005年榆林、西安、安康平均气温、降水量资料,采用墨西哥帽小波分析以及标准化距平分析,分析了50年来榆林、西安、安康降水和气温的总体特征和变化趋势,揭示了3个城市降水和气温变化的多时间尺度的结构以及不同时间尺度下降水和气温序列变化的周期和突变特点．根据周期变化特点对未来的降水及气温变化进行了预测,结果显示：1）榆林、西安降水总体减少,安康降水增加,榆林、西安未来几年降水在偏多的基础上有减少趋势,安康未来几年仍然偏多;2）榆林、西安气温呈显著上升趋势,安康气温波动性显著,未来年份均有下降趋势,榆林、西安两地气温的日较差减小,安康气温的日较差增大．     

山西省夏季降水年际变化特征

采用旋转主成分分析(REOF)、小波分析方法,对山西省1960-2004年夏季降水距平场进行分区,分析不同区域夏季降水时间变化规律.结果表明,山西省夏季降水异常区域大致可划分为3个区,即北部区、中部区、南部区.各异常区夏季降水都存在10 a以上长周期和5～9 a短周期振荡,但其显著周期及年代变化差异较大.     

Volterra-Wiener-Korenberg模型非线性检验方法

通过Logistic系统产生的周期2、周期3及混沌的时间序列研究了噪声对Volterra-Wiener-Korenberg模型非线性检验方法的影响，由Lorenz混沌时间序列进一步探讨了采用该方法检验非线性时间序列的实用性，并利用该方法对疲劳表面肌电信号进行了非线性分析。结果表明，测量噪声和内部噪声对该方法的影响有所不同，从而对于有噪声的短实验数据，该方法只是一种间接的非线性检验方法，并不能直接判定原始数据是否存在混沌特性。     

环境影响下水文时间序列分析及预测

本文采用水文时间序列模型ｘｔ＝Ｔｔ＋Ｐｔ＋Ｒｔ模拟实测水文过程．分析结果表明，人类活动 对趋势项Ｔｔ影响很大．而周期项Ｐｔ和随机项Ｒｔ则几乎没什么影响．在此基础上，根据Ｔｔ的变化 规律，作者对环境影响下的水文过程进行预测．     

小波滤波器的构造及其在环境研究中的应用

在环境研究领域,连续观测的数据(时间序列)几乎全都是具有多尺度性质的测量信号.观测数据之所以具有多尺度性质,一方面是因为其自身存在多尺度性质,另一方面往往受到外界各种因素的影响,而这些影响因子又存在不同的时间和空间尺度.为了解析生态环境过程的动态变化及其规律性,往往对连续观测数据首先进行滤波去"噪"(如干扰、误差、错误等),保留真实、客观、主要的信号.为此,本文利用小波分析的方法构造了带通滤波器,并用其分析得出了水环境中连续观测数据的变化规律.小波分析是时间--频率分析领域近年来迅速发展的一种新技术,具有多时间尺度,多层次和多分辨的特性,已被广泛地应用在信号分析、信息分析和地球科学研究上.本文首先对常见的几种小波基的尺度函数和小波函数作了功率谱分析,发现dmey(discrete Meyer wavelet)小波的高通和低通较其他小波函数更近似理想滤波器;为此利用dmey小波设置了带通滤波器,并以NINO3指数为例,检验了此滤波器,研 .究表明此滤波器有着较好的带通滤波效果.进而,用此滤波器对太湖现场实测的水深和降水数据进行了滤波,分析发现太湖水深变化在周以上尺度主要受降水影响;此外,太湖水深变化还存在1 d和0.5 d的显著周期变化.     

1470年以来广东地区降水量的定量重建及其探讨

根据近500年旱涝等级资料结合实测降水资料,通过相关函数分析和聚类分析等方法重建了1470年以来广东地区的降水量序列.文中介绍了定量重建历史时期降水量序列的方法及其可行性、可靠性,并对重建序列进行了初步的分析.研究表明,针对历史时期降水量重建而提出的相关-聚类-赋值法能够较有效地对历史时期的降水量进行定量重建.1470年以来广东地区主要经历了13次降水量转变时期,1860年以来降水量虽然一直在起伏中波动,但总的来说以负距平为主.周期分析揭示了广东地区的降水量变化具有5~7年、11年、19~22年以及53年左右的变化周期,其中某些周期可能与太阳活动以及海-气相互作用有关.     

基于叶绿素a浓度时序变化的赤潮分布信息遥感提取

利用叶绿素a浓度时序变化信息,可在一定程度上降低叶绿素a反演精度对赤潮分布信息提取的影响. 基于多时相Aqua MODIS数据,采用叶绿素a浓度阈值法、叶绿素a浓度距平值阈值法和可视化分析法对2008年5月东海的赤潮分布进行提取. 结果表明,采用叶绿素a浓度、叶绿素a浓度距平值多时相90%分位数的最大值作为阈值提取赤潮,能够有效提取赤潮区域,但容易误提叶绿素a浓度持续高值区域. 利用叶绿素a浓度距平值阈值法比叶绿素a浓度阈值法误提区域减少,但不能排除方差不一致问题造成的误提以及背景数据中赤潮影响造成的漏提. 利用可视化分析工具Hovmoller图结合时序叶绿素a浓度数据,可以快速确定赤潮发生的时间和地点,但要求在赤潮发生前后有相对连续的时间序列数据.     

基于小波变换的福州市降水量变化研究

利用福州市1951-1990四十年月降水量资料, 对其年降雨量距平进行小波变换, 采用Morlet变换小波函数, 分析了四十年降水量时间序列的多时间尺度特征和突变特征. 研究结果表明, 福州市降水量主要表现为年际尺度的周期变化, 25a的主周期的特征比较明显, 存在许多振荡中心, 为深入研究降水量的多时间尺度特征变化提供了很好的分析手段.     

噪声背景下fBm的小波分析及H参数的估计

分析了在加性白噪声背景下ｆＢｍ的小波系数的二阶统计特性，得出了同一尺度上小波系数序列的平稳性结论，同时分析了噪声对Ｈ值的影响，并提出了一种根据小波系数估计Ｈ值的改进算法．实验表明，该算法能有效地抑制噪声的影响，估计出原信号的Ｈ值来     

线性正则小波卷积及其性质

线性正则小波变换结合了线性正则变换与小波变换表征信号的特点,可以实现信号在时间线性正则域的多分辨率分析,处理较为复杂的信号,是信号处理领域的有力工具.人们对线性正则变换特点的掌握相对较晚.线性正则变换拓展了小波变换的局限性,线性正则变换具有额外的3个自由参数,更加灵活,并经常用于时频分析和非平稳信号处理.线性正则变换保留了小波变换的多分辨率分析,但是其理论体系还不太完整,存在许多与信号处理相关的理论需要进行完善.本文在线性正则变换与小波变换的基础上,首先给出了线性正则小波函数的容许性条件与正则性条件,其次研究了一类新型线性正则小波卷积与相关定理,最后利用所得定理,研究了线性正则小波域的滤波设计.     

基于小波变换理论的船舶横摇运动分析与预测

为获得横摇运动在不同时间尺度下的演变规律,提出基于小波变换(WT)理论进行船舶横摇运动非线性时间序列分析与预测的方法.通过小波变换对横摇运动时间序列进行多分辨率分析(MRA),将原序列分解为多个相对简单的准周期信号,对信号的趋势项、周期项和随机项进行分离,并采用人工神经网络(ANN)模型对上述准周期信号进行预报和集成.仿真结果表明:该方法有效提高了预报长度,并可获得较高建模及预报精度.     

绍兴市近48年降水演变特征统计分析

选取绍兴国家气象观测站1961年1月至2009年2月逐月降水量作为降水分析基本资料,利用一元线性回归、小波变换和Mann-Kendall检验等统计学方法对绍兴降水季节变化和年际变化的特征进行了综合分析,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并根据主周期对未来降水变化趋势进行了预估.结果发现,绍兴市近48 a各个季节和年降水都存在多时间尺度特征,大尺度的周期变化中嵌套有小尺度的周期变化.春季降水以3～4 a年周期为主.并有准3 a周期向准4 a周期转变的趋势;夏季降水主要存在准4 a和准14 a周期变化;秋季降水主要存在准2 a和准12 a周期变化;冬季降水主要存在准4 a和准16 a周期变化:年降水主要存在准2 a和准4 a年际周期变化和准13 a年代际周期变化.绍兴春季和冬季降水突变不明显;夏季和秋季突变明显,突变点分别出现在1973年和1963年,而年降水突变不明显,不存在明显的突变期.夏季降水变化趋势和年降水趋势基本一致:夏季降水和年降水在时域上分布有很大的相似性,都具有准4 a周期变化.并全时域存在;夏季降水突变影响到全年降水的突变.根据绍兴夏季降水和年降水的主周期推测.2009年后的5～6 a绍兴年降水将相对偏多.     

应用小波分析提高MT资料信噪比

大地电磁测深法（ＭＴ）野外观测得到的原始资料是包含多种频谱的时间序列,这种时间序列中常常包含固定源噪声。由于这种噪声的频率相对稳定,应用小波分析容易得到一个或多个以这种噪声为主的时间序列块。对实验数据应用小波变换,将时间序列分解成不同频率的多个时间序列块,压制噪声比较集中的时间序列块后重建时间序列。通过与未作这种处理的时间序列的谱分析结果对比,信噪比有明显的提高     

噪声背景下fBm的小波分析及H参数的估计

分析了在加性白噪声背景下ｆＢｍ的小波系数的二阶统计特性，得出了同一尺度上小波系数序列的平衡性结论。同时分析了噪声Ｈ值的影响，并提出了一种根据小波系数估计Ｈ值的改进算法，实验表明，该算法能有效地抑制噪声的影响，估计的原信号的Ｈ值来。