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István Matyasovszky 《Theoretical and Applied Climatology》2013,111(3-4):371-378
Spectral analysis is often based on the periodogram and on fitting a first-order autoregressive [AR(1)] process to data as climatological time series generally exhibit red noise spectra that can be well approximated by AR(1) models. When the periodogram exceeds some threshold at a frequency, the spectrum is said to differ from the AR(1) spectrum, and the frequency is generally taken as a member of the discrete spectrum. This traditional technique, however, must not be used without modifications for unevenly spaced data. Our purpose is to provide an AR(1) modeling tool that is more accurate than the TAUEST procedure commonly used for unevenly spaced paleoclimatical records. A periodogram based on an entire least square fit to unevenly spaced data is also introduced instead of the well-known Lomb–Scargle periodogram. The methodology is applied to two paleoclimatological records. Our results compared to those of a frequently used procedure (consisting of TAUEST and Lomb–Scargle periodogram) show some interesting differences. 相似文献
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A systematic evaluation is conducted of the smoothed spectrum, which is a spectral estimate obtained by averaging over a window of contiguous frequencies. The technique is extended to the ogive, as well as to the cross-spectrum. It is shown that, combined with existing variance estimates for the periodogram, the variance—and therefore the random error—associated with these estimates can be calculated in a straightforward way. The smoothed spectra and ogives are biased estimates; with simple power-law analytical models, correction procedures are devised, as well as a global constraint that enforces Parseval’s identity. Several new results are thus obtained: (1) The analytical variance estimates compare well with the sample variance calculated for the Bartlett spectrum and the variance of the inertial subrange of the cospectrum is shown to be relatively much larger than that of the spectrum. (2) Ogives and spectra estimates with reduced bias are calculated. (3) The bias of the smoothed spectrum and ogive is shown to be negligible at the higher frequencies. (4) The ogives and spectra thus calculated have better frequency resolution than the Bartlett spectrum, with (5) gradually increasing variance and relative error towards the low frequencies. (6) Power-law identification and extraction of the rate of dissipation of turbulence kinetic energy are possible directly from the ogive. (7) The smoothed cross-spectrum is a valid inner product and therefore an acceptable candidate for coherence and spectral correlation coefficient estimation by means of the Cauchy–Schwarz inequality. The quadrature, phase function, coherence function and spectral correlation function obtained from the smoothed spectral estimates compare well with the classical ones derived from the Bartlett spectrum. 相似文献
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Summary Forty-two monthly rainfall time series from Spain have been analyzed for the presence of cycles and regional patterns. The study was carried out by means of periodicity tests devised by Whittle, Hannan, Bartlett, Siegel, and Priestley. These tests contribute to a mixed spectrum analysis leading to the evaluation of signals versus the background of coloured noise (autocorrelation). Also, a direct maximum entropy method (MEM) for estimating spectra was applied to the series, in particular an autoregressive (AR) power spectral density (psd) estimation, and an autoregressive moving average (ARMA) psd estimation, with parameters obtained by exact maximum likelihood estimator (MLE).With 4 Figures 相似文献
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曲线拟合背景场在提取大气重力波参数中的缺陷 总被引：2，自引：0，他引：2
利用一次东亚副热带高空急流演变过程的高分辨率数值模拟结果,采用Morlet小波分析和Fourier功率谱分析方法,以3阶和4阶曲线拟合为例,研究了提取大气重力波参数时常用的曲线拟合背景场获取方法的缺陷.结果表明:虽然4阶拟合对原始风廓线的拟合程度高于3阶拟合,但基于4阶拟合背景场得到风速扰动垂直廓线后,所提取的重力波参数和实际情况的差异大于3阶曲线拟合方法的结果.因此,不能将背景场对原始风廓线的拟合程度作为判断重力波参数提取准确率的依据.曲线拟合方法在大多数情况下会使扰动场中包含背景场信号,且所包含的背景场信号强度差异很大,同时还会引入虚假波信号.所以在提取大气重力波参数时,采用曲线拟合方法获取背景场存在缺陷,需要设计更合理的背景场获取方法. 相似文献
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奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。 相似文献
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互相关函数法是一种常用的时延估计方法,但在低信噪比和闪电存在多分叉的情况下,该方法的效果不理想。针对这一问题,该文选取广州地区2009年8月24日19:08:04和2012年5月5日08:01:00的两次闪电过程的雷声记录,结合高速摄像资料,比较了互相关函数法和改进的互功率谱相位法在雷声声源定位中的应用效果。首先,利用互相关函数法和改进的互功率谱相位法计算声源点的方向信息,定位结果与高速摄像照片对比具有较好的一致性,证明了定位方法的可靠性,对比结果表明:在低信噪比环境和多分叉闪电情况下,改进的互功率谱相位法能够获得比互相关函数法更好的定位效果。最后给出了综合利用改进的互功率谱相位法计算得到的方向信息和声源点与观测点的距离信息得到的雷声声源三维定位结果。 相似文献
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为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型（T-Matrix模型）进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据（DSD）进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO（Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization）优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSU-HIDRO优化算法（简称CSU-HIDRO_I）的应用效果,本文选取2016～2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(ZH)关系法（WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法）和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20～60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:（1）CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。（2）PPS法对小雨（降水率R<2.5 mm/h）存在一定的高估,对大雨及暴雨（R>8 mm/h）存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。（3）PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。 相似文献
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风廓线雷达（wind profile radar,WPR）因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法（WPR-HW）,并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法（WIND）风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。 相似文献
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该文介绍了地面雨滴谱观测方法的研究, 通过增大取样面积、增加辅助观测手段, 改进了传统的滤纸取样法, 设计出图像自动识别软件应用到雨滴谱资料的处理中, 这种方法不仅可以增加观测的样本数, 以获得稳定的雨滴谱资料, 而且有利于资料的相互配合与分析。对其图像的位置变化、形状改变、滴谱重叠等情况进行验证以及对计算结果进行误差分析, 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 自动图像处理程序运行结果稳定可靠。程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 对于大滴溅散而形成的很多溅散滴时, 会处理成很多单独的小雨滴, 同时也说明无法解决溅散问题。在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来, 往往会将重叠在一起的雨滴视为一个滴, 从而带来观测雨滴数量减少的现象。从雨滴谱资料处理误差分析上看, 斑迹直径在3~18 mm时相对误差小于6%, 对于直径小于4 mm雨滴误差完全控制在6%以内, 且在处理小滴时误差更小。该方法在地面雨滴谱观测及资料处理中准确度高、性能稳定、实用性强, 为雨滴谱资料的处理分析提供了一个新的思路, 可以应用到实际工作中。 相似文献
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理论上,对常规天气雷达信号进行相关分析可得多普勒谱宽,但此法是否有实用价值即实测精度如何是一个需要探讨的问题。用模拟方法对此进行研究是比较理想的既经济又灵活。本文模拟了一个可以改变谱形参量的接近实际的随机多普勒复频谱,对复频谱进行傅里叶反变换得到天气雷达回波的时域信号。然后对时域信号进行相关分析以求得自相关曲线和多普勒标准差。通过不同条件下多次试验结果的分析,得出不同的信噪比及多普勒谱形对相关法测量多普勒谱宽精度的影响,这对于用相关法从实际的常规天气雷达信号中获取多普勒谱宽有一定的指导意义。 相似文献
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应用谱分析和周期图方法,探讨农业气象热量因子的周期波动,可取得较好的定量结果。上海等地的10℃活动积温、有效积温及其持续期的中短周期分析表明,农业气象热量因子具有7—8年和2—3年的周期波动,尤以8年周期最为显著。在三要素中,又以有效积温的周期波动最为稳定。 作者试图通过这个研究为农业气象预报和农业气候分析提供一些参考依据,并将谱分析方法引用于农业气象研究。 相似文献
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基于漂移克里金融合雷达、雨量计定量估测降水研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文中介绍了一种新的融合雷达和雨量计数据开展定量估测降水研究的空间信息统计学方法—Kriging with external drift(KED)方法。该方法能很好地融合高精度、低时空分辨率的雨量计数据和低精度、高时空分辨率的雷达数据进行插值。通过变异函数描述降水场的空间结构信息,能够充分利用数据间的空间相关性,来改进估测精度和提高处理速度。利用其优良的数学特性,以期在定量估测降水业务研究上进行新的探索和尝试。选用湖南省有代表意义的3次降水过程资料,通过雷达直接估测降水（RAD）、变分校准（VAR）以及KED 3种方法,分别与雨量计测量值进行对比分析,选用代表站进行交叉验证结果均表明：RAD的均方差、绝对误差、相对误差最大,VAR次之,而KED最小。KED估测的结果与雨量计测量降水最为接近,估测效果最好;3种方法与雨量计实测值计算一定范围的误差频率,KED估测值具有最小的均方差和最小的标准差,且误差分布相对集中在0值附近,斜度和峰度最佳,试验证明该方法不仅能提高降水估测精度,且优于其他方法,VAR均方差次之,RAD均方差效果相对较差。联合雷达、雨量计估测降水的实质是把雷达估测值与雨量计测量的结果相融合,以雨量计来校准雷达估测值,保留了雷达探测到降水的中、小尺度精细特征。校准后的雨量场数值接近雨量计测值,而且能够准确反映雷达测得的降水分布形式。 相似文献
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利用2008年1—9月北京延庆地区对流层CFL-08风廓线雷达和2009年7—12月广东东莞地区边界层CFL-03风廓线雷达晴空大气探测资料,对大气返回信号功率谱密度分布及雷达系统噪声幅度统计特征进行分析。基于大气返回信号的谱分布符合高斯分布的统计结果,采用高斯模型对大气返回信号谱进行模拟;雷达系统噪声是白噪声,其谱线幅度的统计特征呈高斯分布,在此基础上,通过生成高斯分布随机函数对雷达探测输出信号进行信号谱分布的仿真模拟,并采用雷达探测信号的谱参数对仿真模拟进行检验,效果较好。该文应用仿真模拟的数据,对风廓线雷达信息处理方法及其处理精度进行了初步试验和分析。 相似文献
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为了实现近实时公里级的高速公路能见度监测,提出了一种基于多尺度融合网络的能见度估计方法。首先,从道路监控视频中提取道路场景图像,并对图像进行质量控制;分别采用引导滤波、光谱滤波、景深估计模型从路面场景图像中提取细节结构特征、光谱特征与场景深度特征;然后,构建多尺度融合网络自适应融合结构特征、光谱特征与场景深度特征,并从中提取能见度特征;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度等级。此外,为了训练与测试模型,构建了真实道路场景图像数据集,共包含18 000张标注图像。实验结果表明,多尺度融合网络可显著提升高速公路能见度估计的准确性,能见度等级分类准确率可达81.76%。 相似文献
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概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献
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最大熵谱的优良特性和预报误差过滤系数阶数的确定 总被引：4，自引：0，他引：4
最大熵谱分析比通常谱分析分辨率高,峰值偏离小,特别适宜于短资料或长周期的谱分析,这对气候分析和中长期过程的周期分析是有显著意义的。最大熵谱分析的预报误差过滤系数的阶数,可以在最终预报误差(FPE)_m 的前后两个极小值的谱估计一致的条件下,用前一个极小值的 m 数来确定。 相似文献
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在数值预报和数值模拟中,描述空间微分项的最主要的方法是有限差分法,但使用差分方法会引入截断误差.伍荣生1979年指出,通过在原物理场的基础上构造一个新的物理场,替代原物理场进行差分计算,可以达到减小误差的目的.该文是伍荣生1979年工作的继续,目的在于解释伍荣生1979年所构造的差分格式并得到更为一般化的差分格式.文中给出新的差分格式结合了经典有限差分方法的快速计算和谱方法的高精度的优点.如果在一个给定的网格上对气象要素场进行离散傅里叶级数展开,则基函数(正弦或余弦)的频谱是事免已知的.作者将伍荣生1979年构造物理场的方法视为对物理场的一次平滑,探讨了获取二次平滑场、多次平滑的一般化方法.获取平滑场的基奉原理是使得在固定频谱上的差分逼近程度达到最优.通过对频谱上的累计误差的下降速度分析表明,平滑次数的上限为3次.数值分析的结果表明,二次平滑的最大误差是未作任何平滑的最大误差的0.04倍,在使用相同计算代价的情况下,二次平滑的最大误差是经典的差分格式的0.3倍.平流试验的结果也表明,新的差分格式即一次平滑、二次平滑方案的结果远远优于经典的差分格式.新的差分格式意义在于,在不加密网格的情况下提供了一条提高数值计算精度的途径. 相似文献