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1.
激光雷达能见度仪是探测大气能见度的有效手段,但其回波信号微弱且易受各种噪声干扰.抑制背景噪声并从中提取有用信号,对提高能见度反演精度十分重要.采用经验模态分解算法对回波信号进行分解及重构,达到了良好的去噪效果.仿真试验表明,经验模态分解算法有效提高了回波信号的输出信噪比,降低了测量值的均方根误差.通过处理晴天、阴天、雾... 相似文献
2.
针对传统时间序列模型无法有效预测模态混叠数据的不足,本文提出了一种基于CEEMDAN-SE-ARIMA的组合模型,并且对东北地区2016—2020年夏季降水量进行了实证分析。首先,基于完全自适应集合经验模态分解方法,将降水时间序列分解为多个本征模态分量,并根据不同分量样本熵的计算结果进行分量序列重构。然后,针对每一个重构分量,构建自回归移动平均预测模型。最后,将各分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。此外,还构建了ARIMA单一模型和其他组合模型,旨在与CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型对比。结果表明:CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型考虑了时间序列的模态混叠特征,能有效提高东北地区夏季降水时序模型的预测能力,具有良好的预测应用价值。预测结果较单一模型和其他组合模型均有所提高,MASE降低了0.02～0.91 mm,RMSE降低了0.80～130.49 mm,MAE降低了2.52～129.84 mm,MAPE降低了1.08～35.53 mm。CEEMDAN-SE-ARIMA模型在降水变率较小的西北部区域预测效果更好,对东南部区域的极值分布中心预测较为准确。 相似文献
3.
显著经验正交函数分析及其在淮河流域暴雨研究中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
经验正交函数分解（EOF）是气候特征研究中常用的分析方法,但由于方法本身的原因,EOF 主要模态不一定都能有效揭示资料场包含的气候模态。利用中国基本站和基准站1950—2009年逐日降水资料,运用显著经验正交函数分解（Disˉ tinct EOF,DEOF）方法研究了淮河流域暴雨的统计特征。结果表明 DEOF 第1模态呈现了淮河流域暴雨量在南北方向上存在相反的变化,即流域中部、南部偏多（偏少）时,北部则偏少（偏多）,第1主成分具有显著的16—17 a 周期性变化,表明流域南北的旱涝变化存在年代际振荡;第2模态表现了淮河流域中部暴雨量的异常变化,第2主成分有明显的线性趋势,说明近50年来流域中部地区暴雨量有明显的上升趋势,并且在1990年前后由偏少转为偏多。对比 DEOF 和 EOF 的分析结果,发现DEOF 能排除资料场中与随机扩散模型相关性较高的空间特征,能抓住与随机扩散模型有显著差异的分布特征并凸出显示出来,能从较强的背景噪声中凸出物理信号,因而能更好地估计真实的气候模态。 相似文献
4.
提出基于小波包变换的EMD算法,并将其应用于超声回波信号去噪.对于采用EMD分解含高斯白噪声的超声缺陷信号存在模态混叠的问题,首先用小波包变换对信号作预处理,再对信号进行EMD分解,最后重构出有用的缺陷信号.实验结果表明:该方法不仅具有很好的消噪效果,而且重构的缺陷信号的波形失真度小,有利于对信号做进一步的定量分析. 相似文献
5.
夏季北半球环状模态及其周期分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对NCEWNCAR再分析资料中的北半球夏季（6—8月）海平面气压（sea level pressure,SLP）场进行EOF分解,其主要模态之一为夏季北半球环状模态（Northern Hemisphere annularmode,NAM）,体现出大气的纬向对称结构,SLP异常场在北极和中高纬地区呈现反相变化分布。通过经验模态分解和希尔伯特变换可知,夏季的环状模态具有准2a和准6a的年际周期,同时还具有准11a和准21a的年代际周期,其年际周期信号占主要部分。 相似文献
6.
对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型预测、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）预测和基于Hilbert变换（HilbertTransformation,HT）的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明：ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。 相似文献
7.
基于EEMD的黄河中上游夏季降水预报方法的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
传统的统计方法难以很好的对气候系统这一集非线性、非平稳性为一身的多层次系统进行处理。因此集层次化处理和平稳化处理的集合正交经验模态分解技术(EEMD)的提出,为解决上述问题提供了有效的途径。本文选取黄河中上游24个气象观测站的逐月降水资料,结合组合预报和集合预报思路,基于EEMD建立了统计预报模型。其中对降水序列中的高频部分进行了二次平稳化处理,实现对2008—2013年6—8月的降水预报,并用预报评分检测预报效果。结果表明:EEMD模型对黄河中上游夏季降水有着较强的预报能力,在该区域与气候模式和传统的统计方法相比具有更高的精度和更好的应用前景。 相似文献
8.
小波分析在雷击大气电场波形去噪分析中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
雷击时大气电场信号中混杂的噪声信号影响对真实大气电场信号的分析、提取和使用。文中通过计算仿真信号和去噪前后真实电场信号的均方误差,分析选取不同的小波函数、阈值法和小波分解层数对去噪效果产生的影响。考虑雷击时大气电场信号的信噪比,选用sym5小波和db5小波与minimaxi和rigrsure阈值法结合,且对小波的分解层数选用6~7层,进行大气电场波形的去噪处理,其去噪效果比较理想。最后,将该方法用于实际雷击大气电场波形数据的去噪处理,对雷击时电场波形的突变性检测中,在20个样本中有14个在首次雷击前1.5~2 h具有突变过程,占70%,这为将大气电场仪资料引入其他气象参数预报模型提供了切入点。 相似文献
9.
利用大气电场强度数据设计了一种雷电监测预警方法,并对江西省南昌县2020年8月的一次雷电过程进行预测。首先对大气电场仪采集的电场数据进行去噪处理和缺失填补,然后利用经验模态分解法分解大气电场数据,得到大气电场数据的幅值和频率的分布特征,运用多元回归模型构建雷电预警模型,预测未来一段时间内的大气电场强度值。参考大气电场强度等级划分表,开展雷电监测预警。结果表明,运用模型预测的大气电场强度结果与实况之间的可决系数均在0.9以上,即大气电场强度预测结果与实况较为接近,该监测预警方法具有一定的可行性。 相似文献
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小波分析和EEMD方法在广州气温及降水的多尺度分析中的差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波变换和集合经验模态分解（EEMD）的方法对广州市1908—2010年103 a的温度、降水资料进行多尺度分析,并对比EEMD和小波分析的差异。结果表明:（1） 小波分解基于先验的小波基函数和分解层次有较大的人为选择性,易产生虚假波动;（2） EEMD具有自适性,分解结果更稳定和一致,处理非线性、非平稳数据更准确;（3） EEMD分解显示,广州的温度、降水均存在2~6.8 a的年际尺度波动,年代际尺度上,温度表现为13.6 a、34 a、68 a的波动周期,降水存在22.6 a的波动周期。 相似文献
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背景噪声对语音信号的基音周期提取有很大的影响.结合能够对背景噪声进行有效降噪的EMD(Empirical Mode Decomposition)软阈值法,提出了一种噪声背景下语音基音周期提取的方法.首先将EMD软阈值降噪法和中心削波法相结合,对信号进行预处理,然后利用语音信号波形本身的信息,进行波形之间的匹配估计,从而获得准确的语音信号基音周期.仿真实验表明:与传统的基音周期提取方法相比较,所提方法在基音周期提取的准确度方面有很大的提高. 相似文献
12.
基于EMD 和集合预报技术的气候预测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
气候系统是典型的非平稳性系统,然而对于气候观测数据的处理通常是在时间序列平稳的假定下完成的,比如气温和降水的多步预报,这通常会导致预报准确度较低。为改进该缺陷,首先将非平稳数据序列分解成平稳的、多尺度特征的本征模态函数分量(IMF),再使用数值集合预报与逐步回归分析相结合的方式对每一个IMF 分量构建不同的预报模型,最后线性拟合成预报结果。通过Visual Studio 2008 开发平台使用上述方法建立了一个短期气候预报系统,采用广西区88 个气象站1957—2005 年的2 月距平气温数据进行实际验证。结果表明,相对于普通预测和单一预测方法,加入了EMD 和集合预报技术的方法在仅用历史资料进行多步预测的情况下,对于气候的变化趋势以及突发性气候具有更好的预报能力。 相似文献
13.
气溶胶作为大气环境中的重要组成部分,具有复杂的尺度分布结构。为研究其尺度分布特征,采用分形理论首先论述了常用的气溶胶谱分布函数具有分形不变性,然后在分形理论的指导下分别建立了气溶胶粒子和体积分形统计模型,而且以AERONET相关数据验证了分形模型的有效性和实用性,并采用分段分形的方法改进了气溶胶体积分形模型。最后分析研究了分维数的实用意义和分布情况,讨论了气溶胶分维数变化和粒度分布的关系。结果表明：气溶胶粒子数和体积分维数之间存在线性关系,上半年的大气溶胶粒子数分维数的变化幅度明显小于下半年的变化幅度;研究区域大气气溶胶中细粒子分布比较密集,大粒子分布比较分散。分形理论为研究大气气溶胶的尺度分布特征提供了新的方法与手段,具有广阔的研究与应用前景。 相似文献
14.
Shuoben Bi Shengjie Bi Xuan Chen Han Ji Ying Lu 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2018,54(4):611-622
Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction. 相似文献
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自Markowitz投资组合理论问世以来,投资组合选择问题就受到了国内外很多学者的关注,并对其进行了大量研究.本文首先阐述了现代投资组合的理论框架,然后介绍了不同时期国内外学者的研究成果和方法,接着较为详细地介绍了带有行为投资的最优消费和投资组合问题并给出了含损失厌恶的投资组合模型,最后在通胀、跳扩散以及Knight不确定环境下对含有损失厌恶的最优消费和投资组合模型进行了拓展. 相似文献
16.
噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识以及图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题.本文提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型.在该模型中,赋权的l2项作为保真项,包含小波框架的l1项作为正则项.同时,又提出了解决该模型的重新赋权的split Bregman算法.最后,利用仿真实验以及PSNR（峰值信噪比）指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效. 相似文献
17.
Luís Gustavo N. Martins Scott D. Miller Otávio C. Acevedo 《Boundary-Layer Meteorology》2017,163(1):123-141
A methodology based on Empirical mode decomposition (EMD) was used to filter out non-turbulent motions from measurements of atmospheric turbulence over the sea, aimed at reducing their contribution to eddy-covariance (EC) estimates of turbulent fluxes. The proposed methodology has two main objectives: (1) to provide more robust estimates of the fluxes of momentum, heat and CO\(_2\); and (2) to reduce the number of flux intervals rejected due to non-stationarity criteria when using traditional EC data processing techniques. The method was applied to measurements from a 28-day cruise (HALOCAST 2010) in the Eastern Pacific region. Empirical mode decomposition was applied to 4-h long time series data and used to determine the cospectral gap time scale, \(T_\mathrm{{gap}}\). Intrinsic modes of oscillation with characteristic periods longer than the gap scale due to non-turbulent motions were assumed and filtered out. Turbulent fluxes were then calculated for sub-intervals of length \(T_\mathrm{{gap}}\) from the filtered 4-h time series. In the HALOCAST data, the gap scale was successfully identified in 89% of the 4-h periods and had a mean of 37 s. The EMD approach resulted in the rejection of 11% of the flux intervals, which was much less than the 68% rejected when using standard filtering methods based on data non-stationarity. For momentum and sensible heat fluxes, the averaged difference in flux magnitude between the traditional and EMD approaches was small (3 and 1%, respectively). For the CO\(_2\) flux, the magnitude of EMD flux estimates was on average 16% less than fluxes estimated from linear detrended 10-min time series. These results provide evidence that the EMD method can be used to reduce the effects of non-turbulent correlations from flux estimates. 相似文献
18.
JIN Long KUANG Xueyuan HUANG Haihong QIN Zhinian WANG Yehong 《Acta Meteorologica Sinica》2005,19(2):216-225
Because of overfitting and the improvement of generalization capability (GC) available in the construction of forecasting models using artificial neural network (ANN), a new method is proposed for model establishment by means of making a low-dimension ANN learning matrix through principal component analysis (PCA). The results show that the PCA is able to construct an ANN model without the need of finding an optimal structure with the appropriate number of hidden-layer nodes, thus avoids overfitting by condensing forecasting information, reducing dimension and removing noise, and GC is greatly raised compared to the traditional ANN and stepwise regression techniques for model establishment. 相似文献
19.
M. Marani 《Climate Dynamics》1999,15(2):145-152
A new, observationally based, parametrization of the thermal emissions by the Earth-atmosphere system for use in simple climate
models is presented and discussed. The parametrization, allowing for the modelling of outgoing longwave fluxes in both clear
and cloudy sky conditions, introduces temperature-dependent emissivities in a grey-body formulation, whose expressions are
based on data from by the International Satellite Cloud Climatology Program (ISCCP). The proposed parametrization is compared
to traditional ones and is used in a simple energy-balance model. It is shown how, unlike the traditional parametrizations,
the proposed one correctly reproduces the runaway greenhouse phenomenon, i.e. the impossibility of an equilibrium for values
of the solar constant larger than a critical one, which is known to occur in more complex radiative-convective models. It
is also seen that the new parametrization induces the existence of a varying number of equilibria, depending on the value
of the solar forcing, in agreement with previous studies. Further, the new parametrization is used to explore the effects
of clouds on the Earth-atmosphere energy balance. It is found that for certain values of the model parameters the radiative
effect of clouds might be either net cooling or net warming, depending on the magnitude of the solar forcing.
Received: 12 January 1998 / Accepted: 23 July 1998 相似文献