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连续的全球卫星导航系统(GNSS)基准站的坐标时间序列中包含了复杂的噪声信号、非构造形变及其它因素的影响,尤其在垂直方向,对GNSS基准站在国际地球参考框架(ITRF)下的运动速率估计产生了较大的干扰。为进一步提高速率精度,文中采用整体模态分解(EEMD)方法对GNSS基准站的垂向观测时间序列进行分解,并根据各种信号的Hurst值进行分类及重构为噪声信号、季节性信号和长期趋势信号,采用最小二乘方法拟合长期趋势信号得到垂向速率。通过对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)的GNSS台站从2001—2013年近13a的垂向坐标时间序列的实例分析,采用基于EEMD和Husrt指数的最小二乘法能够准确地估计GNSS基准站的垂向速率。 相似文献
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GPS信号在发送过程中会受到多种误差源的影响,例如星历误差、卫星钟差、电离层对流层延迟、接收机钟差等。这些误差附加在GPS信号上使其与真实信号产生一定偏差,也使GPS信号最终的应用结果产生一定程度上的偏差,这对于科研与日常使用是非常不利的,所以对GPS信号进行去噪处理是十分必要的。互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)为近几年出现的新的数据处理方法。它由集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)改进而来,不仅保留了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在处理非平稳信号方面的优点,又完善了EMD的模态混叠问题,且计算结果表明CEEMD去噪效果优于EMD和EEMD。 相似文献
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利用集合经验模态分解（EEMD）方法研究了登陆中国热带风暴频数的非平稳年际和年代际变化主要周期型。对1951—2006年登陆中国的热带风暴频数序列进行分解,分别得到包含有准4年（C01）、6～7年（C02）的年际周期分量和14～16年（C03）的年代际周期分量的时间变化型。这些分量给出了登陆中国热带风暴频数在不同时间尺度上独立的变化特征,其中C01周期分量强度最大,且与ENSO有关。登陆中国的热带风暴频数趋势分量不显著,表明近56年来登陆中国热带风暴无明显增加（减少）趋势。这些周期分量与夏季海平面气压场的相关分析表明,登陆中国热带风暴频数年代际变化与南半球热带和中高纬度环流系统的相互作用密切相关。 相似文献
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Trend,periodicity and abrupt change in streamflow of the East River,the Pearl River basin 总被引：2，自引：0，他引：2 
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下载免费PDF全文 The East River in the Pearl River basin, China, plays a vital role in the water supply for mega‐cities within and in the vicinity of the Pearl River Delta. Knowledge of statistical variability of streamflow is therefore important for water resources management in the basin. This study analyzed streamflow from four hydrological stations on the East River for a period of 1951–2009, using ensemble empirical mode decomposition (EEMD), continuous wavelet transform (CWT) technique, scanning t and F tests. Results indicated increasing/decreasing streamflow in the East River basin before/after the 1980s. After the early 1970s, the high/low flow components were decreasing/increasing. CWT‐based analysis demonstrates a significant impact of water reservoirs on the periodicity of streamflow. Scanning t and F test indicates that significantly abrupt changes in streamflow are largely influenced by both water reservoirs construction and precipitation changes. Thus, changes of streamflow, which are reflected by variations of trend, periodicity and abrupt change, are due to both water reservoir construction and precipitation changes. Further, the changes of volume of streamflow in the East River are in good agreement with precipitation changes. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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利用改进的EEMD方法对我国四大流域GRACE水储量时序进行分解，得到不同频率的信号分量。结果表明，流域水储量变化信号具有多种周期特性，长江、黄河、淮河和珠江流域的水储量变化序列中分别存在3.05 a、2.37 a、2.37 a和2.13 a的水循环周期。 相似文献
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采用一种基于聚类经验模态分解（EEMD）的HHT方法提取康定MS6.3地震强震记录的时频特性，通过对各台站获取的强震动加速度记录进行EEMD和Hilbert变换及谱分析，并与Fourier变换进行对比研究。结果表明，对于非线性的强震记录，采用EEMD能有效抑制EMD中存在的模态混叠问题。康定震区震害调查结果发现，“崩科”藏式建筑房屋表现出的震害特征较严重。通过Hilbert边际谱分析可以看出，震区台站主频集中在10 Hz左右，瞬时能量谱高频段信息较为丰富，而藏式建筑较差的抗震性也是造成震区“崩科”藏式结构房屋表现出震害偏重的重要原因。 相似文献
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基于REOF-EEMD的西南地区气候变化区域分异特征 总被引：1，自引：0，他引：1
西南地区是全球变化区域响应的特殊地区,探究其气候变化区域分异特征具有重要的科学意义。文中选用REOF方法开展研究区气温和降水变化特征的空间分区,借助EEMD与BG分割算法等方法细致辨析了不同气候分区的气候演变特征。结果显示：① 西南地区年均温和年均降水变化均可划分为3个亚区,各自的空间界限高度相似,但降水Ⅱ、Ⅲ区的界限更偏南。② 20世纪50年代以来各气温亚区的年均温显著升高,川渝气温变化与全球变暖同步,黔西、黔中、滇北散布若干点状冷区。各降水亚区的时空差异明显,相较Ⅲ区,Ⅰ、Ⅱ区年均降水的波动性及年代际变化的差异更显著。③ ENSO事件对研究区气候变化的影响深远,不同气温、降水亚区对其的响应不尽相同。④ 不同气温亚区年均温序列突变点的收敛性较强,大致发生在1997年前后。不同降水亚区年均降水序列突变点的收敛性较弱。⑤ 各气温亚区年均温增加的持续性较强,Ⅱ、Ⅲ区尤甚。降水Ⅰ、Ⅱ区降水变化趋势不甚明显且具有一定的随机性,Ⅰ区的可能呈减速趋缓的减湿趋势,Ⅱ区的可能出现弱度减湿趋势,Ⅲ区降水趋于弱增。 相似文献
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基于EEMD及BP神经网络的区域海平面多尺度预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于时间序列的统计预测模型是现阶段海平面高度预测的主要手段之一,然而海平面变化机理复杂,传统方法对于非平稳非线性的时间序列预测存在较大局限性,预测精度有待进一步提高.本文基于闸坡站长时间(1959～2011年)月均验潮序列,结合集合经验模态分析(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)与BP(Back Propagation)神经网络方法,提出一种改进的区域海平面变化趋势预测方法——EEMD-BP建模.本研究首先利用EEMD方法对原始序列进行分解,根据验潮序列中隐含的各个信号的不同频谱特征生成多个本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),达到将时间序列平稳化,提高信噪比的效果.然后由各IMF作为BP神经网络的输入因子,分别预测各IMF的未来变化趋势,最后将输出结果重建得到原始序列的预测值.结果显示,EEMD能有效提取序列中隐含的多时间尺度信号,神经网络能较好地预测海平面未来变化趋势,相对于直接使用BP神经网络进行海平面变化时间序列预测(R=0.76,RMSE=36.74mm,ME=-3.46),EEMD-BP建模预测精度有显著提高(R=0.89,RMSE=28.16mm,ME=2.31).说明EEMD-BP建模首先对非平稳非线性时间序列进行平稳化、降噪等处理,再分别对分解后序列进行预测,有利于提高预测精度.该方法为相关区域海平面变化趋势预测研究提供现实参考意义. 相似文献
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Trends in Temperature Extremes in Association with Weather-Intraseasonal Fluctuations in Eastern China 总被引：3，自引：0，他引：3
Trends in the frequencies of four temperature extremes (the occurrence of warm days, cold days, warm nights and cold nights) with respect to a modulated annual cycle (MAC), and those associated exclusively with weather-intraseasonal fluctuations (WIF) in eastern China were investigated based on an updated homogenized daily maximum and minimum temperature dataset for 1960–2008. The Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) method was used to isolate the WIF, MAC, and longer-term components from the temperature series. The annual, winter and summer occurrences of warm (cold) nights were found to have increased (decreased) significantly almost everywhere, while those of warm (cold) days have increased (decreased) in northern China (north of 40°N). However, the four temperature extremes associated exclusively with WIF for winter have decreased almost everywhere, while those for summer have decreased in the north but increased in the south. These characteristics agree with changes in the amplitude of WIF. In particular, winter WIF of maximum temperature tended to weaken almost everywhere, especially in eastern coastal areas (by 10%–20%); summer WIF tended to intensify in southern China by 10%–20%. It is notable that in northern China, the occurrence of warm days has increased, even where that associated with WIF has decreased significantly. This suggests that the recent increasing frequency of warm extremes is due to a considerable rise in the mean temperature level, which surpasses the effect of the weakening weather fluctuations in northern China. 相似文献
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基于HHT的吕宋岛西北海域叶绿素浓度及相关环境物理要素的多时间尺度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用基于集合经验模态分解(EEMD)方法而改进的Hilbert-Huang变换(HHT)方法,分析了吕宋岛西北海域从1997年9月至2009年7月近12年的月平均遥感叶绿素浓度观测序列以及相关环境物理要素时间序列,分离出各要素的特征振荡模态(IMFs);在此基础上以叶绿素与相关要素间具有相同或相近频率的IMF对偶之间相位差余弦值的方差为指标,探讨了该海域叶绿素浓度与环境场之间的联系。结果表明:1)海区各研究变量都具有明显的季节和年际振荡特征,叶绿素准年周期模态方差贡献达81%,年际变化中准两年振荡是海区诸要素共同的波动类型,此外叶绿素浓度还具有4年左右周期的振荡。2)除埃克曼抽吸速度在准年周期振荡上与叶绿素浓度显著正相关、Nio3区海表温度在准两年周期上有弱的正相关关系外,其余要素均与叶绿素浓度在不同时间尺度上呈负相关关系。这些结果说明HHT是气候序列多时间尺度分析中的一种有力工具。 相似文献