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地核与固体地球之间角动量的交换虽然可以明显引起十年尺度的日长变化,但两者之间的耦合机制尚不明确.为了对日长年代际变化进行更深入的分析,有必要对其中主要的周期信号进行识别和提取.为此,本文利用标准Morlet小波变换方法,对精度相对较差的长期日长数据(1760-2018)进行处理,识别和提取出了 7个频率稳定的长周期信号,周期分别为11.7年、13.5年、15.6年、19.4年、22.5年、32.4年和67.4年.此外,基于信号的时域提取结果,计算获得了相应信号的平均振幅,分别为0.07 ms、0.11 ms、0.10 ms、0.21 ms、0.36 ms、0.49 ms和0.96 ms,并对信号的时域变化特征做了初步分析,可以为进一步研究与日长年代际变化相关的的物理机制提供一定的参考. 相似文献
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为对日长年际变化进行更细致分析,利用标准Morlet小波变换方法,从日长变化序列中识别和提取出6个主要的年际信号,周期分别为2.3 a（2.4 a）、3.3 a、3.7 a、4.8 a、6.1 a和8.1 a,并基于信号的时域提取结果,计算获得相应信号的平均振幅,依次为0.08 ms、0.05 ms、0.05 ms、0.07 ms、0.10 ms和0.07 ms。仿照提取出的6个日长年际信号,对大气角动量序列中相应的信号进行提取,并对两者进行相关性分析。结果显示,大气和日长对应的4个高频年际信号（2.3 a（2.4 a）、3.3 a、3.7 a和4.8 a信号）存在强相关,相关系数分别为0.99、0.93、0.99和0.91,且大气的激发贡献率依次为99.7%、63.1%、94.7%和69.3%,表明日长2.3 a（2.4 a）和3.7 a信号几乎完全可由大气解释,而大气也为其余2个日长信号的主要激发源;大气6.0 a、8.5 a信号与日长对应的6.1 a、8.1 a信号不相关或弱相关,相关系数分别为-0.11和-0.56。 相似文献
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