拉萨市近49年气温变化特征研究

2019年6月24日拉萨市出现了30.8℃的高温,创历史新高.为了更好的了解拉萨市气候变暖的机理以及评估该区域未来气候的变化状况,本文基于拉萨市自动气象站近49年的观测数据,采用线性趋势法、Mann-Kendall (M-K)突变检验、小波分析、R/S分析等方法深入研究了多时间尺度上气温的时空演变特征.结果 显示:(a...     

降水量时间序列变化的小波特征

利用小波变换对降水量时间序列的多时间尺度变化及突变特征进行了探讨。小波变换不仅能将降水量时间序列的频率特征在时间域上展现出来，清晰地给出各种时间尺度的强弱和分布情况以及早涝变化趋势和突变点，而且还能分析出其主要周期。以新安江流域黄山地区主汛期(5—7月)和年降水量为例，计算表明，其年际及年代际时间尺度在时域中分布不均匀，具有明显的局部化特征；同时分析出主汛期降水具有8年、19年左右的周期，年降水存在6年、19年左右的周期；研究还表明，主汛期降水与年降水的时间尺度变化比较接近。     

霍林河中游径流量序列的多时间尺度特征及其效应分析

霍林河是松嫩平原西部地区科尔沁、向海和查干湖湿地的重要补给水源。通过对其中游白云胡硕水文测站46a的年径流量序列的多时间尺度分析,探讨霍林河径流演变的近似周期性,识别霍林河径流变化对其下游洪泛湿地水源补给的规律,以及这种规律控制下的洪泛湿地环境演变。小波分析表明,霍林河白云胡硕水文站年径流序列主要存在3个尺度的周期变化,不同时间尺度下周期信号的强弱在时频域中的分布具有较强的局部特征,以大于30a尺度的年代际周期变化起主导作用,该尺度下,霍林河径流演变呈现出丰、枯、丰的交替振荡,下游洪泛湿地景观演变相应表现出阶段性特征,1990年代以前尤为突出。能量相对较弱的中、小时间尺度径流量周期性变化,与强烈的人类干扰活动相比,对下游洪泛湿地环境演变的作用效果不明显,突出表现在1990年代以后。     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

基于小波分解和ARMA模型的空气污染预报研究

细颗粒物PM2.5为首要污染物的空气污染严重影响了公众健康,对空气污染进行有效预报具有十分重要的意义。而目前常用的空气污染物浓度预报方法在短时事件和意外事件预测方面存在不足。利用小波多尺度分析方法改进ARMA预测模型,并将其应用于短时空气污染物浓度预测。改进模型通过小波分解方法将时间序列分解为一个近似序列和多个细节序列,分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行重构,得到最终预测结果。以天津市2014年PM2.5浓度数据为例,分别采用ARMA模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型以及基于小波多尺度分解改进的SVR模型和基于小波多尺度分解改进的ARMA模型进行了对比分析。结果表明:1)小波多尺度分解能够显著提高SVR模型和ARMA模型预报精度;2)ARMA、SVR、ANN等传统模型在重污染情况下预报精度显著下降,而小波分解改进策略能够较好地解决这个问题;3)基于小波多尺度分解改进的ARMA模型预报精度较高,是城市污染物浓度预报的有效手段。     

基于EOF的浙江省降水变化时空分析研究

根据浙江省17个气象站点1959年-2010年逐日降水观测数据,采用z指数方法,并运用Morlet小波分析和Kriong空间插值法对浙江省近52年降水时空分布特征进行经验正交函数(EOF)方法对比分析.研究结果表明:从时间变化方面来看,1958年-2008年间的降水变化呈波动式下降趋势,减小趋势为0.643mm/a,年代际变化不大,年际变化幅度较大,且呈周期性变化,主周期约为12年,次周期为32年和3-4年;从空间变化方面来看,根据EOF分析,浙江省降水分布呈总体一致性,东南、西北近似对称.主体变化是由东南,东北沿海两个方向和西北向内陆递减,降水中心分布浙东南、浙东北和浙西南地区.     

近60a来中国洪涝灾情变化趋势持续性和周期性研究

本文利用Hurst指数和小波分析工具对洪涝灾情的1950~2010年的变化动态作了分析,揭示了灾情序列的趋势持续性、特征时间尺度、周期特征和突变点,同时还定性地预测了洪涝灾情的未来走势。研究结果发现:1)根据Hurst指数计算结果,受灾面积时间序列的Hurst指数为0.9338,具有很强的正持续性。未来有进一步增加的趋势。因灾死亡人口数时间序列的Hurst指数为0.4845,具有很弱的反持续性。而房屋倒塌间数时间序列的Hurst指数为0.6124,具有较弱的正持续性,未来有较弱的减少趋势。2)小波分析方法具有较好时空域特性,可以描述洪涝灾害灾情变化的多尺度特征,将隐含在灾情序列中随时间变化的周期震荡显现出来,并确定灾情序列中的突变点位置,为深入探索中国洪涝灾害的时空复杂性提供了全新的理论工具。3)中国洪涝灾害灾情都存在多时间尺度特征,不同的时间尺度表现为不同的循环交替,大尺度的周期变化嵌套着小尺度的周期变化。总体上表现为由小尺度的震荡剧烈,没有明显的规律到大尺度出现明显规律后继续增强或先升后降。4)60 a来,中国洪涝灾害受害面积总体上保持着增加的趋势。在9 a和25 a上分别存在着第1和第2主周期。中国洪涝灾害因灾死亡人口总体上保持着明显减少的趋势。在8 a和18 a上分别存在着第1和第2主周期。中国洪涝灾害倒塌房屋总数总体上保持着减少的趋势。在8 a、17 a和25 a上分别存在着第1、第2和第3主周期。     

基于小波分析的声发射信号处理

小波分析作为一种新的信号分析处理方法，可对任意信号，信号的任一时刻、任一频段进行时频分析。将小波分析用于声发射信号处理，有助于声发射技术的发展与推广应用。     

洪泛湖泊水位-流量关系的非线性特征分析

湖泊的水位-流量关系是湖泊水文特性的重要表征。该关系与湖盆形态、湖泊与周围水系的水力联系等因素有关。鄱阳湖是长江中游的大型通江湖泊,洪泛特征显著。本文以鄱阳湖为例,研究洪泛湖泊入湖流量-湖泊水位关系及非线性特征。基于1960~2010年实测湖泊日水位和流域日径流数据,采用交叉小波和小波相干方法分析多时间尺度上水位对入湖流量的响应关系。结果表明,鄱阳湖入湖流量-湖泊水位关系存在3个特征阶段:阶段1中,入湖流量与湖泊水位相位差从0°过渡到45°~90°,水位上升初期与流量同步上升,后期水位对流量的响应产生迟滞效应,滞后时间为2~9d;阶段2中,入湖流量与湖泊水位相位差在90°左右波动,入湖流量率先下降,湖泊水位却保持缓慢上升;阶段3中,入湖流量与湖泊水位的相位变化与阶段1相反,从45°~90°过渡到0°,湖泊水位与入湖流量下降逐渐变为同步。本文提出鄱阳湖入湖流量-湖泊水位关系的3个阶段并分析其产生的主要原因,概化其水文特征,对通江洪泛湖泊的水文特征有新的认识,为下一步湖泊水文过程的刻画与模拟提供重要理论基础。     

基于小波包分析的框架结构损伤识别

损伤将引起结构动力特性和动力响应的变化,反过来,可以通过结构动力性能或动力响应的变化识别结构损伤,但它们对结构局部损伤并不十分敏感。而小波包分析具有优越的时-频局部化性能,可以在时—频域以任意精度进行信号分析。本文在小波包分析基础上,提出了基于小波包分析的损伤检测和识别方法:首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过考察各组分小波信号的变化情况识别损伤。该方法仅利用结构响应数据识别损伤,实测方便,计算简单,并通过3层钢框架结构的模型试验成功地识别出损伤时刻和损伤位置,验证了其可行性。