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    基于HHT的大連市年降水量多尺度演變分析

    2013-06-04 07:09:12王東

    王東

    【摘 要】應(yīng)用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的Hilbert-Huang變換(HHT)方法對(duì)大連站1951~2010年年均降水量序列進(jìn)行分析,探討了大連站降水變化的周期特征及其演變趨勢(shì),結(jié)果表明:大連市降水存在2-4年、3-8年年周期,11年和20年左右年代際周期特征,近60年降水量呈逐漸減少的趨勢(shì),這種趨勢(shì)在20世紀(jì)80年代最明顯。

    【關(guān)鍵詞】經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD);Hilbert-Huang變換;大連市;年降水量

    水資源是人類及其他生物生存不可缺少的資源。水資源主要由降水量和蒸發(fā)量決定,蒸發(fā)量依賴于溫度,而溫度的年際變化比降水量的年際變化小,因此,水資源的變化主要受降水量變化的影響。降水量隨時(shí)間的變化存在年際和年代際等多種時(shí)間尺度[1],對(duì)于降水的周期特征和變化趨勢(shì),學(xué)者作了大量研究[2-3],且多采用功率譜分析進(jìn)行降水量序列的周期性分析,但功率譜分析是一種純頻域分析方法,只能了解波動(dòng)在整個(gè)時(shí)間域上的頻譜特征,不能反映出主要周期在局部時(shí)間區(qū)域上的分布特征,以及不同尺度的不同特征。而造成降水的大氣過(guò)程大都是非線性、非穩(wěn)定的,降水在時(shí)間和空間分布上往往呈現(xiàn)出極強(qiáng)的隨機(jī)性,功率譜分析法無(wú)法揭示其不確定性行為機(jī)制。 Huang[4]1998年提出一種新的數(shù)據(jù)分析方法—經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和Hilbert-Huang變換(HHT),與功率譜分析相比,該方法可得到振幅和頻率隨時(shí)間的變化,這消除了為反映非線性、非平穩(wěn)過(guò)程而引入的無(wú)物理意義的簡(jiǎn)諧波。本文利用EMD-HHT方法對(duì)大連市1951-2010年年降水序列進(jìn)行分解,以期揭示大連市降水的多尺度特征及可能的影響機(jī)制,為掌握當(dāng)?shù)亟邓艣r和預(yù)測(cè)未來(lái)降水趨勢(shì)提供一定的參考。

    1.資料與方法

    1.1資料

    選取國(guó)家基準(zhǔn)氣象站大連站的日降水資料,日降水資料記錄有6種形式[5]:無(wú)降水,痕量降水(日降水量少于0.1mm),霜、霧或露造成的降水量,完全降雪造成的降水量,雪和雨造成的降水量,降雨形成的降水量。因?yàn)榈诙惡偷谌惤邓刻?,本文分析中與第一類等同對(duì)待忽略不計(jì)。文中所用年降水總量是完全降雪造成的降水量、雪和雨造成的降水量、降雨形成的降水量三種形式降水量的總和。

    1.2方法

    方法包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和希爾伯特-黃氏變換兩部分,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能夠?qū)Ψ蔷€性、非平穩(wěn)信號(hào)逐級(jí)進(jìn)行線性化和平穩(wěn)化處理,把不同尺度的波動(dòng)分離出來(lái),最后得到趨勢(shì)分量,其中不同尺度的波動(dòng)被定義為本征模函數(shù)(IMF),本征模函數(shù)(IMF)包含并突出了原信號(hào)的局部特征信息,希爾伯特-黃氏變換將EMD分解得到的IMF分量進(jìn)行進(jìn)行變換,得到IMF分量隨時(shí)間變化的瞬時(shí)振幅和頻率。

    2.年降水變化特征分析

    2.1年降水量基本情況

    1951-2010年大連市年平均降水量618.8mm。最大年均降水量970.2mm,出現(xiàn)在1951年,最小年均降水量258.2mm,出現(xiàn)在1999年,最大降水量是最小降水量的3.8倍;可見(jiàn),大連市年均降水量差異較大。從大連市平均降水量年際變化過(guò)程看(圖1),總體呈下降趨勢(shì),線性傾向率達(dá)到18.1mm/10a。分析大連市不同年代降水量變化:大連市年代降水的多寡變化表現(xiàn)出明顯的階段性。20世紀(jì)50、60和70年代年均降水量分別為640.1mm、669.4mm、663.7mm,均高出平均值618.8mm,而20世紀(jì)80、90年代和21世紀(jì)前10年年均降水量為563.7mm、578.5mm、597.1mm,均低于年均降水量。整體來(lái)看,前30年降水偏多,后30年降水偏少,轉(zhuǎn)折出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代至80年代,80年代年均降水量較70年代少了100mm。

    圖1 1951-2010年大連市降水量年際變化趨勢(shì)

    2.2年降水量的尺度分析

    不同尺度信號(hào)對(duì)原始序列的影響程度有很大差異,Huang[4]提出EMD分解有可能產(chǎn)生虛假分量,并認(rèn)為相關(guān)系數(shù)較大、圖像相似性較好的分量才是主要的分量。為研究各IMF分量對(duì)原降水序列的重要性,計(jì)算各IMF分量與原序列的相關(guān)系數(shù)以及其方差貢獻(xiàn)(表1),由表可見(jiàn),IMF1分量與原序列的相關(guān)性最高,對(duì)原序列的貢獻(xiàn)也最大,達(dá)到69.7%,表明此分量包含了原序列大部分的信息;其次是IMF3與原序列的相關(guān)程度達(dá)到99.9%顯著性水平,其方差貢獻(xiàn)為12.3%;IMF2分量方差貢獻(xiàn)為8.5%;IMF4分量和Res項(xiàng)與原序列相關(guān)性較低,二者未通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn)??芍捍筮B市年降水量的變化主要由IMFl、 IMF3和IMF2這3個(gè)頻段的振蕩所決定。

    表1 各IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)對(duì)年降水序列的方差貢獻(xiàn)及相關(guān)系數(shù)

    **通過(guò)α=0.001顯著性檢驗(yàn),*通過(guò)α=0.05顯著性檢驗(yàn)

    利用分解的大連站年降水量的IMF分量進(jìn)行HHT變換,得到降水量的振幅—頻率—時(shí)間三維HHT譜,結(jié)果見(jiàn)圖2;圖2是三維平面灰度圖,振幅數(shù)值的平方值代表能量,圖中白亮的區(qū)域表示高能區(qū),暗影區(qū)表示低能區(qū),HHT譜全面、細(xì)致地反映了1951-2010年大連市年降水量自高到低各個(gè)頻率的能量分布情況。整體來(lái)看,高頻分量相對(duì)低頻分量能量要強(qiáng)的多,且各個(gè)頻率的分布明顯不均勻,高頻分量離散程度較高,除個(gè)別年份振蕩能量相對(duì)較弱外,大部分年份能量較強(qiáng)。IMF2分量所對(duì)應(yīng)頻段的振蕩其波形較IMF1分量要規(guī)則,離散程度減弱。IMF3分量對(duì)應(yīng)頻段的振蕩在60年內(nèi)分布相對(duì)均勻。IMF4分量對(duì)應(yīng)的低頻振蕩前30年明顯弱于后30年。

    圖2 大連市年平均降水量HHT譜

    趨勢(shì)項(xiàng)R代表整個(gè)序列總的趨勢(shì)發(fā)展過(guò)程,1951年以來(lái)大連市的降水量整體上在不斷減少,但這種變化并非是線性的,不同的時(shí)期其變率存在一定差異,其中50年代年降水呈微弱的上升趨勢(shì),60年代至上世紀(jì)末年降水量的變化趨勢(shì)是單調(diào)遞減的,其中80年代前后遞減趨勢(shì)最明顯,21世紀(jì)前10年降水又呈現(xiàn)遞增趨勢(shì);趨勢(shì)分量的非線性也反映了降水量序列的非平穩(wěn)性。

    3.結(jié)論

    (1)應(yīng)用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的Hilbert-Huang變換(HHT)方法對(duì)大連市1951-2010年年降水量序列進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn):大連市降水存在2-4年、3-8年年周期,11年和20年左右年代際周期特征。

    (2)大連市年降水量的變化主要由2-4年、3-8年,11年這3個(gè)尺度的振蕩所決定,且2-4年周期振蕩對(duì)降水的貢獻(xiàn)較其它兩個(gè)尺寸的振蕩顯著。

    (3)大連市年平均降水量總體呈下降趨勢(shì),20世紀(jì)80年代降低趨勢(shì)最為明顯。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]朱瑞兆,譚冠日,王石立.應(yīng)用氣候?qū)W概論[M].北京:氣象出版社,2005.

    [2]袁再健,沈彥俊,褚英敏等.黃河流域近40年來(lái)降水和氣溫變化趨勢(shì)及其空間分布特征[J].水土保持研究,2009,16(3):24-26.

    [3]霍正文,陳文,凡炳文.近54年定西市降水趨勢(shì)及突變分析[J].水文,2012,32(3):88-92.

    [4]Huang N E,ZHENG Shen.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[J].Proceedings of the Royal Society London,1998,454:903-995.

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