方愛花 黃冬云 汪婉娥
摘要 利用EMD方法對(duì)崇武國(guó)家基準(zhǔn)氣候站1954—2013年氣溫序列進(jìn)行分解,分析惠安縣氣溫多時(shí)間尺度變化特征。結(jié)果表明,近60年惠安縣年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫均呈上升趨勢(shì)。年平均氣溫在20世紀(jì)80年代前上升緩慢,20世紀(jì)80年代后上升顯著,變化過(guò)程起主要作用的是準(zhǔn)3年、準(zhǔn)6年和準(zhǔn)13.5年時(shí)間尺度變化周期;年平均最高氣溫變化過(guò)程起主要作用的是準(zhǔn)3年、準(zhǔn)21年和準(zhǔn)8年時(shí)間尺度變化周期;年平均最低氣溫變化過(guò)程起主要作用的是準(zhǔn)57年和準(zhǔn)2.5年時(shí)間尺度變化周期;年平均氣溫與年平均最高氣溫年際變化頻繁,起主導(dǎo)作用的都是準(zhǔn)3年周期波動(dòng),年平均最低氣溫年際變化較平緩,起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)57年周期波動(dòng)。
關(guān)鍵詞 惠安縣;氣溫;EMD;本征模函數(shù)(IMF);方差貢獻(xiàn)
中圖分類號(hào):P423.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-3305(2018)02-056-02
DOI: 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.02.023
在全球氣候變暖的大背景下,氣溫的升高將導(dǎo)致自然生態(tài)環(huán)境的改變,影響人們的正常生產(chǎn)生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法是近來(lái)廣泛用于多個(gè)領(lǐng)域的信號(hào)分析的方法,可以很好地處理非平穩(wěn)、非線性信號(hào),在快速有效地分析出信號(hào)本身特征的同時(shí),能真實(shí)地提取一個(gè)數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)。EMD方法是目前提取數(shù)據(jù)序列趨勢(shì)的最好方法。筆者將EMD方法應(yīng)用于福建省惠安縣氣溫波動(dòng)分析,力求從多時(shí)間尺度上分析氣溫變化規(guī)律,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考。
1 資料與研究方法
選用福建省崇武國(guó)家基準(zhǔn)氣候站1954—2013年逐日平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫?cái)?shù)據(jù)資料,統(tǒng)計(jì)年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫時(shí)間序列。利用EMD法對(duì)近60年惠安縣崇武國(guó)家基準(zhǔn)氣候站各氣溫序列進(jìn)行分解,得到年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫序列各自的全部本征模函數(shù)(IMF)分量、趨勢(shì)項(xiàng)(剩余項(xiàng))Res分量,分析各氣溫序列不同時(shí)間尺度本征振蕩模態(tài)和趨勢(shì)項(xiàng),揭示惠安縣氣溫多時(shí)間尺度變化特征和規(guī)律。EMD法在分解過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生邊界效應(yīng)(即Gibbs現(xiàn)象)問(wèn)題,采用鏡像拓延法處理,能有效抑制EMD分解過(guò)程中端點(diǎn)效應(yīng)造成的結(jié)果失真問(wèn)題。
2 結(jié)果與分析
2.1 惠安縣年平均氣溫變化多時(shí)間尺度分析
分析惠安縣年平均氣溫原序列及5個(gè)IMF分量和1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)(剩余項(xiàng))Res分量得出,年平均氣溫高低漲落很不規(guī)則,分解成IMF分量后,每個(gè)IMF分量均呈圍繞零均值線的、局部極大植和極小值基本對(duì)稱的振蕩型式,波形比原序列規(guī)整、簡(jiǎn)單,非平穩(wěn)性減弱,其多時(shí)間尺度變化特征表現(xiàn)清晰。由IMF1分量到IMF5分量,其時(shí)間尺度逐漸增大,從高頻逐漸到低頻,每個(gè)IMF都是一個(gè)窄波段信號(hào),雖然不同IMF分量可能包含相同尺度的變化信息,但在相同時(shí)段內(nèi)不會(huì)有相同頻率和變化。
惠安縣1954—2013年共經(jīng)歷19個(gè)周期波動(dòng),平均周期約3年,20世紀(jì)90年代初開始,2年左右周期性波動(dòng)表現(xiàn)顯著;IMF2分量頻率次之,共經(jīng)歷8個(gè)周期波動(dòng),平均周期6年,與ENSO現(xiàn)象具有準(zhǔn)3~7年短周期波動(dòng)吻合;較高頻IMF1和IMF2分量振幅都比較大,說(shuō)明年平均氣溫年際變化明顯,特別是20世紀(jì)90年代初開始年平均氣溫變幅較大,年際變化劇烈。IMF3分量具有11~15年周期波動(dòng),研究時(shí)域內(nèi)共經(jīng)歷4個(gè)周期波動(dòng),平均周期13.5年;IMF4分量具有22~25年周期波動(dòng),平均周期約24年;IMF5分量具有1個(gè)48年周期波動(dòng);趨勢(shì)項(xiàng)(剩余項(xiàng))Res分量反映原序列變化總趨勢(shì),惠安縣年平均氣溫序列Res分量在研究時(shí)域內(nèi)總體呈上升趨勢(shì),20世紀(jì)80年代前上升緩慢,20世紀(jì)80年代后上升顯著。
2.2 惠安縣年平均最高和最低氣溫變化多時(shí)間尺度分析
分析惠安縣年平均最高氣溫原序列及4個(gè)IMF分量和1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)(剩余項(xiàng))Res分量,IMF1分量頻率最高,表示原序列時(shí)間尺度周期最短,具有2~6年短周期波動(dòng),1954—2013年共經(jīng)歷17個(gè)周期波動(dòng),平均周期約3年,與年平均氣溫相同,20世紀(jì)90年代初開始,2年左右周期性波動(dòng)顯著,年平均最高氣溫年際變化劇烈;IMF2分量頻率其次,具有4~13年周期波動(dòng),研究時(shí)域內(nèi)共經(jīng)歷7個(gè)周期波動(dòng),平均周期約8年;研究時(shí)域內(nèi),IMF3分量有時(shí)間尺度為17年和25年的2個(gè)周期波動(dòng),平均周期21年;IMF4分量只有1個(gè)56年周期波動(dòng),反映出年平均最高氣溫“兩峰一谷”大趨勢(shì),“兩峰”分別為20世紀(jì)50年代和2011年前后至今,“一谷”在20世紀(jì)80年代中期;研究時(shí)域內(nèi)惠安縣年平均最高氣溫呈單調(diào)上升趨勢(shì)。
分析惠安縣年平均最低氣溫原序列及4個(gè)IMF分量和1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)(剩余項(xiàng))Res分量,IMF1分量頻率最高,表示原序列時(shí)間尺度周期最短,具有2~5年短周期波動(dòng),且振幅變化較大(即代表能量較大),1954—2013年共經(jīng)歷21個(gè)周期波動(dòng),平均周期約2.5年,20世紀(jì)90年代年平均最低氣溫2年左右周期性波動(dòng)表現(xiàn)顯著,年際變化劇烈;IMF2分量頻率其次,具有5~10年周期波動(dòng),振幅變化也較大,研究時(shí)域內(nèi)共經(jīng)歷7個(gè)周期波動(dòng),平均周期約8年;IMF3分量頻率較低,振幅變化較小,研究時(shí)域內(nèi)有時(shí)間尺度為17年和21年的2個(gè)周期波動(dòng),平均周期為19年;IMF4分量頻率最低,但振幅變化較大,有1個(gè)57年尺度周期波動(dòng),與年平均最高氣溫一樣,年平均最低氣溫也有“兩峰一谷”大趨勢(shì),“兩峰”分別為20世紀(jì)50年代和20世紀(jì)90年代中期至今,“一谷”在20世紀(jì)70—80年代;研究時(shí)域內(nèi)惠安縣年平均最低氣溫總體呈上升趨勢(shì)。
2.3 惠安縣各氣溫序列變化主要時(shí)間尺度
分析惠安縣各氣溫序列IMF分量方差貢獻(xiàn)及相關(guān)系數(shù),年平均氣溫序列IMF1、IMF2和IMF3分量方差貢獻(xiàn)分別為0.300、0.156和0.158,比IMF4和IMF5分量大1個(gè)量級(jí),因此,年平均氣溫序列變化主要由IMF1、IMF2和IMF3這3個(gè)分量時(shí)間尺度的內(nèi)在振蕩所決定。其中,IMF1分量表示的年平均氣溫序列漲落時(shí)間尺度最短(周期尺度2~5年),頻率最高,振幅變化最大(即代表能量最大),對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)最大,占總方差的30.0%,方差貢獻(xiàn)是IMF2和IMF3的近1倍,說(shuō)明在年平均氣溫變化過(guò)程中起主導(dǎo)作用的是IMF1分量高頻振蕩,氣溫年際變化頻繁;IMF2和IMF3分量對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)相當(dāng),分別占總方差的15.6%和15.8%;IMF4和IMF5分量對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)都較小,其中IMF4分量最小,僅占總方差的3.3%。
年平均最高氣溫序列IMF1、IMF2、IMF3和IMF4分量方差貢獻(xiàn)分別為0.295、0.234、0.257和0.187,年平均最高氣溫序列變化主要由IMF1、IMF3和IMF2這3個(gè)分量時(shí)間尺度的內(nèi)在振蕩所決定。其中IMF1分量表示的年平均最高氣溫序列漲落時(shí)間尺度最短(周期尺度為2~6年),為最高頻分量,而且振幅變化最大(即代表能量最大),對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)最大,占總方差的29.5%,說(shuō)明在年平均最高氣溫變化中起主導(dǎo)作用的是高頻振蕩,氣溫年際變化較頻繁,最主要變化周期與年平均氣溫一致;IMF2和IMF3分量對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)相當(dāng),分別占總方差的23.4%和25.7%;IMF4分量振幅相對(duì)較小,對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)也較小,占總方差的18.7%。年平均最低氣溫序列IMF1、IMF2、IMF3和IMF4分量方差貢獻(xiàn)分別為0.225、0.185、0.127和0.357,年平均最低氣溫序列變化主要由IMF4和IMF1這2個(gè)分量時(shí)間尺度的內(nèi)在振蕩所決定。其中IMF4分量表示年平均最低氣溫序列年代際(周期尺度約為57年)尺度變化特征,對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)最大,占總方差的35.7%,是原序列漲落變化最主要分量,方差貢獻(xiàn)比IMF1大50%以上,說(shuō)明年平均氣溫變化過(guò)程中起主導(dǎo)作用的是IMF4分量的低頻振蕩,氣溫年際變化較平緩;IMF1分量表示的年平均最高氣溫序列漲落時(shí)間尺度最短(周期尺度為2~5年),對(duì)原序列變化貢獻(xiàn)較大,占總方差的22.5%,是原序列漲落變化的次重要分量;IMF2和IMF3分量對(duì)原序列變化貢獻(xiàn),分別占總方差的18.5%和12.7%,對(duì)原序列變化重要性相對(duì)較小。
3 結(jié)論
(1)惠安縣年平均氣溫變化存在時(shí)間尺度為準(zhǔn)3年、準(zhǔn)6年、準(zhǔn)13.5年、準(zhǔn)24年和準(zhǔn)48年的5個(gè)周期波動(dòng),其中起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)3年周期波動(dòng),在研究時(shí)域內(nèi),年平均氣溫年際變化頻繁,20世紀(jì)80年代前上升緩慢,20世紀(jì)80年代后上升顯著。
(2)惠安縣年平均最高氣溫變化存在時(shí)間尺度為準(zhǔn)3年、準(zhǔn)8年、準(zhǔn)21年和準(zhǔn)56年的4個(gè)周期波動(dòng),起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)3年周期波動(dòng),在研究時(shí)域內(nèi)年平均最高氣溫、年平均氣溫年際變化頻繁,總體呈單調(diào)上升趨勢(shì)。年平均最低氣溫變化也存在時(shí)間尺度為準(zhǔn)2.5年、準(zhǔn)8年、準(zhǔn)19年和準(zhǔn)57年的4個(gè)周期波動(dòng),起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)57年周期波動(dòng),研究時(shí)域內(nèi)年平均最低氣溫年際變化平緩,總體呈上升趨勢(shì)。
(3)與趨勢(shì)分析法、小波分析法等相比,在分析非線性、非平穩(wěn)氣溫序列變化時(shí)EMD法更具優(yōu)勢(shì),分析出氣溫序列波動(dòng)在整個(gè)時(shí)域上頻譜特征,即氣溫變化主要周期,也反映出各主要周期在局部時(shí)域上的分布特征,即具有時(shí)間分辨率。
參考文獻(xiàn)
[1] 錢維宏,陸波,祝從文.全球平均溫度在21世紀(jì)將怎樣變化[J].科學(xué)通報(bào),2010,55(16):1532-1537.
[2] 鄭祖光,劉莉紅.經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與小波分析及其應(yīng)用[M].北京:氣象出版社,2010.
責(zé)任編輯:鄭丹丹