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为了研究太平洋月平均水位变化中的周期成分，本文根据作者改进的月平均水位周期信号分析方法，分析了太平洋２３６个水位站的月平均序列。对其中大于４５ａ的序列进行二阶谱和二阶凝聚谱分析，表明这些序列中有的周期成分相位相关性显著。因此采用考虑非线性效应的混合谱周期分析方法，即重复进行最大熵谱分析及周期检验和最小二乘滤波，逐次检验并滤掉最显著的周期分量，求得序列中的显著周期。结果表明水位序列的振动周期因站而异，并非固定不变。讨论了准２ａ大气振动周期、与埃尔尼诺事件相关的３～７ａ周期、太阳黑子、双太阳黑子和２５～３０ａ