【摘 要】
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集合经验模态分解(EEMD)是一种适用于非线性、非平稳序列的信号分析方法,将EEMD应用于气候要素时间序列,可提取真实可靠的气候变化信号。根据北京地区历史时期干旱灾害资料,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41271410);江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)资助
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集合经验模态分解(EEMD)是一种适用于非线性、非平稳序列的信号分析方法,将EEMD应用于气候要素时间序列,可提取真实可靠的气候变化信号。根据北京地区历史时期干旱灾害资料,采用EEMD分解方法对明代(1368—1644年)北京地区干旱灾害等级序列进行多时间尺度的分析,获得简洁且平稳性较好的固有模态函数分量,并与所统计的明代北京地区干旱灾害频次多项式拟合曲线进行对比。结果表明:将EEMD应用于干旱灾害等级序列,可以提取干旱灾害中各个尺度的变化,对明代北京地区干旱灾害进行多尺度分析。明代北京地区干旱灾害存在着2.8年、6.3年的年际周期,11.5年、26.6年、53.6年的年代际周期和118.7年、299.5年的世纪周期。北京地区干旱灾害在明代整个时间跨度上呈现着先增加后微减的变化趋势,总体而言明代中期以后旱灾明显增多。
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