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        基于EMD的惠安縣氣溫的多時間尺度分析

        2018-09-10 05:30:01方愛花黃冬云汪婉娥
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2018年2期
        關(guān)鍵詞:惠安縣氣溫

        方愛花 黃冬云 汪婉娥

        摘要 利用EMD方法對崇武國家基準(zhǔn)氣候站1954—2013年氣溫序列進行分解,分析惠安縣氣溫多時間尺度變化特征。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。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,變化過程起主要作用的是準(zhǔn)3年、準(zhǔn)6年和準(zhǔn)13.5年時間尺度變化周期;年平均最高氣溫變化過程起主要作用的是準(zhǔn)3年、準(zhǔn)21年和準(zhǔn)8年時間尺度變化周期;年平均最低氣溫變化過程起主要作用的是準(zhǔn)57年和準(zhǔn)2.5年時間尺度變化周期;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,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。

        關(guān)鍵詞 惠安縣;氣溫;EMD;本征模函數(shù)(IMF);方差貢獻

        中圖分類號:P423.3 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號: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)生活和社會經(jīng)濟的發(fā)展。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法是近來廣泛用于多個領(lǐng)域的信號分析的方法,可以很好地處理非平穩(wěn)、非線性信號,在快速有效地分析出信號本身特征的同時,能真實地提取一個數(shù)據(jù)序列的趨勢。EMD方法是目前提取數(shù)據(jù)序列趨勢的最好方法。筆者將EMD方法應(yīng)用于福建省惠安縣氣溫波動分析,力求從多時間尺度上分析氣溫變化規(guī)律,為區(qū)域經(jīng)濟社會發(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、平均最低氣溫數(shù)據(jù)資料,統(tǒng)計年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫時間序列。利用EMD法對近60年惠安縣崇武國家基準(zhǔn)氣候站各氣溫序列進行分解,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、趨勢項(剩余項)Res分量,分析各氣溫序列不同時間尺度本征振蕩模態(tài)和趨勢項,揭示惠安縣氣溫多時間尺度變化特征和規(guī)律。EMD法在分解過程中會產(chǎn)生邊界效應(yīng)(即Gibbs現(xiàn)象)問題,采用鏡像拓延法處理,能有效抑制EMD分解過程中端點效應(yīng)造成的結(jié)果失真問題。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 惠安縣年平均氣溫變化多時間尺度分析

        分析惠安縣年平均氣溫原序列及5個IMF分量和1個趨勢項(剩余項)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IMF分量均呈圍繞零均值線的、局部極大植和極小值基本對稱的振蕩型式,波形比原序列規(guī)整、簡單,非平穩(wěn)性減弱,其多時間尺度變化特征表現(xiàn)清晰。由IMF1分量到IMF5分量,其時間尺度逐漸增大,從高頻逐漸到低頻,每個IMF都是一個窄波段信號,雖然不同IMF分量可能包含相同尺度的變化信息,但在相同時段內(nèi)不會有相同頻率和變化。

        惠安縣1954—2013年共經(jīng)歷19個周期波動,平均周期約3年,20世紀(jì)90年代初開始,2年左右周期性波動表現(xiàn)顯著;IMF2分量頻率次之,共經(jīng)歷8個周期波動,平均周期6年,與ENSO現(xiàn)象具有準(zhǔn)3~7年短周期波動吻合;較高頻IMF1和IMF2分量振幅都比較大,說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,研究時域內(nèi)共經(jīng)歷4個周期波動,平均周期13.5年;IMF4分量具有22~25年周期波動,平均周期約24年;IMF5分量具有1個48年周期波動;趨勢項(剩余項)Res分量反映原序列變化總趨勢,惠安縣年平均氣溫序列Res分量在研究時域內(nèi)總體呈上升趨勢,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間尺度分析

        分析惠安縣年平均最高氣溫原序列及4個IMF分量和1個趨勢項(剩余項)Res分量,IMF1分量頻率最高,表示原序列時間尺度周期最短,具有2~6年短周期波動,1954—2013年共經(jīng)歷17個周期波動,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,研究時域內(nèi)共經(jīng)歷7個周期波動,平均周期約8年;研究時域內(nèi),IMF3分量有時間尺度為17年和25年的2個周期波動,平均周期21年;IMF4分量只有1個56年周期波動,反映出年平均最高氣溫“兩峰一谷”大趨勢,“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;研究時域內(nèi)惠安縣年平均最高氣溫呈單調(diào)上升趨勢。

        分析惠安縣年平均最低氣溫原序列及4個IMF分量和1個趨勢項(剩余項)Res分量,IMF1分量頻率最高,表示原序列時間尺度周期最短,具有2~5年短周期波動,且振幅變化較大(即代表能量較大),1954—2013年共經(jīng)歷21個周期波動,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,振幅變化也較大,研究時域內(nèi)共經(jīng)歷7個周期波動,平均周期約8年;IMF3分量頻率較低,振幅變化較小,研究時域內(nèi)有時間尺度為17年和21年的2個周期波動,平均周期為19年;IMF4分量頻率最低,但振幅變化較大,有1個57年尺度周期波動,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,“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;研究時域內(nèi)惠安縣年平均最低氣溫總體呈上升趨勢。

        2.3 惠安縣各氣溫序列變化主要時間尺度

        分析惠安縣各氣溫序列IMF分量方差貢獻及相關(guān)系數(shù),年平均氣溫序列IMF1、IMF2和IMF3分量方差貢獻分別為0.300、0.156和0.158,比IMF4和IMF5分量大1個量級,因此,年平均氣溫序列變化主要由IMF1、IMF2和IMF3這3個分量時間尺度的內(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),對原序列變化貢獻最大,占總方差的30.0%,方差貢獻是IMF2和IMF3的近1倍,說明在年平均氣溫變化過程中起主導(dǎo)作用的是IMF1分量高頻振蕩,氣溫年際變化頻繁;IMF2和IMF3分量對原序列變化貢獻相當(dāng),分別占總方差的15.6%和15.8%;IMF4和IMF5分量對原序列變化貢獻都較小,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個分量時間尺度的內(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),對原序列變化貢獻最大,占總方差的29.5%,說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分量對原序列變化貢獻相當(dāng),分別占總方差的23.4%和25.7%;IMF4分量振幅相對較小,對原序列變化貢獻也較小,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個分量時間尺度的內(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,對原序列變化貢獻最大,占總方差的35.7%,是原序列漲落變化最主要分量,方差貢獻比IMF1大50%以上,說明年平均氣溫變化過程中起主導(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間尺度最短(周期尺度為2~5年),對原序列變化貢獻較大,占總方差的22.5%,是原序列漲落變化的次重要分量;IMF2和IMF3分量對原序列變化貢獻,分別占總方差的18.5%和12.7%,對原序列變化重要性相對較小。

        3 結(jié)論

        (1)惠安縣年平均氣溫變化存在時間尺度為準(zhǔn)3年、準(zhǔn)6年、準(zhǔn)13.5年、準(zhǔn)24年和準(zhǔn)48年的5個周期波動,其中起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)3年周期波動,在研究時域內(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間尺度為準(zhǔn)3年、準(zhǔn)8年、準(zhǔn)21年和準(zhǔn)56年的4個周期波動,起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)3年周期波動,在研究時域內(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。年平均最低氣溫變化也存在時間尺度為準(zhǔn)2.5年、準(zhǔn)8年、準(zhǔn)19年和準(zhǔn)57年的4個周期波動,起主導(dǎo)作用的是準(zhǔn)57年周期波動,研究時域內(nèi)年平均最低氣溫年際變化平緩,總體呈上升趨勢。

        (3)與趨勢分析法、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EMD法更具優(yōu)勢,分析出氣溫序列波動在整個時域上頻譜特征,即氣溫變化主要周期,也反映出各主要周期在局部時域上的分布特征,即具有時間分辨率。

        參考文獻

        [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,2010,55(16):1532-1537.

        [2] 鄭祖光,劉莉紅.經(jīng)驗?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

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