太平洋月平均水位变化中的周期成分

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超长振动周期的存在。周期振动的迟角和振幅的区域分布和变化对月平均水位的预测具有重要意义；为此对检验出的显著周期根据物理背景作进一步判别，从中选出较客观合理者作为月平均水位序列的拟合周期。用这样的周期分量加线性趋势项拟合月平均水位序列，求得相应的振幅和初相角及线性趋势项。结果突出的特征是太平洋以２５°～３０°Ｓ一带为轴线，年迟角分别向北向南逐渐增大，变化趋势呈偏对称。而中国近海年周期迟角南北分布趋势与太平洋大部分海区的分布趋势几乎相反，在埃尔尼诺事件发生和影响较大的低纬区，２～７ａ内各种周期振幅之和与年振幅之?