水文时间序列小波互相关分析方法

本文系统地提出了基于连续小波变换和离散小波变换的小波互相关分析方法,以及小波互相干性分析方法。在介绍水文序列小波互相关系数求解方法的基础上,提出小波互相关度定量指标,用于描述两时间序列在整体时间域上的互相关关系;并进一步提出绘制小波互相关系数等值线图的方法,以实现对时间序列互相关关系进行"时频综合分析"的目的。对黄河利津站和花园口站54年(1950—2003年)年径流序列进行分析,结果显示:时滞为0时序列在时间尺度为3、7、11和20年时具有良好的互相关关系,较传统方法仅揭示两序列在整体时间域上的线性互相关程度具有优越性,应用其可实现由整体到局部认识时间序列互相关关系的目的。能够分析和定量描述非平稳时间序列在特定时间尺度和指定时滞下的互相关关系,可克服传统互相关分析方法的局限,具有更好的灵活性和适用性。

多元时间序列小波相关分析与预测建模研究

针对小波相关分析方法在多元时间序列应用的局限性和多元时间序列预测建模中存在的复杂相关性,提出了一种基于小波相关分析的多元时间序列预测建模方法。该方法首先定义平滑后的小波相关系数矩阵及逐步回归向前思想设计了利用小波相关的降维方法,保证模型预测精度的同时分析了变量之间存在的冗余性,对变量进行了有效的选择;其次构建只与时滞因子有关的互相关系数矩阵,定量描述了降维后自变量对因变量的时滞相关关系,并利用定量时滞因子建立了预测模型。最后,分别对Housing数据和实际的文物监测数据进行了小波相关分析及预测建模仿真。实验结果表明该方法增强了小波相关分析理论的适用性,验证了所提方法的有效性和可行性,进一步提高了多元时间序列预测模型的模型精度。

遥感分析天山北部植被覆盖对气候变化的多时间尺度响应

为分析植被-气候关系在时间上的多尺度特征,该研究首次以1981-2009年29 a归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和同期降水、温度数据为基础,采用小波互相关分析研究了中国新疆天山北部额尔齐斯河流域、天山北坡、准噶尔西部山地、博尔塔拉谷地和伊犁河谷区5个分区、29 a植被覆盖变化特征及其对区域降水、温度变化在不同时间尺度和时滞下的响应关系。结果表明:各分区降水和温度变化对NDVI变化存在明显的多时间尺度响应关系和时滞效应。对于降水,除准噶尔西部山地,其他各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬,时滞为5旬(准噶尔西部山地时滞为2旬);对于气温,各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬(准噶尔西部山地时间尺度为10旬),时滞为2旬。各区域NDVI变化与前期温度变化的相关性(0.587)高于与前期降水变化的相关性(0.456)。该研究对于监测植被覆盖变化、研究地气相互作用具有重要意义。