利用完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（CEEMD）對(duì)我國(guó)沿海地區(qū)6個(gè)GNSS基準(zhǔn)站（2010—2018）的高程時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理分析。結(jié)果表明:CEEMD在高程時(shí)間序列分析中具有一定的優(yōu)越性,可準(zhǔn)確分解出各GNSS站高程時(shí)序中存在的周、月、季節(jié)、年等變化周期項(xiàng),其中周年運(yùn)動(dòng)是主要貢獻(xiàn)項(xiàng),各站高程時(shí)間序列的短周期變化與潮汐變化周期具有密切關(guān)聯(lián)性;沿海GNSS站的地面沉降既具有區(qū)域的一致性,又存在區(qū)域間差異性,其中D區(qū)DBJO、DZJJ站呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì),N區(qū)NZUH、NWZU站呈下降趨勢(shì),B區(qū)的BZMW呈上升趨勢(shì),而同海區(qū)的BLHT站則呈顯著的下降趨勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

DZJJ站高程時(shí)間序列

根據(jù)上述對(duì)比分析可知，CEEMD分解方法在中國(guó)沿海GNSS長(zhǎng)期觀測(cè)站高程時(shí)間序列分析中效果最好，既能抑制EMD中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時(shí)較EEMD分解具有更好的完備性。2.2 基于CEEMD時(shí)間序列分析

如確定各站點(diǎn)高程非線(xiàn)性變化的主要周期項(xiàng)，首先需利用連續(xù)均方根誤差準(zhǔn)則提取IMF分量的噪聲能量密度曲線(xiàn)(如圖3所示)，并以噪聲能量密度曲線(xiàn)局部極小值作為噪聲與有用信號(hào)分界點(diǎn)，選取各GNSS站高程時(shí)間序列的有效變化周期，即DZJJ站IMF1—IMF5分量噪聲成分多，其余5站IMF1—IMF4分量噪聲成分較多，因此，在后續(xù)分析中應(yīng)舍棄上述IMF分量對(duì)應(yīng)的變化周期。為驗(yàn)證選擇噪聲能量密度曲線(xiàn)局部極小值作為噪聲與有用信號(hào)分界點(diǎn)的有效性，對(duì)篩選后的IMF分量及趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行重構(gòu)，并與原始數(shù)據(jù)比較(如圖4所示)。圖4顯示，重構(gòu)后序列與原始序列趨勢(shì)保持一致，均方根誤差均小于7 mm，表明本文采用的分界方法是可行的。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：2978725