本文從日本沿岸選取了28個驗潮站及聯(lián)測的GPS站,利用奇異譜分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）和SSA+自回歸滑動平均（Auto Regression Moving Average, ARMA）方法預(yù)測了2014—2018年的近海海平面變化和地殼垂直變化.并用同時段的驗潮及GPS的實際測量值進行驗證,結(jié)果顯示,SSA+ARMA預(yù)測的相對海平面精度為0.0357～0.0607 m,地殼垂直運動的精度為0.0049～0.0077 m,絕對海平面的精度為0.0433～0.0683 m,且三者SSA+ARMA的預(yù)測結(jié)果均優(yōu)于只用SSA預(yù)測的結(jié)果.在此基礎(chǔ)上本文利用SSA+ARMA預(yù)測了日本沿岸2019—2023年的近海絕對海平面變化,結(jié)果顯示,2019—2023年的平均海面高較往年（2014—2018）升高0.0353 m,2003—2023年絕對海平面的變化率為0.0039 m·a^-1,預(yù)測結(jié)果較為理想. 

【文章來源】：地球物理學(xué)報. 2020,63(09)北大核心EISCICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

驗潮站及聯(lián)測GPS分布

如圖2所示,本文選擇的6個驗潮站前7階RCS分離的較好,對各重構(gòu)成分進行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)頻譜分析后發(fā)現(xiàn),RC1和RC2相關(guān)性較強,均代表周年信號.RC3均代表非線性趨勢項.各驗潮雖然均位于日本沿岸,但各地所處的冷高壓位置不同,所受季風(fēng)、洋流也有所差異,所以各驗潮站除周年信號、趨勢主要的影響因素外,其他季節(jié)信號和年際信號對各驗潮站的影響由于地理位置的不同而有所不同(Chen et al., 2000).驗潮站W(wǎng)akkanai、Hakodate I、Kashiwazaki、Aburatsu的RC4+RC5均代表半年周期信號,RC6+RC7均代表2年的周期信號.而驗潮站Kushimoto和Naha的RC6+RC7均代表半年周期信號,RC4+RC5分別代表5年左右的周期信號和2年的周期信號.由于日本沿岸28個驗潮站所處地理位置不同,各周期信號對其海平面變化的影響也不同.通過SSA和w-correlation分析,根據(jù)各RCS的貢獻率(Cj>0.95)及相關(guān)性(ρ i,j w >0.9),選擇前7階RCS作為原始序列的主成分進行迭代預(yù)測.對于扣除前7階RCS成分的剩余隨機序列可以建立ARMA(p, q)模型進行外推預(yù)測.根據(jù)EACF準則,ARMA(3, 4)比較適宜于驗潮數(shù)據(jù)剩余隨機序列的預(yù)測.ARMA模型外推剩余成分結(jié)果加上SSA主成分預(yù)測結(jié)果即為最終SSA+ARMA的預(yù)測結(jié)果.

如圖3所示,本文利用SSA對日本沿岸28個驗潮站的2003—2018年驗潮數(shù)據(jù)進行趨勢提取并對其進行線性擬合,獲得各驗潮站相對海平面變化年速率.日本島的相對海平面變化速率空間差異明顯,以本州島中部為分界線,分界線以北相對海平面上升速率較小,且部分區(qū)域的相對海平面呈下降趨勢.分界線以南的相對海平面上升速率較大,驗潮站Tajiri附近的相對海平面變化速率更是達到0.0083 m·a-1.為了評定各驗潮站2014—2018年相對海平面變化的預(yù)測精度,將環(huán)日本沿岸28個驗潮站2014—2018年的實際觀測值作為真實值,采用均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)評定各驗潮站5年的預(yù)測精度.

【參考文獻】：
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本文編號：3290216