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摘要:
为对日长年际变化进行更细致分析,利用标准Morlet小波变换方法,从日长变化序列中识别和提取出6个主要的年际信号,周期分别为2.3a(2.4a)、3.3a、3.7a、4.8a、6.1a和8.1a,并基于信号的时域提取结果,计算获得相应信号的平均振幅,依次为0.08 ms、0.05 ms、0.05 ms、0.07 ms、0.10 ms和0.07 ms.仿照提取出的6个日长年际信号,对大气角动量序列中相应的信号进行提取,并对两者进行相关性分析.结果 显示,大气和日长对应的4个高频年际信号(2.3 a(2.4 a)、3.3a、3.7a和4.8a信号)存在强相关,相关系数分别为0.99、0.93、0.99和0.91,且大气的激发贡献率依次为99.7%、63.1%、94.7%和69.3%,表明日长2.3a(2.4 a)和3.7a信号几乎完全可由大气解释,而大气也为其余2个日长信号的主要激发源;大气6.0a、8.5a信号与日长对应的6.1a、8.1a信号不相关或弱相关,相关系数分别为-0.11和-0.56.
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 日长年际信号提取及其与大气相关性分析
来源期刊 大地测量与地球动力学 学科 地球科学
关键词 日长变化 标准Morlet小波变换 年际信号 平均振幅 特征分析
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 现代大地测量
研究方向 页码范围 1188-1193
页数 6页 分类号 P228
字数 语种 中文
DOI 10.14075/j.jgg.2020.11.016
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
日长变化
标准Morlet小波变换
年际信号
平均振幅
特征分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大地测量与地球动力学
月刊
1671-5942
42-1655/P
大16开
武昌洪山侧路40号
38-194
1981
chi
出版文献量(篇)
4168
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6
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