不同时间尺度多源时序数据的FEEMD分解比较研究

Comparative study of FEEMD decomposition of multisource time series remote sensing data at different time scales

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摘要中国南海东北部海区的叶绿素a浓度及相关环境因子受多尺度物理强迫影响,具有非线性非平稳态特征,对该区域的数据进行分解存在一定困难.该文利用一种自适应、非线性、非平稳态的FEEMD方法对研究区8 d尺度和月尺度长时序叶绿素a浓度及相关环境因子数据进行分解,结果发现:1)FEEMD有效避免了 EMD和EEMD的高频模态混叠问题;2)FEEMD的运行速度比EMD和EEMD快10倍以上;3)基于8天和月尺度数据分解出的21年数据总趋势一致;4)相较于月尺度数据,8天尺度数据能分解出更多具有实际物理意义的高频模态,计算这些高频模态的周期发现基于8天尺度数据能分解出短至约2个月、4个月(季节)、6个月的周期;5)8天尺度叶绿素a浓度数据能分解出长达5年左右周期,其他相关环境因子可分解出10～14年超长周期,而月尺度数据一般只能分解出年尺度周期.该文研究结果表明,FEEMD方法可在环境复杂、动态度高、因子多变的区域进行长时间序列数据分解,并能取得理想效果,能为复杂环境条件下多因子间驱动关系研究提供借鉴.

作者王正 ^[1] 邱士可 ^[1] 曾群 ^[2] 吕言利 ^[3] 王超 ^[1] 张起萍 ^[3] 李双权 ^[4] 学术成果认领

作者单位 河南省科学院地理研究所,郑州 450052;河南省遥感与GIS重点实验室,郑州 450052 ^[1] 华中师范大学城市与环境科学学院,武汉 430079 ^[2] 北京国遥新天地信息技术股份有限公司,北京 100083 ^[3] 河南省科学院地理研究所,郑州 450052 ^[4]

关键词 FEEMD 数据分解叶绿素a浓度环境因子南海东北部 FEEMD data decomposition chlorophyll-a concentration environmental factors the northeastern South China Sea

分类号 R407.8

DOI 10.19603/j.cnki.1000-1190.2023.06.008

发布时间 2024-01-04

基金项目

河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目（232102321100,222102320467）；河南省科学院中央引导地方科技发展专项项目（211201004）；河南省科学院重大聚焦项目（210101007）；河南省科学院特聘研究员项目（230501008）；河南省软科学研究计划项目（232400411139）