%0 Journal Article
%T 基于EMD和WD联合算法的GPS水汽时间序列的周期性振荡分析<br>Periodic Oscillation Analysis of GPS Water Vapor Time Series Using Combined Algorithm Based on EMD and WD
%A 王笑蕾
%A 张勤
%A 张双成&lt
%A br&gt
%A WANG Xiaolei
%A ZHANG Qin
%A ZHANG Shuangcheng
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2018
%R 10.13203/j.whugis20150596
%X 水汽在全球水文和气候变化上扮演着非常重要的角色。选取了中国台湾GPS水汽时间序列作为算例数据，分析了水汽与地理环境的对应关系，得到中国台湾地区的大气水汽分布主要受纬度，地形特征和气候条件控制的结论。利用经验模态分解（EMD）和小波分解（WD）联合算法将中国台湾GPS站水汽的长时间序列和短时间序列进行分解，探测出每个GPS站都存在周年、半周年、天、半天的周期振荡，再结合地理、气候因素分析周期振荡产生的物理原因，得出结论：年周期的水汽振荡主要是由于在中国台湾特殊地形条件下年季风周期变化引起的；半周年的振荡主要是由于夏季风与冬季风对中国台湾地区的交替控制所导致的；而导致水汽日变化的原因则是海陆风环流、海陆风-山谷风叠加环流；天顶可降水量（PWV）半日振荡的振幅较小，则主要是因为受到了太阳辐射加热引起的局地热对流的影响所导致
%K 水汽时间序列
%K 经验模态分解
%K 周期性振荡
%K 小波分解
%K 物理成因
%K &lt
%K br&gt
%K water vapor time series
%K empirical mode decomposition
%K periodic oscillation
%K wavelet transform
%K physical cause
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6030.shtml