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题名基于小波变换的降雨时间序列去噪方法研究
被引量：4
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作者
李东升
马金锋
饶凯锋
王晓燕
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机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室
中国科学院生态环境研究中心环境模拟与污染控制国家重点联合实验室
中国科学院生态环境研究中心中国科学院饮用水科学与技术重点实验室
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出处
《人民长江》
北大核心
2023年第5期127-133,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFD0901105)。
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文摘
小波变换在降雨时间序列数据的去噪方面具有显著的优势,可有效提高降雨时间序列预测的准确性。为确定降雨时间序列小波去噪过程中小波基函数、分解尺度以及阈值估计方法的选择,实现最优去噪,以国家气象科学数据中心2008~2018年的日降雨时间序列为基础数据,以中国5个不同气候类型的省份为研究区域,基于复合指标T对57种小波基函数的去噪效果进行评价,并评价去噪过程中可能的分解尺度和常用阈值估计方法。结果表明:7~10阶的Daubechies小波是去噪效果最好的小波基函数组,最小T值在0.3264~0.4228之间,Symlets小波族的去噪效果最差;最优的分解尺度为3级,最小T值范围为0.1844~0.2526;混合阈值和Steins无偏风险估计阈值的去噪效果最好,最小T值在0.3773~0.4359之间。研究成果可为中国境内降雨时间序列和其他水文气象时间序列的去噪方法提供参考。
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关键词
降雨时间序列
小波去噪
最优去噪
最优小波基函数
小波变换
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Keywords
precipitation time-series
wavelet denoising
optimal denoising
optimal wavelet function
wavelet transform
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分类号
P332
[天文地球—水文科学]
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