Hilbert-huang Transform Analysis of Hydrological and Environmental Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rao, A. Ramachandra/ Hsu, En-Ching

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9781402064531

丛书系列:

图书标签:

• Hilbert-Huang Transform
• Hydrology
• Environmental Science
• Time Series Analysis
• Signal Processing
• Wavelet Transform
• Non-stationary Signal
• Data Analysis
• Climate Change
• Water Resources

水文与环境时间序列分析的挑战与前沿方法 导言：复杂系统的内在叙事 水文与环境系统是地球上最复杂、最具动态性的自然过程集合之一。从降雨径流的周期性变化，到气候变暖导致的极端事件频率增加，再到地下水位的长期演变，这些现象都以时间序列数据的形式展现出高度的非线性和不稳定性。对这些复杂时间序列的准确理解与有效预测，是水资源管理、防洪减灾、生态系统保护以及全球气候变化响应等领域的核心议题。 然而，传统的信号处理方法，如傅里叶变换（Fourier Transform, FT）或经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其后续改进版本，在面对高度非平稳、多尺度混合的真实世界数据时，往往暴露出局限性。傅里叶变换假设数据是平稳的，对于瞬时频率或突变事件的捕捉能力有限；而EMD虽然具有自适应性，但在模态混叠（Mode Mixing）和边界效应处理上仍存在挑战。因此，迫切需要发展出更精细、更具鲁棒性的分析工具，以揭示隐藏在嘈杂数据背后的物理机制。 本书聚焦于超越传统方法的新兴分析范式，旨在提供一套系统的、可操作的框架，用于深入剖析水文与环境时间序列的内在结构、能量分布以及时间演化特性。 --- 第一部分：非平稳信号分析的理论基础重构 第一章：时间序列的内在缺陷与分析需求的演变 本章首先回顾了水文与环境数据在采集、处理过程中所面临的固有挑战：数据缺失、测量误差、多尺度耦合效应（例如，日尺度蒸散发与年际气候振荡的交互作用）。重点探讨了非平稳性如何渗透到几乎所有尺度的时间序列中，并论证了为何线性的、基于固定基函数的分析工具难以有效分离不同尺度的物理驱动力。 我们将深入探讨随机过程理论在水文中的应用基础，并引入局部化分析（Localization Analysis）的必要性——即信号的特征必须与其发生的时间点紧密关联。这为后续介绍更先进的时频分析技术奠定了理论基石。 第二章：高分辨率时频分析的理论飞跃 本章详细阐述了时频分析领域中的关键进展，这些进展旨在克服传统短时傅里叶变换（STFT）在分辨率上的固有矛盾（即时间-频率分辨率的“海森堡不确定性原理”的限制）。 重点内容包括： 1. 小波变换（Wavelet Transform, WT）的深化应用：不仅限于连续小波变换（CWT）的尺度能量分析，更侧重于离散小波变换（DWT）在多分辨率分析（MRA）中的应用，特别是在水文信号去噪和细节提取中的优势。讨论如何选择合适的母小波以匹配特定的水文物理过程（如洪水波动的尖锐性）。 2. 瞬时频率与解析信号的重估：探讨了希尔伯特变换（Hilbert Transform）在构建解析信号方面的作用，并讨论了当信号的单分量假设被打破时，如何谨慎地解释其输出。强调了最优低维表示在复杂系统建模中的重要性。 --- 第二部分：耦合系统与多维数据流的解析 第三章：多尺度分解的精细化与模态抑制 尽管经验模态分解（EMD）开创了数据驱动的自适应分解思路，但其在实际应用中的缺陷——尤其是模态混叠问题，严重影响了解释的准确性。本章致力于介绍和比较改进的自适应分解技术。 我们将详细分析： 互补集合经验模态分解（EEMD/CEEMDAN）：如何通过引入随机白噪声辅助，有效缓解模态混叠现象。重点讨论参数设置（噪声标准差、集合次数）对分解结果稳定性的影响。 基于形态学操作的分解方法：探讨如何利用先进的数学形态学工具对信号进行滤波和重构，以实现更干净的本征模态函数（IMF）提取。 物理约束下的分解：引入物理知识，例如能量守恒原则，来指导分解过程，确保提取出的“模态”与真实的水文物理过程（如土壤湿度、地表径流）具有明确的对应关系。 第四章：时空数据流的相互作用分析 水文与环境问题很少是孤立的。例如，气候指数（ENSO）对区域降水的影响，或上游水库调度对下游河流流量的反馈。本章将分析如何处理多变量时间序列之间的相互依赖性、因果关系和传输机制。 内容包括： 1. 非线性格兰杰因果关系检验：超越传统的线性因果检验，利用信息论指标（如互信息、传递熵）来量化不同环境要素间的非线性影响强度和方向。 2. 多变量时间序列的协同分析：介绍如何将时频分析技术扩展到多维空间，例如，联合分析温度场和湿度场的时空演变模式，揭示其在极端天气事件中的协同放大效应。 --- 第三部分：面向预测与模型校正的实践应用 第五章：高频波动与低频趋势的解耦 在水文预测中，区分短期波动（如暴雨引发的洪水过程）和长期趋势（如气候变化导致的基流下降）至关重要。本章探讨如何利用分解得到的不同尺度的分量进行目标性预测。 趋势项与周期项的独立建模：分析如何对低频的长期趋势（通常是低频IMF）进行平滑或回归分析，同时对高频的随机波动应用更精细的随机模型（如ARMA或GARCH族模型）。 预测误差的尺度分解：展示如何通过比较不同尺度预测模型的性能，来量化不同时间尺度误差对整体预测准确性的贡献，从而指导模型优化方向。 第六章：数据驱动的系统辨识与模型验证 现代水文模型往往包含大量参数，其校准过程高度依赖对输入输出时间序列的精确理解。本章聚焦于如何利用先进的时间序列分析工具来增强模型辨识能力。 1. 敏感性分析的动态视角：利用时频分析技术，识别在特定时间段内，模型参数对观测信号的哪些频率成分（或时间尺度）最为敏感，从而实现更有效的动态敏感性分析。 2. 残差序列的深度挖掘：传统的模型验证侧重于整体误差指标（如RMSE）。本章主张对模型残差进行深度分解，检查残差是否仍然保留了未被模型捕获的特定周期性或突变特征，从而指导模型的结构改进（如增加新的物理模块）。 结论：迈向鲁棒的地球系统观测 本书的最终目标是为研究人员和工程师提供一套超越经典线性分析的、更贴近真实世界物理过程的工具箱。通过强调信号的自适应分解、非线性的相互作用以及多尺度特征的精准分离，我们期望能显著提升对水文与环境时间序列的诊断能力，为构建更具鲁棒性和可解释性的地球系统模型奠定坚实基础。分析的焦点不再仅仅是“发生了什么”，而是“为什么在特定的时间尺度上以这种方式发生”。

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