【摘 要】
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提出了一种基于集合经验模态分解的多尺度信息熵方法来分析长江流域138个气象站1961～2016年的月降水在不同时间尺度下的随机性,然后,采用模糊C均值聚类(FCM)算法对流域月降水
【机 构】
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湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙410081;湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,湖南长沙410081
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提出了一种基于集合经验模态分解的多尺度信息熵方法来分析长江流域138个气象站1961～2016年的月降水在不同时间尺度下的随机性,然后,采用模糊C均值聚类(FCM)算法对流域月降水进行空间区划,最后,探讨各区平均月降水序列与厄尔尼诺1+2区的平均海表温度(NINO1+2)之间的时滞相关性.结果表明:(1)长江流域月降水存在明显的季节、年际和年代际变化特征;(2)流域月降水在不同时间尺度下的随机性均呈现出东部高-西部低的空间分布模式,并且流域月降水的IMF分量的随机性随时间尺度的增大而降低,且不同地区间其随机性的差异越来越大;(3)流域月降水在各IMF分量上的随机性沿纬向自西向东逐渐增大,而沿经向呈现出拟均匀性;(4)流域月降水在空间上可划分为6个一致性子区域:西部高原区、西南部横断山区、北部低山盆地区、南部低山丘陵区、东南部鄱阳湖平原区和东部长江三角洲区;(5)流域各区平均月降水对NINO1+2的最佳响应时滞自东南沿海向内陆地区依次由2个月延长至4个月.
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