PDF《地球极移振幅和相位的长期变化特征及预测研究》

Gross[5] 获得了长趋势项变化 的方向为70° W,大小约为3mas/a;

廖德春[6] 将依巴 谷暂定星表(H37)作为统一参考框架进行极移序 Progress 研究进展

13 Advances in Meteorological Science and Technology 气象科技进展 7(1)-

2017 列的计算,获得了极移长趋势变化的漂移速度的 平均值约为3.86mas/a,方向为82.7° W;

李金岭等[7] 对1978―1998年基于甚长基线干涉测量技术(very long baseline interferometry,VLBI)的观测资料进 行分析,发现长期极移速率为2.74mas/a,方向为 83.9° W.在长周期研究方面,Markowitz[8] 、廖德春 等[9] 研究都得出了20多年的周期,韩永志等[10] 发现 极移振幅变化中存在着约6.5和40a的主要周期.尽 管上述研究在趋势和周期上结果有所差异,但都证 实了极移长趋势和长周期的存在. 目前,极移的长趋势变化归因于第四纪冰川期 后地壳的反弹[11] ,现代极移资料对地球物质重新分 布比较敏感,冰川融化和水储量变化是长趋势极移 的激发源,贡献为10%~20%[12-14] .现代空间大地 测量观测资料显示在2005年前后极移的方向发生了 转变(转向向东漂移),Chen等[15] 分析了GRACE 卫星重力观测资料,发现此次转变是由全球变暖引 起的南北两极和山地冰川加剧融化及海平面上升所 致,这将极移与气候变化联系在一起,为研究全球 气候变化探索了一个新的方向.另外,采用傅里叶 分析[16] 、谱估计[17] 和小波等[18] 方法,分析极移中各 种周期变化的特征,在探讨极移的变化特征及其与 一些地球物理现象的联系方面也取得不少研究成 果[19-21] .不过,许多学者从极移的x和y两分量入手 进行研究显得有些局限. 同时在预测极移方面的研究也不少,主要方 法有最小二乘外推法[22] 、最小二乘谐波与自回归 法[23-25] 、人工神经网络[26,27] 、小波和模糊推理系 统[28] 等,其研究集中在短期预报上[29,30] ,这不能满 足地球科学对长期预报结果的需求.因此,本文采 用地球极移振幅和相位数据,基于EMD和LS-SVM 方法,试图从另一个角度讨论极移的长期变化特征 及对其预测,为进一步认识极移变化特征和开展极 移与气候变化关系的研究提供一些信息.

1 数据与方法 1.1 数据 本文中采用的地极坐标序列是近年国际地球自 转参数服务(International Earth Rotation Service, IERS)发布的一个统一归算结果(EOP C01),时间 跨度为1900―2013年,每0.05a一对地极坐标值(极 移的x、y分量),单位是mas,图1给出年平均地极 坐标分布图.地极坐标资料是相对于国际协议原点 (conventional international origin,CIO)计量的, CIO位于地球的瞬时北极附近,是1900―1905年6a 的 地球自转极的平均位置.如果对极移的x和y分量分别 进行研究,可能不会完全反映极移的变化本质.为此,文中定义一个复函数: z = x + iy, (1) 式中,x,y分别表示地球极移的两个分量.函数z可以 表征地球极移的变化,其模值 表示极移偏离原点的 大小,即振幅;

其幅角表示极移相位的变化.文中所 采用的极移的年平均振幅和相位是所用序列的每0.05a 的瞬时极点与CIO的角距离(模)和幅角,然后取年 平均值获得的. 图1 极移变化示意图 Fig.1 Diagram of variations in the polar motion 1.2 方法 1.2.1 经验模态分解 经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)是Huang等[31] 提出的一种全新的针对非线性 非平稳信号处理的算法. EMD方法是从原信号中提 取一组本征模函数(intrinsic mode function,IMF) 分量,且EMD分解出的各个IMF分量满足下列2个条 件:①在整个序列上极值点个数和过零点个数相等或 至多相差一个;