《表1 印度夏季风各分量的方差贡献率和准周期》

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《基于EEMD的太阳活动对印度夏季风的多尺度胁迫分析》

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对Qunf洞Q5石笋δ18O时间序列进行EEMD分解，在原始序列中加入信噪比为0.5的白噪声，取100次EMD分解结果的平均值，可得到8个IMF分量和一个趋势项（res）（图2） ，即印度夏季风变化存在8个准周期分量和一个趋势项（表1），大致可以分为3个层次:年代尺度31 a和70 a（IMF1和IMF2）、百年尺度142 a、279 a和733 a（IMF3、IMF4和IMF5）、千年尺度1 172 a、7 280 a和7 860 a（IMF6、IMF7和IMF8）。其中千年尺度分量所占比重最大，为27.63%，年代尺度和百年尺度分量所占比重分别为18.28%和16.00%。使用功率谱分析软件REDFIT35[23]进行谱分析，设定WOSA分割参数n50=3，取样窗口i Win=2，窗口函数选用Welch spectrum window。分析结果如图3所示，将其与EEMD结果进行对比可以发现，分解所得的IMF1、IMF4、IMF5、IMF6、IMF7和IMF8均可在谱分析结果中找到对应尺度，仅有IMF2和IMF3两分量在41 a，83 a和232 a三个尺度上存在部分模态混叠，表明EEMD方法已经在一定程度上削弱了模态混叠对分析结果的影响。