《表1 IMF分量的主要统计值Tab.1 Statistics of the IMFs components》

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《基于EEMD和EOF的鄱阳湖流域近550 a来旱涝时空变化》

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利用EEMD方法将区域集成旱涝指数序列进行分解，最终获得8个本征模函数（图3，IMF1~IMF8）和一个长期趋势项（图3，IMF9）。其中每个IMF分量对应于一个窄波段的旱涝振荡，反映特定时间尺度下降水的周期变化和振幅随时间变化的过程[38]。长期趋势项代表的是原始序列中存在的缓慢变化趋势，其变化周期大于原始序列长度。由图3可观察到，鄱阳湖流域旱涝序列的各IMF分量变化规律符合自然信号的非线性变化的特征，都具有相对稳定的变化周期。不过各IMF分量对原始序列的影响程度有显著差异，经过进一步周期和振幅分析，其主要统计量见表1。为了说明各IMF分量信息的有效性，对分解结果进行了白噪声检验。如图4所示，所有分量都通过α=0.01的显著性检验，这说明在99%置信度下各分量具有统计学意义。