改进的HHT方法：基于T检验的水文时间序列分析

"基于T检验的水文时间序列HHT分析方法及应用" 本文是一篇关于水文时间序列分析的研究论文，主要探讨了如何利用Hilbert-Huang变换（HHT）方法来分析非线性、非平稳的时间序列，并提出了一个改进的HHT模型，该模型结合了T检验以验证本质模态函数（IMF）的周期有效性。HHT是一种适用于复杂信号分析的技术，尤其在处理非线性和非平稳信号时展现出强大的能力。 HHT方法包括两个主要步骤：经验模态分解（EMD）和Hilbert谱分析。EMD将原始时间序列分解为多个IMF分量和一个残差项，每个IMF分量代表了不同时间尺度上的振荡模式。而Hilbert谱分析则通过构造Hilbert变换来确定每个IMF的瞬时频率和振幅，从而揭示信号的动态特性。 在传统的HHT应用中，往往忽视了对IMF成分的统计检验，这可能导致对信号周期性的误判。因此，作者提出了一种基于T检验的改进HHT方法，通过统计检验来确认IMF分量是否代表了显著的周期性变化。这个过程包括计算每个IMF分量的平均值和标准差，然后进行T检验，以确定其与零均值的差异是否具有统计意义。 论文中，作者将改进的HHT方法应用于长江宜昌水文站50年的逐日径流量数据。分析结果得到了14个IMF分量，分别反映了径流序列的不同波动规律，以及一个趋势项r，揭示了径流的变化趋势。通过对IMF的T检验，识别出了1～3年、4～5年、9年和准14年的年际变化周期。此外，年内波动对径流序列的整体影响也被强调。 对比分析证明，采用T检验的HHT方法在识别水文时间序列中的周期性变化方面更为有效。这种方法不仅有助于理解水文现象的内在周期性，还能为水资源管理和防洪决策提供科学依据。 这篇论文为水文数据分析提供了一种强大的工具，通过结合HHT和T检验，可以更准确地解析非线性、非平稳的水文时间序列，对于理解和预测水文系统的行为具有重要意义。这一研究对水文学、环境科学和气候学等领域都具有重要的参考价值。