常用气候变化周期分析工具-连续复小波分析

写在最前面的话,本文只讲述了小波分析的基本步骤,不是很详细,平时起到勾起自己回忆的作用。详细步骤请看B站教学:https://www.bilibili.com/video/BV1rs411Y7Nr/?vd_source=ccade7f4d45d424e3581dcd823c110eb,以及李旭大佬的博文https://blog.sciencenet.cn/blog-1148346-794768.html。其中,针对B站中最后出现的结果不佳或者操作错误,请注意本文的步骤4中的转置复制过程。

1. 数据准备

将要分析的数据按照时间顺序整理成一列

2. 保存成mat格式

将上述数据导入到matlab中,然后导出成mat格式,也可以不导出成mat格式,直接从这import signal from workspace(我一般习惯把每一步的数据保存下来)。

3. 扩展数据

matlab控制台中输入wavemenu,进入工具箱-signal Extension
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参数设置及导出
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4.计算小波系数

复杂连续小波(complex continuous wavelet 1-D)
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导入数据
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参数设置+导出小波系数
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将小波系数粘贴到excel中,利用=IMREAL()函数计算实部
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将计算的实部转置一下,然后粘贴到word中,替换空格以换行

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将成列的数据粘贴到excel中,格式如下:即为时间对应的列,每一年有64个小波实部数据,为绘制小波图做准备
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5.绘制小波变化图

导入到origin 中,利用等高线图绘制小波图
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6.计算小波方差

这里引用百度文档的一段话(https://max.book118.com/html/2017/0112/82779844.shtm)

在这里插入图片描述
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然后就可以绘制随尺度变化的小波方差变化,其最大值为强周期。
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若要分析强周期(比如14年)的实部波动,只需筛选强周期(14年)下的年温度小波实部,然后可以观察其波动规律
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7. 计算置信区间区间

在这里插入图片描述
Pre.txt可以是任何一个拥有119列的数据,然后运行一下代码就可以得到coi的值。
复制到excel中,在Excel中对coi计算 =LOG(D5,2) ,即取以2为底的对数,也就是说尺度是实际尺度以2为底的对数。
在作图时要在纵坐标标签设置一个公式即2^x,然后和实际的尺度进行匹配上,置信区间以上的区域填充一下做成蒙版的样式就OK了。成品如下,
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详细请参考论文Aridification in a farming-pastoral ecotone of northern China from 2perspectives: Climate and soil(https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.114070)。

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