%A 张欣峰,刘根友 %T 日长年际信号提取及其与大气相关性分析 %0 Journal Article %D 2020 %J 大地测量与地球动力学 %R %P 1188-1193 %V 40 %N 11 %U http://www.jgg09.com %8 2020-11-15 %X

为对日长年际变化进行更细致分析,利用标准Morlet小波变换方法,从日长变化序列中识别和提取出6个主要的年际信号,周期分别为2.3 a(2.4 a)、3.3 a、3.7 a、4.8 a、6.1 a和8.1 a,并基于信号的时域提取结果,计算获得相应信号的平均振幅,依次为0.08 ms、0.05 ms、0.05 ms、0.07 ms、0.10 ms和0.07 ms。仿照提取出的6个日长年际信号,对大气角动量序列中相应的信号进行提取,并对两者进行相关性分析。结果显示,大气和日长对应的4个高频年际信号(2.3 a(2.4 a)、3.3 a、3.7 a和4.8 a信号)存在强相关,相关系数分别为0.99、0.93、0.99和0.91,且大气的激发贡献率依次为99.7%、63.1%、94.7%和69.3%,表明日长2.3 a(2.4 a)和3.7 a信号几乎完全可由大气解释,而大气也为其余2个日长信号的主要激发源;大气6.0 a、8.5 a信号与日长对应的6.1 a、8.1 a信号不相关或弱相关,相关系数分别为-0.11和-0.56。