تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,507,180 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,771,018 |
طراحی و کاربرد عملی پالایههای رقمی در پردازش سیگنالهای هواشناسی | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 8، دوره 48، شماره 2، شهریور 1401، صفحه 361-380 اصل مقاله (12.49 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2022.329174.1007349 | ||
نویسنده | ||
ابوالفضل نیستانی* | ||
استادیار، گروه فیزیک، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
چکیده | ||
روشهای پالایش رقمی برای جداسازی اطلاعات مجزا از سیگنالهای پیچیده هواشناسی بسیار مؤثر هستند. هدف از مطالعه حاضر طراحی پالایههای مناسب برای اعمال بر روی سیگنالهای هواشناسی دما و بارش به منظور هموارسازی، جداسازی مؤلفههای بسامدی با اهمیت و حذف نوفههای بسامد بالای بیاهمیت است. طراحی این پالایهها، هم در حوزه زمان و هم در حوزه بسامد امکانپذیر است که در این تحقیق طراحی و اعمال پالایه در حوزه زمان انجام شده است. نتایج اهمیت انتخاب پالایه مناسب در تحلیل محتوای طیفی موجود در سیگنال هواشناسی را نشان میدهد. با پالایش سیگنال خام دما و بارش ماهانه طی دوره آماری 1979 تا 2021 در ایستگاههای تهران و تبریز به مؤلفههای فصلی، سالانه و بین سالی، ارتباط خطی بین این مؤلفهها بهطور مجزا توسط ضریب همبستگی پیرسون مورد بررسی قرار گرفته و شباهتها و تفاوتها با هم مقایسه شدهاند. همچنین پالایه همینگ نسبت به پالایه میانگین متحرک ساده، عملکرد بهتری را در تضعیف نوسانهای گیبس در بخشهای جانبی پاسخ بسامدی پالایه نشان میدهد. البته انتخاب تعداد وزن بیشتر در طراحی پالایه میتواند در بهبود عملکرد پالایه اثرگذار باشد. این مسئله در زمانی که تعداد مؤلفههای با اهمیت بیشتری در طیف بسامدیِ سیگنال هواشناسی وجود دارند، بایستی بیشتر مورد توجه قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
پالایه رقمی؛ پردازش سیگنال؛ تغییرپذیری؛ پنجرهگذاری؛ هواشناسی | ||
مراجع | ||
اشرفی، خ.، آزادی، م. و ثابت قدم، س.، 1390، بررسی تأثیر روشهای گوناگون آغازگری پالایه رقومی بر نتایج مدل WRF، مجله ژئوفیزیک ایران، 5 (1)، 33-16.
Carton, J. A. and Giese, B. S., 2008, A reanalysis of ocean climate using Simple Ocean Data Assimilation (SODA). Monthly Weather Review, 136, 2999–3017. https://doi.org/10.1175/2007MWR1978.1. De Oliviera, M. M. F., Ebecken, F. F., De Oliviera, J. L. F. and De Azevedo Santos, I., 2009, Neural network model to predict a storm surge. Journal of Appllied Meteorology and Climatology, 48, 143–155. https://doi.org/10.1175/2008JAMC1907.1. Déqué, M. and Piedelievre, J. P., 1995, High resolution climate simulation over Europe. Climate Dynamics, 11, 321–339. https://doi.org/10.1007/BF00215735. Duchon, C. E., 1979, Lanczos filtering in one and two dimensions. J Appl Meteorol, 18, 1016–1022. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1979)018%3c1016:LFIOAT%3e2.0.CO;2. Emery, W. J. and Thomson, R. E., 2014, Data Analysis Method in Physical Oceanography. Third edition, Elsevier B.V. 716 pp. Fillion, L., Mitchell, H. L., Ritchie, H. and Staniforth, A., 1995, The impact of a digital filter finalization technique in a global data assimilation system. Tellus, 47A, 304– 323. https://doi.org/10.3402/tellusa.v47i3.11518. Fesesr, F., 2006, Enhanced detectability of added value in limited-area model results separated into different spatial scales. Monthly Weather Review, 134, 2180-2190. https://doi.org/10.1175/MWR3183.1. Gustafsson, N., 1992, Use of a digital filter as a weak constraint in variational data assimilation. Workshop on Variational Assimilation, with special emphasis on Three-dimensional Aspects, Shinfield Park, Reading. Hoell, A., Barlow, M. and Saini, R., 2013, Intraseasonal and seasonal-to-interannual Indian Ocean convection and hemispheric teleconnections. Journal of Climate, 26, 8850–8867. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00306.1. Huang, X-Y. and Lynch, P., 1993, Diabatic digital-filtering initialization: Application to the HIRLAM model. Monthly Weather Review, 121, 589–603. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1993)121<0589:DDFIAT>2.0.CO;2. Ichikawa, H. and Yasunari, T., 2008, Intraseasonal variability in diurnal rainfall over New Guinea and the surrounding oceans during austral summer. Journal of Climate, 21(12), 2852–2868. https://doi.org/10.1175/2007JCLI1784.1. Lanzante, J. R., 1996, Resistant, robust and non-parametric techniques for the analysis of climate data: theory and examples, including applications to historical radiosonde station data. International Journal of Climatology, 16, 1197–1226. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(199611)16:11%3c1197::AID-JOC89%3e3.0.CO;2-L Li, Y., Han, W., Wang, F., Zhang, L. and Duan, J., 2020, Vertical structure of the upper–Indian Ocean thermal variability. Journal of Climate. 33, 7233–7253. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0851.1. Li, Y. Han, W., Zhang, L. and Wang, F., 2019, Decadal SST variability in the southeast Indian Ocean and its impact on regional climate. Journal of Climate, 32, 6299–6318. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0180.1. Liu, Q., Li, T. and Zhou, W., 2021, Impacts of multi-timescale circulations on meridional moisture transport, Journal of Climate, 34(19), 8065-8085. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-20-0126.1. Lynne, P. A. and Fuerst, W., 1994, Introductory Digital Signal Prossesing with Computer Applications. John Wiley & Sons Ltd. 371 pp. Koch, S. E., Golus, R. E. and Dorian, P. B., 1988, A mesoscale gravity wave event observed during CCOPE. Part II: Interactions between mesoscale convective systems and the antecedent waves. Monthly Weather Review, 116(12), 2545– 2569. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1988)116<2545:AMGWEO>2.0.CO;2 Kousky, V. E. and Kayano, M. T., 1994, Principal modes of outgoing longwave radiation and 250-mb circulation for the South American sector. Journal of Climate, 7, 1131–1143. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1994)007<1131:PMOOLR>2.0.CO;2. Moon, J. Y., Wang, B., Lee, S. S. and Ha, K. J., 2018, An intraseasonal genesis potential index for tropical cyclones during Northern Hemisphere summer. Journal of Climate, 31(22), 9055– 9071. https://doi.org/10.1175/jcli-d-18-0515.1. Nie, Y., Ren, H-L. and Zhang, Y., 2019, The role of extratropical air–sea interaction in the autumn subseasonal variability of the North Atlantic Oscillation. Journal of Climate, 32, 7697–7712. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0060.1. Oppenheim, A. V. and Verghese, G. C., 2017, Signals, Systems & Inference. Pearson Education Limited, 604 pp. Peckham, S. E., Smirnova, T. G., Benjamin, S. G., Brown, J. M. and Kenyon, J. S., 2016, Implementation of a digital filter initialization in the WRF model and its application in the Rapid Refresh. Monthly Weather Review, 144, 99-106. https://doi.org/10.1175/MWR-D-15-0219.1. Pohl, B., Dieppois, B., Crétat, J., Lawler, D. and Rouault, M., 2018, From synoptic to interdecadal variability in southern african rainfall: toward a unified view across time scales. Journal of Climate, 31(15), 5845-5872. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-17-0405.1. Polavarapu, S., Tanguay, M. and Fillion, L., 2000, Four-dimensional variational data assimilation with digital filter initialization. Monthly Weather Review, 128, 2491– 2510. https://doi.org/10.1175/1520-0493(2000)128<2491:FDVDAW>2.0.CO;2. Raymond, W. and Garder, A., 1991, A review of recursive and implicit filters. Monthly Weather Review, 119, 477–495. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1991)119<0477:ARORAI>2.0.CO;2. Wang, F., Tian, W., Xie, F., Zhang, J. and Han, Y., 2018, Effect of Madden–Julian Oscillation occurrence frequency on the interannual variability of northern hemisphere stratospheric wave activity in winter. Journal of Climate, 31, 5031–5049. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-17-0476.1. Wu, Z., Huang, N. E., Long , S. R. and Peng, C. K., 2007, On the trend, detrending, and variability of nonlinear and nonstationary time series. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(38), 14889–14894. https://doi.org/10.1073/pnas.0701020104 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,089 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 723 |