【摘 要】
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对利用小波变换法对天津引滦原水中日检测叶绿素（藻类表征指标）构成的时间序列进行了变换，将原始序列分解为5个低频和较低频的周期性小波系数和3个高频的“噪音”小波系数，发现5
【机 构】
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西安建筑科技大学环境与市政工程学院,天津市自来水集团有限公司
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20050703005）,西安市科技攻关计划项目基金资助项目（GG06200）
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对利用小波变换法对天津引滦原水中日检测叶绿素（藻类表征指标）构成的时间序列进行了变换，将原始序列分解为5个低频和较低频的周期性小波系数和3个高频的“噪音”小波系数，发现5个周期性信息变化与季节更替、优势藻种变换及一定条件下藻类生长动态平衡等因素有关；而高频的“噪音”细节信息除检测误差造成外，降雨、风向及取样的深度也会对此产生重要的影响。通过该段时间水源区域内的气温、太阳曝辐照度及降雨数据分析，验证了小波转换系数的意义及分析结果。
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