Python 小波分析

Python小波分析与小波相干在古气候数据中的应用

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于 2023-06-15 18:19:23 首次发布

本文介绍了如何使用Python的Pyleoclim库进行小波分析和小波相干分析，以研究古气候数据中的同位素氘和CO2浓度。通过插值和标准化处理不均匀时间序列，然后利用小波分析检测100kyr周期。小波相干分析揭示了CO2与氘在80-100kyr轨道周期上变化的同相位性，且无显著相位滞后。

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python 小波分析和小波相干

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python 小波分析和小波相干

写在前面

这个东西单纯为了记录一下用Python做小波分析和小波相干的过程，以及怎么理解得的的结果。MATLAB中有很成熟的小波工具包，python中也有好几个可以做小波分析的包。我自己使用了Pyleoclim，这个包主要是用来做古气候数据处理和分析的，主要的功能如下图。这个文章只涉及小波分析部分，代码在链接的教程中都要。Pyleoclim包目前支持Python 3.9以上版本。再次强调，代码都来自于链接教程！！！。

小波分析

例子中用到了两个古气候数据，一个是同位素氘，另一个是 $CO_2$ 。

首先加载需要用到的包

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pyleoclim as pyleo
import numpy as np

然后读取数据，并将数据存入pyleoclim包中的 Series类型，主要给定序列的名称和时间。

dDdf = pd.read_csv('../data/edc3deuttemp2007.csv')
dDdf.head()

dDts = pyleo.Series(time=dDdf['Age']/1000,value=dDdf['Deuterium'],time_name='Age',
					time_unit='kyr BP',value_name = r'$\deltaD$',