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Evaluation of empirical mode decomposition for quantifying multi-decadal variations and acceleration in sea level records

机译：评估经验模式分解以量化海平面记录中的十年变化和加速度

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The ability of empirical mode decomposition (EMD) to extract multi-decadal variability from sea level records is tested using three simulations: one based on a series of purely sinusoidal modes, one based on scaled climate indices of El Nino and the Pacific decadal oscillation (PDO), and the final one including a single month with an extreme sea level event. All simulations include random noise of similar variance to high-frequency variability in the San Francisco tide gauge record. The intrinsic mode functions (IMFs) computed using EMD were compared to the prescribed oscillations. In all cases, the longest-period modes are significantly distorted, with incorrect amplitudes and phases. This affects the estimated acceleration computed from the longest periodic IMF. In these simulations, the acceleration was underestimated in the case with purely sinusoidal modes, and overestimated by nearly 100% in the case with prescribed climate modes. Additionally, in all cases, extra low-frequency modes uncorrelated with the prescribed variability are found. These experiments suggest that using EMD to identify multi-decadal variability and accelerations in sea level records should be used with caution.
机译：使用三种模拟测试了经验模式分解（EMD）从海平面记录中提取年代际变化的能力：一种基于一系列纯正弦模式，一种基于厄尔尼诺现象的成比例气候指数和太平洋年代际振荡（ PDO），最后一个包括一个月的极端海平面事件。所有模拟都包括与旧金山潮汐仪记录中的高频变化相似的方差的随机噪声。将使用EMD计算的本征模式函数（IMF）与指定的振荡进行比较。在所有情况下，最长周期模式都会失真，幅度和相位会不正确。这会影响从最长的周期性IMF计算得出的估计加速度。在这些模拟中，纯正弦模式下的加速度被低估了，而规定气候模式下的加速度被高估了近100％。另外，在所有情况下，都发现了与规定的可变性不相关的额外低频模式。这些实验表明，应谨慎使用EMD识别多年代际变化和海平面记录中的加速度。

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