《Remote Sensing》：Non-Iterative Autofocus Method for High-Resolution SAR Time-Domain Imaging Based on Multi-Subimage 2D-PGA
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本研究的目的是基于潮位计和测高数据，利用调和分析（HA）和连续小波变换（CWT）估算波罗的海南部沿岸的海平面趋势和多尺度变率。研究人员特别考虑了时间序列长度、数据类型、海底深度和距海岸线距离对趋势和振幅估算稳定性与一致性的影响。结果表明，对于沿岸站，潮位计数据
本研究的目的是基于潮位计和测高数据，利用调和分析（HA）和连续小波变换（CWT）估算波罗的海南部沿岸的海平面趋势和多尺度变率。研究人员特别考虑了时间序列长度、数据类型、海底深度和距海岸线距离对趋势和振幅估算稳定性与一致性的影响。结果表明，对于沿岸站，潮位计数据在1993–2024年期间的趋势平均为2.2 mm/yr，在1951–2025年系列中为2.0 mm/yr，且数据时间范围更长的系列估算误差更低。卫星测高数据显示海平面上升速率更高，平均为4.3 mm/yr，并且空间一致性更高，特别是在远离海岸的虚拟站点。随着距海岸线距离的增加，趋势更稳定，局部水动力过程的影响减小。方法比较表明，与经典线性回归相比，调和分析显著提高了测高和潮位计数据趋势的一致性——相关系数从0.72–0.80增加到0.92–0.95。CWT确认了这些结果的可靠性，同时还能识别周期振幅的时间调制和信号非平稳性增强的时段。结果证实，正确解释海平面变化需要同时考虑长期趋势和跨时间尺度的自然变率。所提出的方法为分析非平稳环境信号提供了通用工具，可支持沿海区域风险评估和气候变化适应策略的制定。
**论文解读：基于调和分析与连续小波变换的波罗的海南部海平面多尺度变率与趋势研究**
**研究背景与问题**
海平面上升（SLR）是气候变化最长期且代价高昂的影响之一，威胁沿海自然与社会经济系统。全球平均海平面自卫星测高时代以来以+3.5 mm/yr的速率上升，但区域差异显著。波罗的海作为半封闭陆架海，其海平面变化受大气环流、局部水动力过程及冰后地壳均衡调整（GIA）等多重因素影响，导致趋势估算复杂。现有研究虽已揭示波罗的海海平面上升加速，但存在以下关键问题：①沿岸潮位计（TG）与卫星测高（SA）数据的趋势差异来源不明，尤其是局部水动力过程、距海岸距离和水深的影响；②海平面信号的非平稳性（如季节、潮汐、多年周期的振幅调制）未被充分量化，导致趋势与循环分量分离不准确；③调和分析（HA）与连续小波变换（CWT）等方法的适用性及一致性缺乏系统比较。因此，本研究旨在通过多方法集成框架，定量评估波罗的海南部沿岸海平面的多尺度变率，并验证不同环境条件下分析方法的可靠性。
**研究方法与关键技术创新**
研究人员采用以下关键技术：①**调和分析（HA）**：将海平面时间序列建模为二次趋势与多个谐波分量（年周期365.25天、半年周期182.6天、月周期27.55天和29.53天、多年周期4.4年、8.85年、9.305年和18.61年）之和，以分离趋势与循环项；②**连续小波变换（CWT）**：使用Morlet小波进行时频分解，验证HA识别周期的稳定性并检测非平稳性；③**AR(1)蒙特卡洛方法**：用于填补潮位计时间序列中的缺失数据（9天至12个月空缺），通过模拟未来轨迹并估计不确定性；④**GIA模型校正**：利用ICE-7G_NA (VM7)模型估算垂直陆地运动（VLM），以分离绝对海平面上升与相对海平面变化。数据来源包括：CMEMS L4多任务网格化测高产品（1993–2024年，分辨率0.125°×0.125°）、波兰IMGW-PIB五个潮位计站（1951–2025年，地点：Swinoujscie、Kolobrzeg、Ustka、Wladyslawowo、Gdansk）、GEBCO_25水深网格及NCEP/NCAR风场再分析数据。虚拟观测站沿波兰海岸线向外延伸50 km、100 km、200 km，以评估距海岸距离的影响。
**研究结果**
**5.1 SLR Trends (HA)**：潮位计数据趋势在1993–2024年期间平均为2.2 mm/yr，1951–2025年期间为2.0 mm/yr，误差随序列长度增加而降低（±0.21 vs ±0.05 mm/yr）。卫星测高数据趋势平均为4.3 mm/yr（±0.15 mm/yr），且空间一致性更高。距海岸50 km处局部过程影响仍显著，100 km处减弱，200 km处趋势最稳定。HA方法使SA与TG趋势的相关系数从0.72–0.80提升至0.92–0.95，但Gdansk站仅为0.80，表明局部人类活动（如防波堤建设）导致非平稳性增强。
**5.2 SLR Trends (Continuous Wavelet Transform)**：CWT所得趋势与HA高度一致，误差均不超过0.1 mm。海平面加速率：SA数据（1993–2024）平均为0.05 mm/yr2，TG长期数据（1951–2025）为0.01 mm/yr2，低于全球平均（0.084 mm/yr2），Gdansk站出现负加速（-0.03 mm/yr2）。
**5.3 Harmonic Analysis (HA) and Continuous Wavelet Transform (CWT) Correlation**：HA与CWT趋势的相关系数随距海岸距离增加而升高：海岸处0.67，50 km处0.80，100 km处0.89，200 km处0.96。TG数据在1993–2024年期间相关系数为0.85，1951–2025年期间升至0.99，表明长序列显著改善多年周期（如18.61年节点潮）的识别。
**5.4 GIA Models**：垂直陆地运动（VLM）估算显示所有站点均为正值（即陆地沉降或冰后反弹），Gdansk站VLM最大（0.52 mm/yr），表明局地地壳变形显著。GIA模型（LM17.3）在波罗的海区域呈现北高南低的梯度，与冰后反弹一致。
**5.5 Mean Wind Velocity**：研究区域盛行西南风，风速从西向东递减（Swinoujscie 2.0–2.1 m/s，Gdansk 1.5–1.6 m/s），风向一致（SW→NE），表明风致堆积效应在西部更强。
**5.6 Variability in Seasonal SLR Amplitudes**：年周期振幅从西向东增加（SA数据：Swinoujscie 3.90 cm，Wladyslawowo 5.57 cm），半年周期类似。TG数据中多年周期（9.35年）振幅在Wladyslawowo达5.04 cm，远高于SA数据，表明潮位计更敏感于局部调制。HA与CWT振幅一致性：短周期（半年90%、月周期80–89%）远高于长周期（8.85年49%、9.35年37%、18.61年差异最大），反映HA对非平稳长周期估算的局限性。
**讨论与结论**
讨论部分指出，海平面信号沿波兰南海岸呈现多尺度、非线性及部分非平稳特征，支持了H1假设（距海岸距离和水深影响变率）。HA与CWT的一致性随距海岸距离增加而升高（支持H2），验证了从复杂沿岸信号向平稳开阔海洋信号的过渡。TG数据对多年和月周期更敏感，而SA数据在近岸受技术限制（支持H3）。长序列（1951–2025）比短序列（1993–2024）能更有效分离长期趋势与多年变率（支持H4），避免因忽略节点潮周期而误判加速。研究结论强调：正确解释海平面变化必须同时考虑长期趋势与自然变率。所提出的HA-CWT-AR(1)蒙特卡洛集成方法为分析非平稳环境信号提供了通用工具，可支持沿海风险评估与适应性规划。论文发表在《Remote Sensing》。
