环境时间序列的特征保持插值与滤波

我们提出了一种用于填补时间序列中的间隙并消除干扰的方法，适用于涉及环境变量连续监测的应用。该方法是非参数的，基于时间序列受影响部分与有效部分之间的迭代模式匹配。它在模式匹配过程中联合考虑多个变量，并允许保持变量间的线性或非线性依赖关系。重建时间序列中的不确定性通过多次实现进行量化。该方法在受强干扰及数据间隙影响的自然电位数据上进行了测试，结果表明我们的方法能够重现原始信号的频谱特征。即使在存在强烈信号扰动的情况下，它也能显著改善信号并校正由非对称干扰引入的偏差。潜在应用范围广泛，包括地球物理学、气象学和水文学。