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基于稀疏表征的多源时空序列相关性分析：理论、方法与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，多源时空序列数据广泛存在于各个领域，如气象学、金融学、交通领域、医学等。这些数据不仅包含了丰富的时间信息，还蕴含着空间维度的特征，对其进行深入分析能够为各领域的决策制定、趋势预测和异常检测等提供有力支持。
在气象学中，多源时空序列数据可来自卫星遥感、地面气象站以及气象雷达等多种观测设备。卫星遥感能够提供大面积的云图、温度、湿度等信息；地面气象站则能精确记录特定地点的气温、气压、降水等数据；气象雷达可探测降水强度、风暴移动路径等。通过对这些多源时空序列数据的相关性分析，气象学家可以更准确地
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