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基于启发式分割算法检测华北和全球气候变化的特征

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全球变化已成为当代科学界瞩目的新领域,气候变化是其研究的核心内容之一,它受到各国政府的极大重视.气候突变是气候变化的重要表现形式之一,目前对气候突变的研究主要针对代用资料,运用传统的统计学方法进行处理,尽管取得了不少进展,但气候系统的非线性、多层次性和非平稳性对分析和检测气候突变的方法提出了较高的要求.众所周知,气候系统可能是由多个不同区域气候子系统构成的复杂体系,因而局地和全球气候变化之间必然存在一定的内在联系,但目前关于这方面研究的理论和方法还较少.介绍了一种适合非线性和非平稳时间序列的突变检测新方法--启发式分割算法(BG算法),运用该方法对北半球树木年轮宽度和北京石花洞石笋微层厚度距平序列分别基于高频和低频进行处理,试图区分不同性质的突变,揭示其变化的物理机理.定义了新的物理量--突变密度,对比前后千年内突变的疏密分布特点,就人为因素对气候变化可能产生的影响作初步探讨.对树轮和石笋资料的高频序列从不同的角度进行检测和分析,进而以华北气候变化的特征为例,研究局地和全球气候变化之间的内在的联系.
Analysis of features of climate change of Huabei area and the global climate change based on heuristic segmentation algorithm

龚志强、封国林、万仕全、李建平

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扬州大学物理科学与技术学院,扬州,225009

国家气候中心气候研究开放实验室,北京,100081

中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室,北京,100029

中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京,100029

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突变 启发式分割算法 人为变率 小冰期 全球变化

科技部科研项目国家自然科学基金国家自然科学基金

2004CB4183009041100840325015

2006

物理学报
中国物理学会，中国科学院物理研究所

物理学报

CSTPCDCSCD北大核心SCI
影响因子：1.038
ISSN：1000-3290
年,卷(期)：2006.55(1)
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