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基于启发式分割算法的气候突变检测研究

董文杰 封国林 龚志强 李建平

基于启发式分割算法的气候突变检测研究

董文杰, 封国林, 龚志强, 李建平
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-03-23
  • 修回日期:  2005-04-25
  • 刊出日期:  2005-11-20

基于启发式分割算法的气候突变检测研究

  • 1. (1)国家气候中心气候研究开放实验室,北京 100081; (2)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; (3)扬州大学物理科学与技术学院,扬州 225009;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; (4)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
    基金项目: 

    国家重点发展基础研究项目(批准号:2004CB418300)和国家自然科学基金(批准号:90411008,40325015)共同资助的课题.

摘要: 气候系统的非线性、多层次性和非平稳性对气候突变的检测方法提出了较高的要求.基于t检 验将非平稳序列分割为多个不同尺度的自平稳子序列,Bernaola Galvan提出的启发式分割 算法(BG算法),对非平稳时间序列的突变检测效果较好.在BG算法的基础上,通过理想时间 序列验证BG算法处理非平稳时间序列的有效性,并对近2000a北半球树木年轮距平宽度序列 基于不同层次的思想,检测和分析其中包含的各种尺度的气候突变事件,成功地区分不同尺 度的突变.定义的新物理量——突变密度的分析表明,自然因素作用的基础上,人为因素影 响的加剧可能导致近1000a来突变密集段和稀疏段分布失衡,这可能是全球变化的重要表现 之一.

English Abstract

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