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全球温度场信息熵的时空特征分析

冯爱霞 龚志强 黄琰 王启光

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全球温度场信息熵的时空特征分析

冯爱霞, 龚志强, 黄琰, 王启光

Spatiotemporal analysis of information entropy of the global temperature

Wang Qi-Guang, Feng Ai-Xia, Gong Zhi-Qiang, Huang Yan
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  • 本文基于信息熵理论定义气象要素信息熵,并运用其分析全球温度场在不同时空尺度上偏离气候态(1971—2000)的不确定性. 研究结果表明:1)温度场气候态信息熵(CE)具有明显的纬向分布特征,总体表现为温度场CE由低纬度地区向中高纬度地区递增,且海陆差异显著,可以较好地区分各个气候带;其垂直变化,在低纬度地区表现为随高度的升高而增加,但在中高纬度地区则以300hPa为界呈准对称分布,在此高度之上其值随高度升高而增加,之下则相反,这一特征在高纬度地区更为明显.2)温度场月信息熵(ME)的季节性差异显著,总体表
    Based on the concept of entropy in information theory, the entropy of meteorological elements is determined and used to analyze the uncertainty of the global temperature field anomaly from the climate state (1971—2000) on different time and spatial scales. It is found that the temperature climate entropy (CE) possesses a zonal distribution, increases from tropics to mid-high latitudes and has an obvious difference between the ocean region and the continent, thereby being able to distinguish the climatic zones properly. The temperature CE in low-mid troposphere increases with altitude increasing, while in extratropical the situation retains above 300 hPa but below 300 hPa the situation is reversed, and this feature is more obvious in high latituderegions. On the whole, the temperature monthly entropy (ME) is obviously dependent on season change: it is smallest in summer and largest in winter. Besides, there exists a distinguishable interdecadal period. Different monthly ME values from low atmosphere to high atmosphere each have an obvious five -to-ten year quasi-period oscillation. All the spatiotemporal characteristics and their relationships with annual temperature range verify the usefulness of the entropy in meteorology, and it is an effective method to measure the uncertainty of the meteorological elements.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:40930952,40875040和40905034),公益性行业专项 (批准号:GYHY201006021)和国家科技支撑计划(批准号:2007BAC29B01)资助的课题.
    [1]

    Chou J F, 1997 Bull. Chin. Acad. Sci. 5 325 (in Chinese)[丑纪范 1997 中国科学院院刊 5 325]

    [2]

    Feng G L, Dong W J 2004 Chin. Phys. 13 413

    [3]

    Feng G L, Gong Z Q, Dong W J, Li J P 2005 Acta Phys. Sin. 54 5494 (in Chinese)[封国林、龚志强、董文杰、李建平 2005 物理学报 54 5494]

    [4]

    Feng G L, Dong W J, Gong Z Q, Hou W, Wan S Q, Zhi R 2006 Nonlinear theories and methods on spatial-temporal distribution of the observational data (Beijing: Metrological Press) (in Chinese)[封国林、董文杰、龚志强、侯威、万仕全、支 蓉 2006 观测数据非线性时空分布理论和方法(北京:气象出版社)]

    [5]

    Feng G L, Gao X Q, Dong W J, Li J P 2008 Chaos Soli. Fract. 37 487

    [6]

    Feng G L, Gong Z Q, Zhi R, Zhang D Q 2008 Chin. Phys. B 17 2745

    [7]

    Li J P, Gao L 2006 Chin. J. Atmos. Sci. 30 834 (in Chinese) [李建平、高 丽 2006 大气科学 30 834]

    [8]

    Li J P, Wang X L 2003 Adv. Atmos. Sci. 20 661

    [9]

    Li J P, Chou J F 1997 Acta Meteor. Sin. 11 57

    [10]

    Li J P, Zeng Q C, Chou J F 2000 Sci. China. (E) 30 550 (in Chinese)[李建平、曾庆存、丑纪范 2000中国科学 (E辑) 30 550]

    [11]

    Dai X G, Wang P, Chou J F 2004 Pro. Nat. Sci. 14 73

    [12]

    Gong Z Q, Zhou L, Zhi R, Feng G L 2008 Acta Pyhs. Sin. 57 5351 (in Chinese)[龚志强、周 磊、支 蓉、封国林 2008 物理学报 57 5351]

    [13]

    Ding Y H, Li Q Q, Li W J, Luo Y, Zhang P Q, Zhang Z Q, Shi X L, Liu Y M, Wang L N 2004 Acta Meteor. Sin. 62 598 (in Chinese) [丁一汇、李清泉、李维京、罗 勇、张培群、张祖强、史学丽、刘一鸣、王兰宁 2004 气象学报 62 598 ]

    [14]

    Liu H B, Zhang D L, Wang B 2006 Climatic Environ. Res. 11 649 (in Chinese)[刘鸿波、张大林、王 斌 2006气候与环境研究 11 649 ]

    [15]

    Shannon C E 1948 Bell Sys. Tech. J. 27 379

    [16]

    Zhang X W 1981 Weather forecasting using information analysis (Beijing: Science Press) (in Chinese) (in Chinese) [张学文 1981 气象预告问题的信息分析 (北京:科学出版社)]

    [17]

    Zhang X W, Ma L 1992 Entropy Meteorology (Beijing: Meteorology Press)(in Chinese)[张学文、马 力 1992 熵气象学(北京:气象出版社)]

    [18]

    Leung L Y, North G R 1990 J. Climate 3 5

    [19]

    Zhang J G, Liu X R 2000 Advan. Water Sci. 11 133 (in Chinese)[张继国、刘新仁 2000 水科学进展 11 133]

    [20]

    Delsole T 2004 J. Atmos. Sci. 61 2425

    [21]

    Zhao W T, Chen X, Zhao P Z 1988 Entropy and cross Science: Information Entropy in Meteorology (Beijing: Meteorology Press) p127—130 (in Chinese)[赵文桐、陈 霞、赵佩章 1988 信息熵于气象熵,熵与交叉科学(北京:气象出版社)第127—130页]

    [22]

    Wang J Y, Fu Z T, Zhang L, Liu S D 2005 Plate. Meteor. 24 38 (in Chinese)[汪景烨、付遵涛、张 霖、刘式达 2005 高原气象 24 38]

    [23]

    Wang Q G, Zhang Z P 2008 Acta Phys. Sin. 57 1976 (in Chinese)[王启光、张增平 2008 物理学报57 1976]

    [24]

    Feng G L,Wang Q G, Hou W, Gong Z Q, Zhi R 2009 Acta. Phys. Sin. 58 4 (in Chinese)[封国林、王启光、侯 威、龚志强、支 蓉 2009 物理学报 58 4]

    [25]

    Hao C Y, WU S H, Li S C 2007 Geo. Graphi. Res. 26 46 (in Chinese)[郝成元、吴绍洪、李双成 2007 地理研究 26 46]

    [26]

    Zhang Z S, Gong Z Q, Zhi R, Feng G L, Hu J G 2011 Chin. Phys. B 20

    [27]

    Li J P, Ding R Q 2008 Chin. J. Atmos Sci. 32 975 (in Chinese)[李建平、丁瑞强 2008 大气科学 32 975]

    [28]

    Ding R Q, Li J P 2009 Acta Meteor. Sin. 67 343 (in Chinese)[丁瑞强、李建平 2009 气象学报 67 343]

    [29]

    Zhi R, Gong Z Q, Feng G L, Zhou L 2010 Acta Meteor. Sin. 24 150

    [30]

    Feng G L, Gong Z Q, Zhi R, Zhang D Q 2008 Chin. Phys. B 17 2745

    [31]

    Gong Z Q, Wang X J, Zhi R, Feng G L 2009 Acta. Phys. Sin. 58 4342(in Chinese)[龚志强、王晓娟、支 蓉、封国林2009 物理学报 58 4342]

    [32]

    Wang Y, Shi N, Gu J Q, Feng G L, Zhang L B 2006 Chin. J. Atmos Sci. 30 162(in Chinese)[王 颖、施 能、顾俊强、封国林、张立波 2006 大气科学 30 162]

    [33]

    Shi N 2005 Chin. Phys. 14 844

  • [1]

    Chou J F, 1997 Bull. Chin. Acad. Sci. 5 325 (in Chinese)[丑纪范 1997 中国科学院院刊 5 325]

    [2]

    Feng G L, Dong W J 2004 Chin. Phys. 13 413

    [3]

    Feng G L, Gong Z Q, Dong W J, Li J P 2005 Acta Phys. Sin. 54 5494 (in Chinese)[封国林、龚志强、董文杰、李建平 2005 物理学报 54 5494]

    [4]

    Feng G L, Dong W J, Gong Z Q, Hou W, Wan S Q, Zhi R 2006 Nonlinear theories and methods on spatial-temporal distribution of the observational data (Beijing: Metrological Press) (in Chinese)[封国林、董文杰、龚志强、侯威、万仕全、支 蓉 2006 观测数据非线性时空分布理论和方法(北京:气象出版社)]

    [5]

    Feng G L, Gao X Q, Dong W J, Li J P 2008 Chaos Soli. Fract. 37 487

    [6]

    Feng G L, Gong Z Q, Zhi R, Zhang D Q 2008 Chin. Phys. B 17 2745

    [7]

    Li J P, Gao L 2006 Chin. J. Atmos. Sci. 30 834 (in Chinese) [李建平、高 丽 2006 大气科学 30 834]

    [8]

    Li J P, Wang X L 2003 Adv. Atmos. Sci. 20 661

    [9]

    Li J P, Chou J F 1997 Acta Meteor. Sin. 11 57

    [10]

    Li J P, Zeng Q C, Chou J F 2000 Sci. China. (E) 30 550 (in Chinese)[李建平、曾庆存、丑纪范 2000中国科学 (E辑) 30 550]

    [11]

    Dai X G, Wang P, Chou J F 2004 Pro. Nat. Sci. 14 73

    [12]

    Gong Z Q, Zhou L, Zhi R, Feng G L 2008 Acta Pyhs. Sin. 57 5351 (in Chinese)[龚志强、周 磊、支 蓉、封国林 2008 物理学报 57 5351]

    [13]

    Ding Y H, Li Q Q, Li W J, Luo Y, Zhang P Q, Zhang Z Q, Shi X L, Liu Y M, Wang L N 2004 Acta Meteor. Sin. 62 598 (in Chinese) [丁一汇、李清泉、李维京、罗 勇、张培群、张祖强、史学丽、刘一鸣、王兰宁 2004 气象学报 62 598 ]

    [14]

    Liu H B, Zhang D L, Wang B 2006 Climatic Environ. Res. 11 649 (in Chinese)[刘鸿波、张大林、王 斌 2006气候与环境研究 11 649 ]

    [15]

    Shannon C E 1948 Bell Sys. Tech. J. 27 379

    [16]

    Zhang X W 1981 Weather forecasting using information analysis (Beijing: Science Press) (in Chinese) (in Chinese) [张学文 1981 气象预告问题的信息分析 (北京:科学出版社)]

    [17]

    Zhang X W, Ma L 1992 Entropy Meteorology (Beijing: Meteorology Press)(in Chinese)[张学文、马 力 1992 熵气象学(北京:气象出版社)]

    [18]

    Leung L Y, North G R 1990 J. Climate 3 5

    [19]

    Zhang J G, Liu X R 2000 Advan. Water Sci. 11 133 (in Chinese)[张继国、刘新仁 2000 水科学进展 11 133]

    [20]

    Delsole T 2004 J. Atmos. Sci. 61 2425

    [21]

    Zhao W T, Chen X, Zhao P Z 1988 Entropy and cross Science: Information Entropy in Meteorology (Beijing: Meteorology Press) p127—130 (in Chinese)[赵文桐、陈 霞、赵佩章 1988 信息熵于气象熵,熵与交叉科学(北京:气象出版社)第127—130页]

    [22]

    Wang J Y, Fu Z T, Zhang L, Liu S D 2005 Plate. Meteor. 24 38 (in Chinese)[汪景烨、付遵涛、张 霖、刘式达 2005 高原气象 24 38]

    [23]

    Wang Q G, Zhang Z P 2008 Acta Phys. Sin. 57 1976 (in Chinese)[王启光、张增平 2008 物理学报57 1976]

    [24]

    Feng G L,Wang Q G, Hou W, Gong Z Q, Zhi R 2009 Acta. Phys. Sin. 58 4 (in Chinese)[封国林、王启光、侯 威、龚志强、支 蓉 2009 物理学报 58 4]

    [25]

    Hao C Y, WU S H, Li S C 2007 Geo. Graphi. Res. 26 46 (in Chinese)[郝成元、吴绍洪、李双成 2007 地理研究 26 46]

    [26]

    Zhang Z S, Gong Z Q, Zhi R, Feng G L, Hu J G 2011 Chin. Phys. B 20

    [27]

    Li J P, Ding R Q 2008 Chin. J. Atmos Sci. 32 975 (in Chinese)[李建平、丁瑞强 2008 大气科学 32 975]

    [28]

    Ding R Q, Li J P 2009 Acta Meteor. Sin. 67 343 (in Chinese)[丁瑞强、李建平 2009 气象学报 67 343]

    [29]

    Zhi R, Gong Z Q, Feng G L, Zhou L 2010 Acta Meteor. Sin. 24 150

    [30]

    Feng G L, Gong Z Q, Zhi R, Zhang D Q 2008 Chin. Phys. B 17 2745

    [31]

    Gong Z Q, Wang X J, Zhi R, Feng G L 2009 Acta. Phys. Sin. 58 4342(in Chinese)[龚志强、王晓娟、支 蓉、封国林2009 物理学报 58 4342]

    [32]

    Wang Y, Shi N, Gu J Q, Feng G L, Zhang L B 2006 Chin. J. Atmos Sci. 30 162(in Chinese)[王 颖、施 能、顾俊强、封国林、张立波 2006 大气科学 30 162]

    [33]

    Shi N 2005 Chin. Phys. 14 844

  • [1] 宋人杰, 袁紫燕, 张琪, 于洁, 薛洪惠, 屠娟, 章东. 基于超声RF信号熵分析的声空化时空监测方法. 物理学报, 2022, 0(0): 0-0. doi: 10.7498/aps.71.20220558
    [2] 谭索怡, 祁明泽, 吴俊, 吕欣. 复杂网络链路可预测性: 基于特征谱视角. 物理学报, 2020, 69(8): 088901. doi: 10.7498/aps.69.20191817
    [3] 李先锐, 朱彦丽. DC-DC变换器的信息熵分析. 物理学报, 2014, 63(23): 238401. doi: 10.7498/aps.63.238401
    [4] 谢文贤, 蔡力, 岳晓乐, 雷佑铭, 徐伟. 两种群随机动力系统的信息熵和动力学研究. 物理学报, 2012, 61(17): 170509. doi: 10.7498/aps.61.170509
    [5] 刘冬, 严建华, 王飞, 黄群星, 池涌, 岑可法. 火焰烟黑三维温度场和浓度场同时重建实验研究. 物理学报, 2011, 60(6): 060701. doi: 10.7498/aps.60.060701
    [6] 支蓉, 龚志强, 王启光, 熊开国. 时间滞后对全球温度场关联性的影响. 物理学报, 2011, 60(8): 089202. doi: 10.7498/aps.60.089202
    [7] 郭永峰, 徐伟, 李东喜, 王亮. 准单色噪声驱动的耗散动力系统的信息熵演化. 物理学报, 2010, 59(4): 2235-2239. doi: 10.7498/aps.59.2235
    [8] 黄金哲, 王宏, 常彦琴, 沈涛, Andreev Y. M., Shaiduko A. V.. BBO晶体倍频中的温度场与光场耦合模拟. 物理学报, 2010, 59(9): 6243-6249. doi: 10.7498/aps.59.6243
    [9] 韩奇钢, 马红安, 肖宏宇, 李瑞, 张聪, 李战厂, 田宇, 贾晓鹏. 基于有限元法分析宝石级金刚石的合成腔体温度场. 物理学报, 2010, 59(3): 1923-1927. doi: 10.7498/aps.59.1923
    [10] 吴迪, 宫野, 雷明凯, 刘金远, 王晓钢, 刘悦, 马腾才. 高功率离子束辐照膜基双层靶温度场的数值研究. 物理学报, 2010, 59(7): 4826-4830. doi: 10.7498/aps.59.4826
    [11] 张璐, 章大全, 封国林. 中国旱涝极端事件前兆信号及可预测性研究. 物理学报, 2010, 59(8): 5896-5903. doi: 10.7498/aps.59.5896
    [12] 张春涛, 马千里, 彭宏. 基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测. 物理学报, 2010, 59(11): 7623-7629. doi: 10.7498/aps.59.7623
    [13] 郭培荣, 徐伟, 刘迪. 非高斯噪声驱动的双奇异随机系统的熵流与熵产生. 物理学报, 2009, 58(8): 5179-5185. doi: 10.7498/aps.58.5179
    [14] 王启光, 侯威, 郑志海, 高荣. 东亚区域大气长程相关性. 物理学报, 2009, 58(9): 6640-6650. doi: 10.7498/aps.58.6640
    [15] 支蓉, 龚志强, 郑志海, 周磊. 基于矩阵理论的全球温度资料的尺度性研究. 物理学报, 2009, 58(3): 2113-2120. doi: 10.7498/aps.58.2113
    [16] 王启光, 支 蓉, 张增平. Lorenz系统长程相关性研究. 物理学报, 2008, 57(8): 5343-5350. doi: 10.7498/aps.57.5343
    [17] 刘明强, 李斌成. 光学薄膜样品的温度场和形变场分析. 物理学报, 2008, 57(6): 3402-3409. doi: 10.7498/aps.57.3402
    [18] 郭永峰, 徐 伟, 李东喜. 色噪声驱动的双奇异随机系统随时间演化的熵变化率上界. 物理学报, 2007, 56(10): 5613-5617. doi: 10.7498/aps.56.5613
    [19] 方小玲, 姜宗来. 基于脑电图的大脑功能性网络分析. 物理学报, 2007, 56(12): 7330-7338. doi: 10.7498/aps.56.7330
    [20] 谢文贤, 徐 伟, 蔡 力. 色噪声驱动的双奇异随机系统的熵流与熵产生. 物理学报, 2006, 55(4): 1639-1643. doi: 10.7498/aps.55.1639
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-11-24
  • 修回日期:  2010-12-19
  • 刊出日期:  2011-09-15

全球温度场信息熵的时空特征分析

  • 1. (1)国家气候中心,中国气象局气候研究开放实验室,北京 100081; (2)兰州大学大气科学学院,兰州 730000; (3)兰州大学大气科学学院,兰州 730000;国家气候中心,中国气象局气候研究开放实验室,北京 100081; (4)中国气象科学研究院,气候系统研究所,北京 100081
    基金项目: 国家自然科学基金(批准号:40930952,40875040和40905034),公益性行业专项 (批准号:GYHY201006021)和国家科技支撑计划(批准号:2007BAC29B01)资助的课题.

摘要: 本文基于信息熵理论定义气象要素信息熵,并运用其分析全球温度场在不同时空尺度上偏离气候态(1971—2000)的不确定性. 研究结果表明:1)温度场气候态信息熵(CE)具有明显的纬向分布特征,总体表现为温度场CE由低纬度地区向中高纬度地区递增,且海陆差异显著,可以较好地区分各个气候带;其垂直变化,在低纬度地区表现为随高度的升高而增加,但在中高纬度地区则以300hPa为界呈准对称分布,在此高度之上其值随高度升高而增加,之下则相反,这一特征在高纬度地区更为明显.2)温度场月信息熵(ME)的季节性差异显著,总体表

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参考文献 (33)

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