【摘要】： 本文首先采用三次粗粒化方法得到了Logistic映射和Lorenz模型的符號序列，運用動態(tài)非線性時間序列分析方法—Lemper-Ziv復雜度，分別對兩組符號序列進行了對比分析。對于Logistic映射，其復雜度反映了時間序列的演化；Lorenz模型三個分量的復雜度序列都具有混沌性質(zhì)，即由許多振幅非常接近而長度完全不同的循環(huán)所組成，反映了Lorenz模型內(nèi)在的準周期特性。進一步研究發(fā)現(xiàn)，當取不同的窗口長度時，復雜度序列的特征基本相同；并且復雜度反映了時間序列的時空特性。 在上述工作的基礎(chǔ)上，基于Lemper-Ziv復雜度的概念，分別計算了古里雅冰芯資料和北京石花洞石筍資料的復雜度，探討了復雜度的物理內(nèi)涵及其在氣候變化研究中的意義；小波多尺度分解分析表明，復雜度序列具有明顯的特征周期，存在780年、380年、160年和105年的準周期。進一步研究發(fā)現(xiàn)，當取不同的窗口長度時，復雜度序列的特征基本相同；并且復雜度序列的突變和氣候突變在時間尺度上有著較好的對應關(guān)系。本文首次揭示了近千年來，在380年時間尺度上的準周期振蕩，其振幅一直是在減弱的，而且其固有周期頻率逐漸減小。1900年復雜度開始持續(xù)下降，1920年之后變化很小，類似于中國6世紀中期及12世紀中期的變暖期，因此造成20世紀氣候變暖的原因還有待于深入的研究。 在氣候?qū)W等領(lǐng)域，判斷所研究的各種時間序列之間的動力學異同性甚至比研究時間序列中存在的吸引子的性質(zhì)更加重要。本文通過引進一種新方法：條件熵方法，，首先通過粗粒化方法得到符號序列，如果兩個符號序列的條件熵在相對位移為零時達到最小值，那么這兩個時間序列可能屬于同一個動力學系統(tǒng)。進一步可以判斷兩個時間序列之間的耦合強度并提取出兩個動力學耦合信號之間的內(nèi)在滯后關(guān)系。本文用條件熵算法分析了長江三角洲地區(qū)上海、南通、常州、南京和杭州的逐日氣溫資料，判斷這些地區(qū)的溫度是否屬于同一個動力學系統(tǒng)以及它們之間的動力學耦合關(guān)系，并提取出它們之間的滯后信息。 另外本文介紹了一種新的動力學突變檢測方法一排列熵(Permutation Entropy，PE)方法，這一方法具有概念簡單、計算簡捷的優(yōu)點。同以前的方法，例如Kolmogorov熵和Lyapunov指數(shù)方法相比，PE算法可以更好的檢測出復雜系統(tǒng)的動力學突變。運用一種新的動力學突變檢測方法一排列熵(Permutation Entropy，PE)算法，計算并分析了中國華北地區(qū)52個站點1960年—2000年逐日平均氣溫資料的排列熵演化情況，發(fā)現(xiàn)中國華北地區(qū)氣溫在20世紀70年代中期、80年代初均發(fā)生了較大突變；進一步用經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法對排列熵序列進行逐級平穩(wěn)化處理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這一地區(qū)的氣溫突變與準10年這一年代際時間尺度的周期變率密切相關(guān)，其原因與太陽黑子活動有著密切聯(lián)系。
【圖文】：

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圖4取30000個點時 (a)Lorenz模型的x分量時間序列，(b)x分量時間序列的復度。Xlorenz·Wv分別表示Lorenz模型的x分量值及其復雜度，n表示數(shù)據(jù)的樣本量‘、在圖4(b)中可以看到x分量的復雜度的演化特征，經(jīng)過對比研究發(fā)現(xiàn)，當x分量長時間連續(xù)圍繞零點左側(cè)的吸引子旋轉(zhuǎn)時，復雜度出現(xiàn)極大值B，D，F(xiàn)，H，J:當x分量長時間連續(xù)圍繞零點右側(cè)的吸引子旋轉(zhuǎn)時，復雜度出現(xiàn)極小值A(chǔ)
【學位授予單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：N93;P467

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本文編號：2683417