利用─维时间序列重建动力系统的进一步研究

对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。     

利用一维时间序列重建动力系统的进一步研究

对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。     

西太平洋副高活动指数的吸引子维数计算

基于NCEP／NCAR再分析资料计算出的西太平洋副高活动的三种特征指数，利用相空间重构方法对副高活动的三种特征指数的混沌特性和分数维进行了计算。计算结果表明，副高的短期活动存在混沌吸引子，副高脊线指数和面积指数动力系统的独立变量数目的上、下限分别为3和6，分析结果为副高动力系统的重构研究奠定了基础。     

基于相空间重构的西太平洋副高指数的动力随机性与复杂性

基于NCEP/NCAR再分析资料,计算了西太平洋副热带高压脊线指数的逐候时间序列,对该时间序列进行了相空间重构,对相空间重构中最佳嵌入维数和延迟时间的选择进行了分析,画出了相应的伪相图,同时还对副高脊线指数吸引子的关联维数进行了计算,得到副高脊线指数关联维数为3.10±0.05.通过动力参数的计算和重构后相空间递归图的分析,讨论了副高活动的动力随机性和复杂性.分析结果对副高系统复杂性和可预报性的认识以及副高动力模型反演有参考意义.     

基于多变量相空间重构的局部降水预报

在已有的研究基础上,运用混沌理论中重建动力系统的方法来进行局地降水预测的研究。首先,通过分析降水时序关联维与嵌入相空间轨道的变化规律,探讨该降水时序的混沌动力学特性;接着对月降水量和气温时序进行多变量重构相空间,在相空间内搜索预报向量的k个最优近邻;最后,通过线性回归模型建立相似预报模型,试验结果与实际值吻合较好,证明了方法的有效性。     

利用一维时间序列重建动力系统的初步研究

通过对月平均气温一维时间序列作相空间拓展,和假定相空间状态变量随时间的演化方程含有线性和非线性二次项,再根据拓展后的资料进行拟合,利用最小二乘法求出各项系数,保留其方差贡献大的项,以重建动力系统.实际计算结果表明,重建的低阶动力系统有可能对月平均气温所表征的短期气候演化过程的非线性特性作出描写.     

在EOF分解开拓的相空间中建立动力系统

用自正交函数分解的方法开拓相空间，在正交基下利用最小二乘法求解具有二次非线性项的状态溶化方程中的各项系数，从而建立起能反映有限区域天气气候系统演化特征的动力系统，并与用时间序列漂移拓展相空间的方法作了比较。     

利用一维资料重现n维系统吸引子结构的试验

以Ｒｏｓｓｌｅｒ系统和Ｌｏｒｅｎｚ系统为例，研究了利用单变量时间序列来重现ｎ维动力吸引子的枯朴结构，研究结果表明，在一维时间序列重建的相空间里，存在着若干个主矢量，这些主矢量可以从某一侧面揭示出系统吸收子的枯扑系统。     

重建动力系统方法制作月降水量预报的试验

利用时间滞后延拓相空间的方法，将南京地区一维月降水量资料序列拓展成高维相空间，计算得到降水系统的分维数为３．６，表明该系统是一混沌系统，其自由度最小取４。在具有二次非线性项的假设下求解设定的动力系统程数，建立降水预报方程。预报检验结果表明，利用该方法作局地降水气候预报具有一定的准确度。     

相空间相似预报的一种新方法

本文针对相空间相似预报方法应用过程中存在需要同时确定时滞和维数的困难,引入历史预报准确率最高原则,提出了一种相空间相似预报的新方法。应用昆明站近百年（1901年～1992年）逐月雨量和气温时间序列对该方法进行了检验。计算结果表明此方法是可行的。     

用天气变量时间序列估计天气的可预报性

本文从非线性系统的吸引子概念出发,用单个气象时间序列重构维数较高的相空间并嵌入天气吸引子,根据相轨道上初始时刻紧邻的点随时间的演化来估计吸引子的维数和天气的可预报性。用500hPa亚洲环流指数和北京冬季气温的逐日资料计算表明,天气吸引子的维数分别为3.8和5.4;可预报时间尺度约6—14天,考虑相空间e指数膨胀因素后为4—9天。     

从时间序列中提取维数信息

作者介绍了分形和分维的概念、性质和意义，重点讨论了从一维时间序列中提取维数信息的方法，并给出了一些在天气和气候中的应用。     

从时间序列中提取维数信息

作者介绍了分形和分维的概念、性质和意义，重点讨论了从一维序列中提取维数信息的，并给出了一些在天气了气候中的应用。     

用遗传算法重构副热带高压特征指数的非线性动力模型

用遗传算法从离散时间序列资料中反演重构了非线性动力模型。首先, 用Lorenz系统的时间积分数据进行模型重构试验，随后，对十年平均的副热带高压形态指数时间序列进行动力模型参数反演和仿真预报试验。结果表明，遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够较为准确地描述和刻画副热带高压活动，能对副高活动进行较为准确的描述与建模，是诊断和预测副热带高压等复杂天气系统活动的一条有效途径。     

基于历史文献重建的近2000年中国温度变化比较研究

文中对不同学者利用不同来源中国历史文献资料重建的温度变化代用序列进行了比对,分析了同一地区不同序列之间及不同地区间序列的异同,以及造成这些异同的主要原因。结果表明:(1)不同学者重建的同一地区温度(或冷暖)变化序列具有较高的相似性;不同学者所估计的30 a平均温度相对变幅完全一致(即在99.9%置信水平下,二者通过无显著性差别的检验)的时段平均占所有时段的73.4%,还有8.6%的时段虽在幅度大小上有差异但冷暖定性一致,二者共计占82%。(2)不同地区间的温度变化序列也具有较高的相关性,且重建区域相距越近其相关系数也越高,序列的相似程度也越大;而不同学者所选择的重建方法与代用指标不同并不影响不同地区之间序列的相似程度,说明不同地区序列的不一致应是由于地区的气候变化差异造成的。(3)虽然不同学者所估计的中国过去千年以上的温度变化趋势及波动幅度等存在一定差异,但各家所揭示的中国东部过去2000年主要冷暖阶段的出现时间则基本一致。这些结果进一步说明:以前学术界对各家序列差异的认识可能并没有或很少考虑地区间气候变化的差异,因而夸大了不同学者因重建方法与原始证据不同而造成的重建结果差异,这是不客观的。     

A Method of Phase Space Modeling of a Climatological Series and its Application

Summary  In this paper, a method of phase space in modeling the climatological series is put forward on the correlation dimension, the theory of phase space and the direct retrieval technique. Then time series of monthly mean temperature are used to build dynamic models of regional climate in phase space in which some dynamic characteristics can be discovered. The results illustrate that the methodology holds promise for a wide variety of applications. Furthermore, the evolution characteristic and the interior interaction mechanism of the regional climate of southern China are also discussed. Received March 29, 1999/Revised November 2, 1999     

Fractal analysis of climatic data: Annual precipitation records in Spain

Summary The rescaled range analysis was applied to the annual precipitation series from 10 weather stations in Spain for the period 1901–1989. The analysis reveals that the series of precipitations fits a fractal distribution, with a mean fractal dimension of 1.32 ± 0.01. This lies in the same order of magnitude as the fractal dimensions obtained from other macrometeorological and paleoclimatic registers. The favourable comparison between fractal dimensions of the variables on both small time scales and long-term time spans suggests that such values are characteristic of climatic change over the spectral range of 10 to 10⁶ years. The results contribute to the establishment of this assumption as a valid hypothesis for the interpolation of climatic change from one scale to the next, and also in applications such as hydrological design.With 2 Figures     

大气湍流的混沌吸引子特征

采用时间延迟技术,利用高性能的超声风温仪和红外湿度脉动仪所测得的大气湍流脉动资料,重构相空间中的湍流吸引子,估算了其相关维D2和最大Lyapunov指数λ1。结果表明,在不同地点、不同时间以及不同大气稳定度条件下,大气湍流的最大Lyapunov指数λ1均大于零,说明大气湍流的确具有混沌特征,且存在低维奇怪吸引子,其维数在3～7之间,视变量的不同(动力变量还是非动力变量)而不同,且受大气稳定度影响。首次使用了湍流动能来重建湍流吸引子。     

Testing for nonlinearity in European climatic time series by the method of surrogate data

Summary Using temperature and pressure records from Czech meteorological stations and NCEP/NCAR reanalysis series, we tested for the presence of detectable nonlinearity in univariate and multivariate climatic time series. The method of surrogate data was utilized for nonlinearity detection – results of nonlinear prediction for the original series were compared to the results for series whose nonlinear structure was randomized. The prediction was done by means of local linear models in the reconstructed phase space. None or very weak nonlinearity was found in the single (univariate) series, and pressure series generally exhibited stronger nonlinearity than series of temperature (daily mean, minimum or maximum). Distinct nonlinearity was found in all tested multivariate systems, especially when both temperatures and pressures were used simultaneously to form the phase space. Nonlinearity tests were carried out for 30-year and 10-year-long datasets and nonlinear behavior was generally more apparent in the longer versions. In addition, the tested systems showed more substantial nonlinearity when the success of short-range prediction was used as the discriminating statistic; with an increase of the prediction time, detectable nonlinearity became weaker and it disappeared completely for long-term prediction.     

天目山树轮碳同位素与周边地区旱涝变化关系的研究

根据帕尔默干旱模式的基本思路,建立动态的能反应旱涝持续特征的适合于天目山地区的旱涝指数。对采自天目山的柳杉树轮进行交叉定年后,测得树轮的δ^13C年序列,将δ^13C去除大气CO2趋势影响后的高频变化与不同时段的旱涝指数进行相关分析,结果显示：春夏季的旱涝指数与当年和滞后一年的δ^13C序列有着比较显著的相关性,表明树轮δ^13C对春夏季旱涝的发生有着比较好的响应。根据此显著相关性,利用多元回归方程重建了历史时期的春夏季旱涝指数,分析表明天目山地区春夏季旱涝的发生具有比较明显的年代际变化特征,为研究该地区气候变化特征提供了较可靠的参考依据。