大气中大尺度扰动超熵的产生和广义 Lyapunov稳定性及其应用

本文把大气中的大尺度扰动与背景场分开,由于扰动与背景场义有能量交换,因而扰动可作为一个开放系统,尔后将耗散结构理论应用于研究大气中大尺度扰动的特性,并指出:大气中大尺度扰动超熵的产生表征了大气中扰动有效位能的增减.在此基础上,得到了一个Lyapunov函数,而这个Lyapunov函数的时间导数表征了大尺度扰动总能量的增减,另外,还按Glandsdorff和Prigogine的工作引入了一个广义Lyapunov函数,这个函数的时间偏导可以与大尺度E—P通量联系起来,最后还用大尺度扰动超熵的产生讨论了阻塞形势的发展和衰减过程.     

大系统在稳定性理论中的部分分解法

研究大系统的稳定性问题 ,提出一种部分分解法。用此方法可分析子系统间单方向强耦合的大系统稳定性问题。以线性定常大系统为例 ,说明了部分分解法的思路及算法 ,并给出了具有单向强耦合的大系统渐近稳定的充分条件。     

强震地面运动的混沌特性分析

引入非线性动力学理论和混沌时间序列分析方法考察强震地面运动加速度时程的非线性特征。首先采用功率谱分析法、主成份分析法和Cao方法定性判断地震动加速度时程具有混沌特性,然后应用混沌时间序列分析方法定量计算了30条地震动加速度时程的三个非线性特征参数。计算表明,这些地震动时程的关联维数为2．0～4．0的分数维,Kolmogorov熵K2为大于零的有限正值,最大Lyapunov指数在o～i．0之间。结果说明,强震地面运动具有混沌特性,地震动的高度不规则和复杂性是地震过程强非线性的反映。     

Richardson's Law in Large-Eddy Simulations of Boundary-Layer Flows

Relative dispersion in a neutrally stratified planetary boundary layer (PBL) is investigated by means of large-eddy simulations (LES). Despite the small extension of the inertial range of scales in the simulated PBL, our Lagrangian statistics turn out to be compatible with the Richardson t³ law for the average of square particle separation, where t is time. This emerges from the application of non-standard methods of analysis through which a precise measure of the Richardson constant was also possible. Its value is estimated as C₂ 0.5, in close agreement with recent experiments and three-dimensional direct numerical simulations.     

不同下垫面大气边界层湍流的混沌特性研究

根据３ 种不同观测资料,计算和分析了有关诊断具有耗散结构的系统混沌运动的特征量：功率谱、关联维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ 指数和关联熵。结果表明：尽管下垫面明显不同,大气边界层湍流均为混沌运动。     

遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用

区别于传统的提取混沌时间序列饱和嵌入维数的方法,本文利用人工神经网络成功地对水库混沌径流时间序列的饱和嵌入维数进行了提取,计算了该时间序列里的最大Lyapunov指数,两种方法结果都证明了该时间序列的混沌性。并用遗传算法对BP神经网络进行了改进,利用该模型对三门峡水库混沌径流时间序列进行了预测。实例计算表明该方法解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度。无论在计算精度上还是在收敛次数上都优于没有改进的BP神经网络。     

0-1测试方法的径流时间序列混沌特性应用

径流时间序列混沌特性识别的常用方法是基于相空间重构的关联维数法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵法。引入一种新的时间序列混沌特性识别方法:0-1混沌测试方法。该方法直接应用于时间序列不需要相空间重构,并且通过量化指标K_c是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性。以Logistic映射生成的序列、金沙江流域和美国Umpqua河多年日径流序列为研究对象,首先利用0-1混沌测试方法进行了混沌特性识别和判定;然后基于相空间重构,运用相空间重构、伪最近邻点法、关联维数方法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵5种非线性研究方法分析了这两列径流时间序列混沌特性。研究结果表明0-1混沌测试方法简单有效。以上方法交互验证了该两列径流时间序列存在低维混沌特性。     

基于信息扩散和混沌理论的西安市玉米生育期旱涝特征

为研究区域旱涝特征以及对作物产量影响,在对比标准化降水蒸散指数和降水温度均一化指标的基础上,利用信息扩散和混沌时间序列分析技术,探讨作物各生育阶段的旱涝演化规律,以及不同生育阶段发生旱涝对产量的影响。以西安市为典型区域,将玉米作为研究对象,根据1951—2015年气象资料和玉米单产等数据,利用该文提出的方法进行分析。研究结果表明：① 西安市玉米各生育阶段的旱涝随时间变化的趋势呈现波峰、波谷交替起伏形式,表现出一定的周期性。2008年后各生育阶段均表现出向相对丰水方向发展的趋势。② 西安市玉米各生育阶段大多数处于正常状态,频率大约为45%。出苗—拔节阶段发生重旱的比例最大,达4.62%。拔节—抽雄阶段发生中涝（含）以上程度的频率最大,达15.39%。③ 玉米各生育阶段的旱涝时间序列的最大李雅普诺夫指数均大于0,各时间序列呈现一定程度的混沌特性。④ 拔节—抽雄阶段相对于其他生育阶段,产量和旱涝相关关系较明显,一定程度上反映出该阶段对水分的敏感性。     

波高时间序列的混沌特征提取

为了分析海浪混沌特征,在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对实验室波浪水池的实测波面高度时间序列进行混沌特性识别。结果表明,波高时间序列存在混沌现象,混沌理论可应用于海浪的研究。