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。     

利用EOF作相空间拓展与有限区域大气系统混沌吸引子维数的确定

提出用自然正交函数分解的方法来开拓相空间，从而研究有限区域上大气系统的混沌性质。与利用时间滞后作漂移来开拓相空间方法相比较，前者充分保证了相空间各基矢量的正交性，弥补了后者只能对单点资料进行计算的不足。文中利用欧洲中期数值天气预报中心1980－1986年北半球亚洲地区的500hPa位势高度场逐日格点资料进行了EOF分解并计算得到了该地区大气系统的分维数为D＝6．2，从而表明，为支撑该地区大气系统的混沌吸引子至少应取7维系统或以7个变量才能作出描述。     

基于C-C方法的Lyapunov指数计算

识别混沌是对非线性时间序列进行分析，预测，控制的基础，克服已有文献用Lyapunov指数识别混沌时计算Lyapunov指数的不足，用C－C方法计算相空间重构的参数，然后利用混沌的遍历性及定义，提出计算最大Lyapunov指数的新方法，典型实例证明新算法的高效性与正确性。     

广义大气密度函数

把大气密度函数的定义从几何空间扩大到相空间(如压力温度等),引入了广义大气密度函数概念,讨论了这个函数的计算方法和积分特点,给出了两个简单的广义大气密度函数实例,还讨论了相空间中的大气方程组问题。     

混沌分析在水文预测中的应用和展望

简述了将混沌理论应用于水文预测中需要解决的三个关键问题:(1)水文系统重建相空间技术;(2)水文系统混沌性识别;(3)水文混沌预测方法。分析了现有的研究成果和最新进展,并指出今后需要开展的工作及存在的问题。     

混沌系统隐含频率检测方法研究及其在海洋资料分析中的应用

利用Guillermo的单时间序列重构相空间点概率密度的功率谱分析方法,对赤道日表层水温和青岛月气温的九点滑动平均资料进行了隐含频率检测,结果表明,赤道日表层水温隐含周期为23.3,10.5,7.7d,其他物理参量的震荡及青岛气温隐含周期10.,5.7,4.5,2.9a,3个月其他物理参量的震荡.     

滑坡变形组合预测方法的研究

为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM（1,1）灰色理论的预测结果进行组合,对某矿的边坡变形量进行滚动组合预测。对不同方法的预测精度和预测残差的标准差进行了对比分析,结果对比表明,组合预测较单项预测方法残差标准差明显减小,且相空间重置后的组合预测结果提高了直接预测的平均预测精度,这为边坡变形趋势的预测与防灾预警提供了可靠的方法。     

基于相空间重构理论的时延神经网络应用于降雨径流预报

本文运用时延神经网络模型来模拟降雨径流过程,根据Takens相空间重构理论对前期影响雨量进行重构,并将其作为神经网络降雨输入结点.该方法可以有效改变以往神经网络输入结点主观性的问题,为正确确定神经网络输入结点提供了理论依据.通过计算实例表明,该方法的降雨径流预测精度较高.     

混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用

以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。     

台风“卢碧”变性增强过程的诊断研究

利用日本气象厅JRA再分析资料和台风最佳路径资料以及TRMM降水资料,对0920号台风"卢碧"变性过程的环流形势、高低层热力异常和锋生锋消等特征进行了分析研究。结果表明,"卢碧"的变性是中高纬度冷空气入侵的结果,变性过程伴随着西风槽的东移,高空急流的加强以及西太平洋副热带高压的减弱东撤。低纬度暖湿气流及较大的正涡度异常气旋式卷入台风环流,并在其东北侧积聚产生大量降水,释放的凝结潜热有利于北侧脊的加强,使得高空急流进一步加强,使得台风中心气压进一步降低。锋生、强降水伴随的潜热释放以及气旋中心气压之间存在着正反馈效应是"卢碧"变性后得以增强再发展的主要原因。热成风涡度梯度的分布对"卢碧"的变性增强过程具有较好的指示意义。