《氣候突變的早期預警信號的捕捉與識別》是依託揚州大學，由封國林擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：氣候突變的早期預警信號的捕捉與識別
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：封國林
- 依託單位：揚州大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
如何通過對前兆信號的捕捉與識別來判斷未來可能發生的氣候突變是預測未來氣候變化的關鍵所在。本項目針對年代際時間尺度上發生的氣候突變，擬從氣候及氣候變化的非線性動力學特徵出發，從氣象要素的單點時間序列演變和多點空間圖像變化兩種不同角度，採用長程相關性、時間序列的複雜性（熵）等特徵量來揭示氣候突變來臨前動力學系統演變的內稟特徵，給出不同氣象要素自然過程維持自適應特徵量，探討氣候突變發生前信息量的消長情況，分析氣候變化的自組織臨界狀態及其時空多層次分形結構，提取不同氣象要素變化的多重分形特徵，捕捉和識彆氣候突變來臨前的早期預警信號。進而，通過早期預警信號的識別來檢測與判斷在全球變暖的背景下，氣候突變發生的可能性，為我國應對未來可能發生的氣候突變提供技術支撐。
結題摘要
在全球氣候增暖的背景下，全球區域性氣候正處於年代際轉型階段，氣候的此類年代際轉型稱為氣候突變。氣候突變對社會政治、經濟環境有著重要影響，與人類的生存、生產、生活息息相關。氣候突變問題已經引起了國際社會的高度關注。如何捕捉及識彆氣候突變的早期預警信號是當今氣候預測的一個重要問題。本項目從氣候及氣候變化的非線性動力學特徵出發，採用臨界慢化原理、長程相關性、時間序列的複雜性(熵)等特徵量來揭示氣候突變來臨前動力學系統演變的內稟特徵，給出不同氣象要素自然過程維持自適應指標體系，探討氣候突變發生前信息量的消長情況，分析氣候變化的自組織臨界狀態及其時空多層次分形結構，提取不同氣象要素變化的多重分形特徵，發現和識彆氣候突變來臨前的早期預警信號。該課題主要研究成果：①利用臨界慢化原理研究氣候突變的早期預警信號。基於氣候序列的方差、自相關係數等臨界慢化特徵量研究了諸多氣象要素突變的早期預警信號，並討論了方法的可行性與適用性。進而再利用Lyapunov指數研究氣候突變及其早期預警信號，並通過Lyapunov指數佐證PDO突變的早期預警信號的存在性，並從海溫氣候背景分析PDO突變早期預警信號機理；②提出了氣候突變過程的概念及突變過程的檢測方法，並討論了突變過程的實際氣候套用，將突變過程檢測方法套用到PDO及海溫序列，探討了該方法的有效性與適用性，相對於20世紀70年代未80年初全球性的氣候突變，可提前到1970年前後發現早期預警信號；③基於機率密度分布型變化，將偏度係數和峰度係數用於識別系統變數的機率密度分布的微小變化，從而實現時間序列的突變檢測，提出了基於機率密度分布型變化的突變檢測新方法。同時，基於近似熵發展的“滑動移除近似熵(MC-ApEn)突變檢測方法”被證明是一種有效的突變檢測方法，並探討了該方法的可行性和適用性；④從傳遞熵、信息熵角度出發，探討氣候系統信息源、信息匯問題，研究海氣系統的相互作用。上述研究結果大大提高了氣候突變的早期預警信號的識別、捕捉及判斷氣候突變發生的可能性，為未來應對可能發生氣候突變提供技術支撐。
