气候突变的早期预警信号的捕捉与识别-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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气候突变的早期预警信号的捕捉与识别

项目名称：气候突变的早期预警信号的捕捉与识别
项目类别：面上项目
批准号：41175067
申请代码：D0507
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：封国林
负责人职称：教授
依托单位：扬州大学
批准年度：2011

中文摘要：

如何通过对前兆信号的捕捉与识别来判断未来可能发生的气候突变是预测未来气候变化的关键所在。本项目针对年代际时间尺度上发生的气候突变，拟从气候及气候变化的非线性动力学特征出发，从气象要素的单点时间序列演变和多点空间图像变化两种不同角度，采用长程相关性、时间序列的复杂性（熵）等特征量来揭示气候突变来临前动力学系统演变的内禀特征，给出不同气象要素自然过程维持自适应特征量，探讨气候突变发生前信息量的消长情况，分析气候变化的自组织临界状态及其时空多层次分形结构，提取不同气象要素变化的多重分形特征，捕捉和识别气候突变来临前的早期预警信号。进而，通过早期预警信号的识别来检测与判断在全球变暖的背景下，气候突变发生的可能性，为我国应对未来可能发生的气候突变提供技术支撑。

中文主题词：非线性气候动力学；气候突变过程；早期预警信号；临界慢化现象；全球增暧

英文摘要：

nonlinear climate dynamics；abrupt climate change process；early warning signal；critical slowing；global warming

英文主题词： nonlinear climate dynamics；abrupt climate change process；early warning signal；critical slowing；global warming

结论摘要：

在全球气候增暖的背景下，全球区域性气候正处于年代际转型阶段，气候的此类年代际转型称为气候突变。气候突变对社会政治、经济环境有着重要影响，与人类的生存、生产、生活息息相关。气候突变问题已经引起了国际社会的高度关注。如何捕捉及识别气候突变的早期预警信号是当今气候预测的一个重要问题。本项目从气候及气候变化的非线性动力学特征出发，采用临界慢化原理、长程相关性、时间序列的复杂性(熵)等特征量来揭示气候突变来临前动力学系统演变的内禀特征，给出不同气象要素自然过程维持自适应指标体系，探讨气候突变发生前信息量的消长情况，分析气候变化的自组织临界状态及其时空多层次分形结构，提取不同气象要素变化的多重分形特征，发现和识别气候突变来临前的早期预警信号。该课题主要研究成果①利用临界慢化原理研究气候突变的早期预警信号。基于气候序列的方差、自相关系数等临界慢化特征量研究了诸多气象要素突变的早期预警信号，并讨论了方法的可行性与适用性。进而再利用Lyapunov指数研究气候突变及其早期预警信号，并通过Lyapunov指数佐证PDO突变的早期预警信号的存在性，并从海温气候背景分析PDO突变早期预警信号机理；②提出了气候突变过程的概念及突变过程的检测方法，并讨论了突变过程的实际气候应用，将突变过程检测方法应用到PDO及海温序列，探讨了该方法的有效性与适用性，相对于20世纪70年代未80年初全球性的气候突变，可提前到1970年前后发现早期预警信号；③基于概率密度分布型变化，将偏度系数和峰度系数用于识别系统变量的概率密度分布的微小变化，从而实现时间序列的突变检测，提出了基于概率密度分布型变化的突变检测新方法。同时，基于近似熵发展的“滑动移除近似熵(MC-ApEn)突变检测方法”被证明是一种有效的突变检测方法，并探讨了该方法的可行性和适用性；④从传递熵、信息熵角度出发，探讨气候系统信息源、信息汇问题，研究海气系统的相互作用。上述研究结果大大提高了气候突变的早期预警信号的识别、捕捉及判断气候突变发生的可能性，为未来应对可能发生气候突变提供技术支撑。

成果综合统计