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题名基于分数阶导数的天气和气候要素时间序列关系分析
被引量：1
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作者
黄荟羽
张琳
王若男
宫诏健
李大为
刘利民
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机构
沈阳农业大学农学院
辽阳县气象局
辽宁省气象装备保障中心
营口经济技术开发区气象局
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出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期82-87,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(31201124)
中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA05050601)
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文摘
天气和气候要素时间序列特征及关系的研究,对于提高极端天气和极端气候事件影响的认识,以及提高模拟及预报预测极端天气气候事件,都会起到积极的作用。利用沈阳市1951~2010年的日平均气温资料,经处理后得到不同时间尺度(日、月和年)的平均气温距平时间序列,分别代表着平均气温距平的时间序列和气候序列,运用自相关函数和归一化概率密度函数分析了上述时间序列的自相关性和概率密度函数的长尾特征,在此基础上,利用二阶结构函数建立了月、年平均气温距平与日平均气温距平的分数阶导数关系,即气候时间序列和天气时间序列之间的分数阶导数关系。研究结果表明:沈阳日、月、年平均气温距平时间序列分别呈现出无记忆性、短期记忆性和长期记忆性的特征;相比日、月平均气温距平序列,年平均气温距平序列的归一化概率密度函数呈现出明显的长尾特征,意味着气候极端事件发生的概率要大于天气极端事件发生的概率。这些结果表明,月、年平均气温距平序列(气候要素时间序列)与日平均气温距平序列(天气要素时间序列)之间存在着分数阶导数关系,计算出相应的导数阶数分别为0.524和0.83。
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关键词
天气和气候
分数阶导数
气候的记忆性
极值事件
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Keywords
weather and climate
fractional derivative
memory of climate
extreme event
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分类号
S162
[农业科学—农业气象学]
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