扩展属性的不同温度和降水

文摘

每日的气温和降水记录四个气象观测站点在中国是用来调查扩展属性的差异采用去趋势波动分析(DFA)方法。结果表明,温度的值在dfa指数高于DFA1-3降水比较由不同的订单。95%的显著性检验也应用于验证领头的重采样的温度和降水记录在北京的10000倍。标度指数的值从原始温度和降水记录大于上部区间阈值范围洗牌后的数据记录,这意味着有积极的荣誉奖。温度记录,标度指数计算的价值由足总大于那些DFA1-3四站。这表明FA曲线高估了缩放行为由于趋势的影响。相比之下,降水的标度指数的值几乎相同的利用FA和DFA1-3时间尺度,分别。此外,有跨界车在短时间尺度不同订单DFA1-3温度记录,而斜坡保持几乎在所有时间尺度的降水记录一致。

1。介绍

气温和降水的变化记录气候变化的重要指标。一些研究显示出温度和降水的变化趋势在不同时空尺度上(1]。持久性变量代表内存特性在数据集在不同的时间尺度。温度和降水时间序列显示不同的自相似结构和长程相关性(荣誉奖)。持久性在不同的时间尺度是由不同的物理过程,有时甚至影响趋势。几乎没有研究扩展属性的不同温度和降水时间序列。

温度和降水时间序列显示明显的气候系统的非平稳特征。事实上,这不是可行的检测变量的内在动态属性由于非平稳和非线性通过使用一些传统方法,如功率谱和相关分析。因此,去趋势波动分析(DFA)方法与不同的命令应用于调查扩展行为,可以消除非平稳的数据趋势通常掩盖了。

彭等人成功开发了DFA方法(2]。自那时以来,许多研究DFA方法用于大气温度(3- - - - - -8],云打破[9),风速(10)、相对湿度(11,12),空气污染13全球对流层顶(),14)、臭氧变化(15),海洋表面温度(16- - - - - -18),等等。在中国,不同的分形特征的空气温度和地表温度研究[19]。江等人发现,大多数dfa指数的地表温度的值更高的价值比空气温度对中国(20.]。与此同时,江泽民等人还研究了领头的降水对中国(21]。降水时间序列,气候系统的一个重要指标波动,展品弱持久性特征。一个案例研究的温度和降水记录可以提供一个基础,加深我们的了解研究季节性,年际和年代际变化和趋势。

本文研究的第一个目的的差异对温度和降水时间序列对中国荣誉奖。本文组织如下。节2,温度和降水的收购记录和FA和DFA方法。节3领头的温度和降水的差异进行调查和比较使用FA和DFA。结论和讨论和在部分进行了总结4。

2。数据和方法

2.1。数据记录

每天的气温和降水数据记录中使用本文来自中国国家气象信息中心。大多数的数据长度从1951年到2009年。长在各方面的数据记录进行了调查。元等人的领头DFA方法来分析使用五种日常温度记录,发现有幂律特征相关22]。高质量的空气温度和降水记录也应用于检测持久性特征和趋势在不同的时间尺度对中国(20.,21,23]。我们删除了原始时间序列的季节性周期获取空气温度和降水异常记录。可以表达的异常记录 , ,在那里表示原始数据,是数据长度,代表了中值对于一个给定的日历天。

2.2。方法

与传统方法相比,如功率谱和自相关函数分析的技术,去趋势波动分析系统地消除记录数据的趋势,揭示了内在的非平稳动态特性往往掩盖了。DFA方法已经成功地应用于检测远程数据记录如温度时间序列的相关性。

这样的技术建立了彭et al。2和延长由et al。24)和Kantelhardt et al。25]。DFA方法中描述的三个关键步骤。

(1)获取配置文件通过集成与气温和降水异常记录样品: 在哪里这个概要文件,deseasoned记录,是数据长度。

(2)将剖面划分为不重叠的片段的长度相等 ,被 与 。一个最小二乘拟合用于确定每段的局部多项式趋势。

在每一个片段,当地的趋势计算最小二乘适合的间隔。在一阶去趋势波动分析(DFA1),去趋势变化可以确定的线性符合概要文件为每个窗口吗 。可能的线性趋势是被这一步。在DFA2、可能的线性和抛物线趋势被减去二次符合概要文件的。同样,在DFAn,成为可能概要文件被淘汰的趋势。不过,在英足总,任何一种趋势是保留在概要文件。

(3)波动函数通过概要文件减少局部多项式计算适合每个区段长度 :

双对数线性关系 之间的波动函数和时间窗口 。这代表了关联特征可以描述的标度指数 。数据信号表现出随机行为 ,积极的领头 和anticorrelated行为 ,分别。

在不同的订单DFA的多项式阶时间序列的趋势被减去配件如线性、二次、三次,和高阶对应DFA1, DFA2, DFA3和高阶DFA。DFAn删除订单的概要文件和趋势 原始数据记录的订单趋势。温度和降水时间序列的趋势强度可以通过使用不同的订单估计DFA。

3所示。结果

每日的时间演化温度和降水异常记录如图1中国在四个选择的气象站。四个站包括北京、廊坊、唐山、保定。温度和降水异常记录所有气象站表现出不规则的高频变化。降水的波动异常记录更强烈,温度异常的记录。极端降水事件的概率高于温度由于巨大的波动。

参见图2;的温度和降水异常与完全不同的时间序列变化趋势。有明显的持久性特征温度异常时间序列四站在图2(一个)。温度异常记录首先减少低于0,然后逐渐增加到0的值并显示一个类似的字母形状“v”和积极的线性趋势。这些表明,温度曲线的持久性特征等四个站比降水记录如图2 (b)。

描述荣誉奖、FA和DFA方法应用于分析每日温度和降水异常在中国四个气象站的记录。图3展品双日志块足协和DFA1-3温度异常时间序列的结果。温度的波动显示的长程幂律特征相关性在所有四个站。温度异常的记录,从英足总方法获得的标度指数大于DFA1-3的值在整个时间尺度。大价值比例指数表明使用FA方法结果可能高估了领头由于温度时间序列趋势的存在。城市化的一个因素可能会影响标度性的显著差异在温度短时间尺度。

同样,降水异常时间系列的长程幂律关系如图所示4。降水异常记录的曲线是直线的所有时间尺度标度指数相同使用FA和DFA1-3,暗示没有明显的非线性趋势。看来,降水的扩展行为在时间尺度对中国几乎没有受到影响。有弱降水时间序列异常荣誉奖。

标度指数在温度异常记录的值明显高于降水。有多样性特征曲线在图3相比之下,图4。一个有趣的发现是,英足总在温度时间序列曲线近似一条直线在所有时间尺度气象站。此外,FA曲线的斜率的山坡上似乎符合DFA1-3曲线在短时间尺度。然而,山坡上的温度异常记录在短时间尺度使用DFA1-3方法明显不同。

频繁,数据记录不显示相同的扩展行为对所有时间尺度和时间相关特性是不同的。所以一个或一个跨界车被DFA方法(26]。例如,数据记录的长期持久性可能变得更强在小时间尺度比大的时间尺度。此外,跨界车可能存在与不同订单的消除趋势波动函数由于趋势的影响。此外,还有跨界车所有DFA1-3曲线的温度短时间尺度。跨界车DFA1-3曲线意味着有不同的相关性特征在不同时间窗口。线性趋势的存在可能是一个原因比例在足总指数曲线的价值是高于DFA1-3曲线。

所有四个气象站,也有类似的持久性的特点,温度和降水异常记录,分别。接下来,北京,代表测站,用于分析数据记录的荣誉奖。的山坡上进一步证实我们的发现,DFA1-3温度记录在北京由不同的时间窗口,如图5。标度指数的值与订单的增加逐渐降低以很短的时间尺度的DFA。时间尺度越小,影响越大。然而,标度指数的值小的长时间尺度的变化在某种程度上。这表明当地趋势影响荣誉奖在北京的温度保持在一定时间范围内。有近类似的斜坡上三个不同的订单DFA1-3温度长时间尺度。

数值测试应用于消除趋势和相关性的重采样的温度和降水记录10000次为了验证荣誉奖在北京在不同的时间范围。图6显示了概率密度分布的标度指数重采样的温度和降水记录放入到一个循环中,应用DFA2方法的10000倍。图6(一)展品的频率分布的标度指数的温度。区间阈值的范围从0.47到0.53的温度记录在95%的显著水平。同样,区间阈值是相同的范围降水记录如图6 (b)。标度指数的最大频率在慢吞吞地温度和降水记录集中在0.50和正态分布。的值 对温度和价值 北京的降水都明显大于上层阈值的标度指数 在95%置信水平。因此,有温度、降水记录在北京的荣誉奖。此外,标度指数的高斯适合温度几乎是一致的,在降水图所示6 (c)。降水的高斯曲线是向最大值比稍高的温度。这表明越来越多的极端事件发生降水时间序列异常。

山坡上的变化对温度和降水时间序列在北京几乎一致的年度周期由用人DFA1-3消除。我们进一步研究使用DFA2温度和降水方法的荣誉奖。对数的长程幂律关系波动之间的阴谋规模和窗口给出了图7。温度记录,标度指数的价值 以上一个月早些时候的发现是一致的(27]。然而,斜坡下面一个月 在非常高的水平,这表明是当地气候变化趋势的影响。降水记录,标度指数的价值 显示了所有时间尺度弱荣誉奖。此外,领头的降水记录不受地方影响因素的影响。

4所示。结论和讨论

许多研究在温度或降水的扩展行为,而很少有研究在不同温度和降水之间的扩展属性。此外,传统方法不能检测到气候的自然变化由于非平稳变量。在这封信中,长期每日气温和降水记录四个气象站在中国运用英足总调查和不同的订单DFA方法。结果表明,有领头的温度和降水对所有气象站记录。

领头的不同特点发现重采样后的数据记录多次通过95%的显著性检验。领头的温度下降随着时间的增加窗口采用不同的订单DFA。然而,领头的在所有时间尺度降水记录并不明显。这可能是由于降水的因素的复杂性和不连续性。标度指数对温度记录的值明显高于降水记录,这意味着有更强的领头温度。

此外,还有类似的斜坡DFA1-3温度和降水记录通过比较不同的订单。dfa指数温度时间序列的价值非常高在短时间尺度比长时间尺度,这意味着可以受到一些当地领头的趋势,而在所有时间尺度降水记录显示类似的斜坡。温度和降水异常记录的扩展行为可能会受到许多不同因素在不同的时间尺度。有必要进行更多的研究在不同温度和降水之间的标度行为。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢NUIST引进人才(2014 r18;2013 x031),中国国家自然科学基金(11402124)、江苏省自然科学基金(BK20140985),自然科学基金中国江苏高等教育机构(14 kjb130002)和优先级的学术程序开发江苏高等教育机构(PAPD)。

引用

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