【摘 要】
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该文以非线性科学理论为基础,从探讨复杂事物背后的简单规律出发,对气候的可预报性问题进行了探索.由第一部分的讨论知,由于混沌客观的存在于某些非线性动力系统中,而非线性
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该文以非线性科学理论为基础,从探讨复杂事物背后的简单规律出发,对气候的可预报性问题进行了探索.由第一部分的讨论知,由于混沌客观的存在于某些非线性动力系统中,而非线性系统对于初值、参数是极其敏感的,使得系统的状态在奇怪吸引子上的平均值反而对初值、参数不敏感.该文在第二部分中对此做如下讨论:在分析了动力系统与统计系统的优缺点后,用Lorenz方程组和自回归模型分别建立各自的简单模式,进行比较试验.研究结果表明:在混沌参数域,统计方法的预报准确率要高于动力预报的;在非混沌参数减,动力方法的预报准确率要高于统计预报.该文在第三部分中对利用时间序列重现动力系统拓扑结构进行了探索:以和Lorenz、Rossler、Brossler等系统为例,研究了利用单变量时间序列来重现n维连续动力系统吸收子的拓扑结构,提出了相空间主矢量重现技术,并对温度、降水等观测资料进行了主矢量投影分析.
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