自从ThOms提出突变理论后,它被广泛应用于各个方面,也包括气象方面。其中气象的影响因素是多重的,即用数值形式表示气象的变幻时,为一个多维的时间序列,而现有的检测方法只能用于检测单点时间序列,因此论文旨在提供一种方法,即用现有的检测方法去检测气象变幻所形成的多维时间序列。在文中主要以Lorenz系统为研究对象。在第二章,首先给出了Lorenz方程的数值解,其中初始值为(12,23,56),积分步长为0.01,积分区间为[0,10],而数值解便为之后用于突变检测的多维时间序列,又给出了 Lorenz轨线真实的突变时间节点,后续用于与突变检测方法检测的突变时间作对比,查看检测结果的优劣性。在第三章,论文给出了两大类方法来处理第二章中的多维时间序列。方法一为向量内积法,选用了四组基础的参考向量(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)、(1,1,1)与多维时间序列作内积,便可得到四组相应的单点时间序列,用滑动T-检验法对其进行检测,将检测到的突变时间与第二章中真实的突变时间节点作对比,得知当参考向量为(1,0,0)时,检测结果最为良好。方法二为范数法,选用三种基础范数1-范数、2-范数、∞-范数对多维时间序列进行处理,得到三组相应的单点时间序列,同样用滑动T-检验法对其进行检测,将检测到的突变时间与第二章中真实的突变时间节点作对比,得知用1-范数、2-范数、∞-范数处理多维时间序列,检测结果较为低劣。在第四章,论文选取了三组不同的初始值、相同的积分区间、相同的积分步长下Lorenz方程的数值解与参考向量(1,0,0)作内积,得到三组不同的单点时间序列,用滑动T-检验法对其进行检测,并将检测到的突变时间与相应的真实突变时间节点作对比,得知,总体而言,检测结果较为良好。