【摘 要】
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气候系统具有非平稳特征,根本原因在于其外强迫随时间发生改变,因此外部驱动力的分析对于理解气候系统的动力学特征至关重要,而如何有效提取系统外部驱动信息是一个亟待解决
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室,中国科学院大气物理研究所中层大气与全球环境探测重点实验室,中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41275087、41575058);中国科学院“关键技术人才”项目资助
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气候系统具有非平稳特征,根本原因在于其外强迫随时间发生改变,因此外部驱动力的分析对于理解气候系统的动力学特征至关重要,而如何有效提取系统外部驱动信息是一个亟待解决的前沿科学问题。最近几年,在生物神经学领域中应用的一种提取非平稳信号中外强迫信息的方法——慢特征分析法（Slow Feature Analysis,SFA）,在气象领域中也得到了初步成功的尝试,结果显示出此方法对气候系统的外强迫信息分析及有关动力学机制的探究有较好的应用前景。本文主要介绍SFA方法的理论思想及实施步骤,并通过一个理想的非平稳时间序
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