【摘 要】
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In this study, the performance of moving cut data-approximate entropy (MC ApEn) to detect abrupt dynamic changes was investigated.Numerical tests in a time series model indicate that the MC-ApEn metho
【机 构】
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Gansu Meteorological Information and Technical Equip Safeguard Center, Gansu Meteorological Bureau,
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In this study, the performance of moving cut data-approximate entropy (MC ApEn) to detect abrupt dynamic changes was investigated.Numerical tests in a time series model indicate that the MC-ApEn method is suitable for the detection of abrupt dynamic changes for three types of meteorological data: daily maximum temperature, daily minimum temperature, and daily precipitation.Additionally, the MCApEn method was used to detect abrupt climate changes in daily precipita6on data from Northwest China and the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index.The results show an abrupt dynamic change in precipitation in 1980 and in the PDO index in 1976.The times indicated for the abrupt changes are identical to those from previous results.Application of the analysis to observational data further confirmed the performance of the MC-ApEn method.Moreover, MCApEn outperformed the moving t test (MTT) and the moving detrended fluctuation analysis (MDFA) methods for the detection of abrupt dynamic changes in a simulated 1000-point daily precipitation dataset.
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利用观测站点的日最高气温、土壤湿度旬观测资料以及土壤湿度再分析资料等,分析了华北-华东地区高温热浪次数的时空变化特征及其与土壤湿度的关系.结果表明:1960s以及1990s2010年为高温热浪次数的高值期,1970s-1980s为低值期.利用旋转经验正交函数分解得到土壤湿度的3个气候分区,分区内前期(3-5月)和同期(6-7月)的土壤湿度与6、7月份高温热浪次数基本呈负相关关系,并且同期相关性更显
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