本文首先基于标准化后的高分辨率气候代用资料,应用高阶矩分析方法检测近2000年来气候极端异常演变特征;同时结合滤波方法进行具有物理背景的层次分离,进而研究了各时间层次气候极端异常变化信息及其贡献。结果表明:(1)在100年以上的时间层次上,可能存在千年左右的气候变化振荡周期,而且20世纪是近2000年来气候极端异常现象最为活跃的时段,可能对应于气候极端异常现象活跃期。(2)对于20-60年这一时间层次,公元300-1100年间气候极端异常现象比较明显,而公元1100-1980年间相对比较缓和;该层次对20世纪的气候异常没有显著贡献。世纪以上和20-60年时间层次均揭示出在近2000年的气候变化中,公元1100年前后可能是一个气候极端异常现象演变的关键转折时期。(3)在年际尺度上(小于20年),北京石花洞石笋微层厚度时间序列中发生气候极端异常现象的年份与出现E1 Nio事件和La Nia事件的年份有非常好的对应关系(本文仅讨论公元1960-1980年)。(4)高阶矩分析方法对于检测气候极端异常分布及演变规律有较好的应用前景。由于气候突变往往和极端气候事件联系在一起,因此本文的第二部分工作是将青藏高原古里雅冰芯冰川累积量时间序列和各自然因素资料(地球自传速度、太阳黑子活动以及ENSO信号)等四种时间序列进行具有物理背景的分层,并在此基础上应用滑动t-检验对滤波前后的资料进行再分析,旨在探讨自然因素对近百年来气候突变的贡献。检测和分析结果表明,青藏高原古里雅冰芯冰川累积量序列具有7-9年的准周期演变特征,对于20世纪60年代初期和70年代末80年代初的气候突变,是由10a以下和10a以上两个层次共同作用的结果,换而言之,近百年来这两个年代际的突变是全局性的。ENSO和太阳黑子的年际变化是近百年来气候突变的重要激励信号。最后,我们运用信息传递方法初步判断了ENSO信号和太阳黑子活动对近百年来气候突变的贡献大小,结果发现ENSO的年际变化的贡献较大。在上述工作的基础上,硕士论文的第三部分工作是:首先应用传统的检测突变的方法对青藏高原古里雅冰芯序列(冰川累积量)进行分析,旨在探索得到各检测方法之间的联系与区别;其次将检测出的极端事件与检测到的突变进行分析,揭示两者之间的联系与区别。研究表明:(1)对于突变的检测来说,突变年份将会随着所取的子序列长度的不同而发生漂移,并且所选择的子序列的长度较长者检测到的突变的年份相对较少些,反之则较多些。但对于公认的比较明显的突变,两种情况下都有反映。(2)滑动t-检验与Yamamoto法检测得到的突变的年份是一致的。这可能是由于虽然两种方法判别的标准不同,但他们考察的角度是一致的,即都是从考察两子序列的均值差异是否显著来判别突变的。Crammer’s法检测到的突变的年份只是滑动t-检验或Yamamoto法检测得到的突变年份中的一部分,而Mann-Kendall法只能检测到突变开始的年份。(3)应用同一种检测突变的方法分别对古里雅冰芯冰川累积量序列以及古里雅冰芯冰川累积量的距平序列进行分析,所得到的结果几乎相同。可能的原因是趋势的影响对各传统的检测突变的方法来说可以被忽略。(4)极端事件一般发生在两次突变事件之间。