【摘 要】
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利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF).在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院,成都610225;中国科学院大气物理研究所国际气候与环境研究中心,北京100029;中国科学院大气物理研究所国际气候与环境研究中心,北京100029;成都信息工程大学大气
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利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF).在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究.结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2～6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变.通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一.
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二维地震勘查是区域地质调查的重要手段之一.本次研究通过二维地震勘探在天津南部第四系深覆盖平原区地质调查工作中的运用,成功揭示了古河道、第四系及新生界底界面的埋深和空间展布特征,查清了研究区构造格架,了解了研究区地层和区内厚大煤层5煤、10煤的埋深和起伏形态,标定了页岩气优选目标层位,并通过钻探、化验等手段,验证了二维地震勘探成果的可靠性.古河道底板埋深预测误差为3.6％;第四系底界面埋深预测误差为8.4％;新生界底界面埋深预测误差为0.7％;5煤埋深预测误差为0.4％;10煤埋深预测误差为1.3％;页岩气
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春季的霜冻事件是北半球温带地区与农业相关的最严重的极端事件之一.在气候变化背景下,探究整个中国地区春霜冻的变化趋势和未来可能变化有利于增进人们对春霜冻的认识,对我国未来农业结构调整有一定的参考价值.本文采用不易受离群值影响且考虑了自相关的非参数方法,在分析1960～2020年观测资料的基础上,利用24个耦合模式比较计划第6阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)模式模拟的中等辐射强迫(SSP2-4.5)情景下的逐日最低温数据,在评估模式
基于1961～2013年观测资料和第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中32个气候模式的最低气温数据,评估了各模式及多模式集合平均方法对中国冬季寒潮频次的模拟能力,并筛选了中国不同区域的最优模式,为中国未来寒潮频次预估和气候模式改进提供理论支撑.结果表明,CMIP6全球气候模式可以很好地再现出中国冬季寒潮频次由北向南逐级递减的空间特征,EC-Earth3-Veg对中国寒潮频次模拟能力最好;绝大多数模式可以模拟出中国冬季寒潮频次下降的趋势,但对趋势变化幅度的模拟能力则相对有限.多模式等权重集合平均和多模
近几十年来我国旱涝事件频发,同时农业是对气候变化最为敏感的产业部门,因此本文基于“敏感性—暴露度—适应力”脆弱性评估框架,选取敏感性、暴露度与适应力评价指标,结合层次分析法与熵权法确定指标权重,分别对1991～2019年我国农业生态系统干旱和洪涝敏感性、暴露度、适应力及脆弱性进行评估.结果表明:我国农业生态系统干旱高敏感地区分布在湖北、湖南等中南省份,而洪涝高敏感地区分布在沿海省份海南、上海和江苏,旱涝高暴露地区均分布在甘肃、河南、黑龙江,旱涝低适应力地区包括西南省份西藏、重庆、贵州和云南.总体而言,我国
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利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证,对28个CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式模拟中国区域内气温日较差(Diurnal Temperature Range,DTR)年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估.结果表明:在百年尺度上,CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势,模式与观测之间的相关系数在0.1～0.7,均方根误差在0.6～1.5,Taylor评分(Taylor Score,TS)在0
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