气候与环境研究

作者：范开宇

单位：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中层大气与全球环境探测重点实验室, 北京 100029,,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, 北京 100029,,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中层大气与全球环境探测重点实验室, 北京 100029,

关键词：慢特征分析法;二维非平稳系统;外强迫信号

基金：国家重点研发计划2017YFC1501804，国家自然科学基金91737102、41575058

慢特征分析法（Slow Feature Analysis，SFA）是一个从快变的信号中提取慢变特征的有效方法，它的提出丰富了人们对非平稳系统外强迫特征的重建手段。本文以Henon映射为基础，构造二维非平稳系统模型，尝试SFA方法在二维复杂非平稳系统中重建外强迫特征的能力。试验表明，SFA方法能够较好地从单时变参数Henon映射中提取出外强迫信号；通过结合小波变换技术，可以还原双时变参数Henon映射中的外强迫信号。另外，本文利用SFA方法重建了北京市气温的外强迫信号，分析其外强迫信号的尺度特征及其可能的物理机制。这些工作将为气候系统驱动力的研究提供新的思路。

来源：2018年第3期

《气候与环境研究》期刊编辑部

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