近百年全球氣溫變化及其趨勢(shì)預(yù)測(cè)

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1、總第97期JUN1No197四川氣象2006年第3期Vo1126No13近百年全球氣溫變化及其趨勢(shì)預(yù)測(cè)薛宇峰,楊超梅(廣東海洋大學(xué),廣東湛江524005)摘要:利用墨西哥帽小波函數(shù)分析了近百年來(lái)全球氣溫的變-t22ψ(t)=(1-t)e2(1)化特征,并用氣溫距平序列的5a滑動(dòng)平均計(jì)算了信噪比(S/對(duì)于時(shí)間序列f(t),其MexicanHat小波變換定義為在N),驗(yàn)證了氣候突變點(diǎn)的位置,同時(shí),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)MexicanHat小波基函數(shù)上的投影:全球氣溫變化趨勢(shì)進(jìn)行了的預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,在不同的時(shí)間1t-b尺度上氣溫變化具有不同的特點(diǎn)及突變點(diǎn);目前全球氣溫處Wf(a,b)=∫f(t)

2、ψ(a)dt(2)

3、a

4、于偏高階段,且有持續(xù)偏高的趨勢(shì)。其中,Wf(a,b)是小波變換系數(shù),a為伸縮尺度因子,決關(guān)鍵詞:全球氣溫;小波分析;變化特征;氣候突變;趨勢(shì)預(yù)測(cè)定小波寬度;b為平移因子,反映小波位移量,a、b∈R,且a≠中圖分類(lèi)號(hào):P4670。根據(jù)文獻(xiàn)[3],此時(shí)擾動(dòng)周期T與伸縮尺度a的關(guān)系為:文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AT=31974a(3)文章編號(hào):1003-7187(2006)03-0016-04如取定尺度因子a,周期T也就確定了。這樣,取不同的尺度因子,就可計(jì)算得到一系列小波系數(shù)。在小波系數(shù)圖上近十多年以來(lái),氣候異常、災(zāi)害頻發(fā),對(duì)人類(lèi)社會(huì)及自然極值的大小與相應(yīng)波動(dòng)的振幅成正比,而波動(dòng)

5、能量又與振幅生態(tài)環(huán)境造成了巨大的影響。因此,對(duì)近百年來(lái)全球氣候變的平方成正比,這就說(shuō)明小波系數(shù)極值越大,能量越強(qiáng),所代化的研究成為大氣科學(xué)的一個(gè)熱點(diǎn),許多學(xué)者采用各種方法表的擾動(dòng)也越強(qiáng),對(duì)應(yīng)的擾動(dòng)周期也就越顯著。所以,小波對(duì)全球及我國(guó)的氣溫變化特征進(jìn)行了研究。由于小波分析變換的系數(shù)可以用于分析氣候資料序列中所包含的不同時(shí)可以對(duì)信號(hào)或函數(shù)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,在時(shí)域和頻域內(nèi)研間尺度下的周期變化特征及可能的氣候突變點(diǎn)。對(duì)于小波究不同尺度、不同周期隨時(shí)間的演變規(guī)律,彌補(bǔ)了傅里葉變系數(shù)曲線的過(guò)零點(diǎn),需要經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)才能確定其是否為真正的換的不足。而氣候變化就具有多時(shí)間尺度的特征,因此小波[5]氣候突

6、變點(diǎn)。文中采用Yamamoto方法,通過(guò)計(jì)算氣溫距變換非常適合于研究氣候變化,近幾年被引進(jìn)大氣科學(xué)領(lǐng)域[1-3]平5a滑動(dòng)平均序列的信噪比(S/N)來(lái)判斷小波系數(shù)的穿零后,已經(jīng)取得了一系列的研究成果,成為研究大氣多時(shí)點(diǎn)是否就是氣候突變點(diǎn):間尺度變化的有力工具。本文利用小波分析的方法,對(duì)近百年來(lái)全球氣候變化進(jìn)S/N=

7、xb-xa

8、(4)sb+sa行了多時(shí)間尺度的分析,并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)氣溫變式中下標(biāo)a、b分別表示判斷點(diǎn)前10個(gè)點(diǎn)和后10個(gè)點(diǎn)化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè),以期了解全球氣溫變化規(guī)律及氣候突變性,更好地服務(wù)于短期氣候預(yù)測(cè)。兩個(gè)時(shí)段;xb、xasb、sa分別表示相應(yīng)時(shí)段樣本資料的平均值

9、和標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)信噪比數(shù)值大于110時(shí)認(rèn)為存在氣候突變。1資料與方法1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介本文利用文獻(xiàn)[4]所建立的1881～2003年共123年的目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法是國(guó)際上多學(xué)科發(fā)展的全球氣溫距平資料,采用小波分析方法研究近百年來(lái)全球氣溫多時(shí)間尺度的變化特征,并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)氣溫競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn),該方法具有較好的自學(xué)習(xí)功能和處理非線性問(wèn)題變化趨勢(shì)作了定量預(yù)測(cè)。的能力。由于ANN中采用算法的不同,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又可分為1.1小波分析方法簡(jiǎn)介多種不同的類(lèi)型。當(dāng)前,大氣科學(xué)領(lǐng)域中使用較多、也最有關(guān)于小波變換的原理已有很多論述[1-3],本文不再重成效的是誤差反向傳播(back-prop

10、agation,簡(jiǎn)稱(chēng)BP)模型的復(fù),只給出必要的公式。MexicanHat小波函數(shù)是Gauss函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文采用的是三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其數(shù)學(xué)模型是:的二階導(dǎo)數(shù),具有簡(jiǎn)單的顯示表達(dá)式:y=f(α1x+β1)(5)收稿日期:2006-03-25作者簡(jiǎn)介:薛宇峰(1967-),男,碩士研究生,講師,主要從事大氣科學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用的教學(xué)與研究,E2mail:xucyufengz@163.com。·16·薛宇峰,楊超梅:近百年全球氣溫變化及其趨勢(shì)預(yù)測(cè)z=f(α2y+β2)(6)規(guī)律。然后利用訓(xùn)練獲得的連接權(quán)和閾值,從輸入層經(jīng)隱含其中,x、y、z分別為輸入層、隱含層、輸出層上的節(jié)點(diǎn)向?qū)拥捷敵鰧又?/p>

11、層處理-正向傳播來(lái)獲得輸出結(jié)果;如果輸出量,α1、β1分別是輸入層與隱含層之間的連接權(quán)和閾值,α2、層的實(shí)際輸出與期望輸出之間的誤差未達(dá)到設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn),則β2分別是輸出層與隱含層之間的連接權(quán)和閾值,f(x)為網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)入反向傳播,將誤差信號(hào)沿原來(lái)的連接通路返回,通過(guò)反激活函數(shù),采用Sigmoid函數(shù):復(fù)修改(迭代)各層節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值和閥值,逐步減少代價(jià)函1數(shù),直到代價(jià)函數(shù)最終達(dá)到最小為止,此時(shí)即完成了輸入與f(x)=(7)-x1+e輸出影射關(guān)系的確立