温室效应全球气候变化的研究.pptVIP

温室效应对全球气候（温）变化的影响及其预测 林振山 （南京师范大学地理科学学院） 1、 引言 从年代际尺度上来看，未来20年全球气候是继续增温还是降温，是当前全球变化研究中的一个热点问题，但同时也是一个难点问题。 在近几十年，二氧化碳温室效应对全球气候变化的影响引起了科学家们的高度重视。很显然,在未来的几十年里, 大气的二氧化碳含量是不可能减下来。那么，在未来的几十年里全球气温是否还会象20世纪那样持续上升？由于全球气候变化不仅受到人类活动（如大气二氧化碳含量的持续增加）的影响，还受到包括太阳活动在内诸多气候系统自然要素（驱动力）的制约。这些自然驱动力及其合力往往表现为多时间尺度。 因此要回答这个问题的关键是要弄清楚： 二氧化碳温室效应对全球气温变化的影响权重究竟有多大？ 不同时间尺度的气候周期(准周期)变化或自然变化趋势是否都受大气二氧化碳含量变化的影响？ 或大气二氧化碳含量变化对那些时间尺度的气候准周期变化影响最大？ 对气温变化的周期性分析中，多采用功率谱、小波分析法、奇异谱分析等方法，所得的结论也并非一致。气温变化是一个非线性、非平稳过程，伴有多种尺度的振荡。传统的气候时间序列谱分析方法多建立在傅立叶谱分析的基础上，其优点是可以在频域内获得非常高的分辨率，但是它仅适用于线性系统，并且假设序列是平稳的。小波分析本质上是窗口可调的Fourier变换，同时会产生很多虚假的谐波。自然正交函数分解法（EOF）的缺点是仅仅给出了由正交基函数确定的方差的贡献率，但是它不能表明频率和尺度上对信号的的满足。而且由于EOF对一个信号的分解不是唯一的，那么其分解的成分通常不包含任何物理意义。奇异谱分析法是EOF基础上的Fourier 变换，因此它必须保证每一个EOF成分是平稳的，否则在此基础上的Fourier谱研究就是毫无意义的。 EMD是1998年Huang提出的，1999年又进行了一些改进。它可以对一个信号同时将不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列称为本征模函数（intrinsicmode function, IMF）。由于EMD是自适应的，它能快速有效地分析出信号本身的特征；同时它是基于性能好的局部变化特征，可用于非线性和非平稳过程分析。 ?应用必威体育精装版的多尺度分析EMD技术来研究在不同时间尺度上温室效应对全球气候（温）变化的最大权重，在此基础上再研究未来20年的全球气温的变化趋势究竟是继续升温还是降温？ 2、 EMD方法和资料 EMD本质上讲是对一个序列进行平稳化处理：找出序列X(T)所有的的极大值和极小值点，分别用三次样条函数拟合成原始序列的上下包络线，得到平均包络线 ，将原序列减去 可得到去掉低频的新序列，即 （1） 一般 不一定是一个平稳的数据系列，需对它重复上述过程，用 代替X(t)， 为 的平均包络线， （2） 多次重复上述过程，使平均包络线趋近于零，得到第一个IMF分量 ，代表原始序列中最高频的分量。 （3） 对继续进行上述分解，如此重复，直到所到的剩余部分为单一信号或其值小于预先给定的值，分解结束。最终得到所有的IMF及余量 ， 代表原始序列的趋势： （4） 原始的时间序列X(t)可表示为所有的IMF及趋势项： EMD的迭代算法结束后，时间序列实现分解： EMD分解过程的每一次提取都是将高频信号分离出来，剩下的是低频信号，最后得到的是趋势分量或者是定常值。 3 全球百年气温变化的多尺度分析 本文所选取的资料如下： （1）IPCC公布的1881～2002年的全球平均气温逐年序列； （2）1881～2002年的浓度资料 取自Carbon Dioxide Information Analysis Center(CDIAC)。其中1881-1978年资料来自南极洲的三个冰芯，1979-2002年取自夏威夷岛莫那罗亚山的实测资料。 用EMD将全球平均气温序列进行逐级分解（图1），得到4个IMF分量和趋势分量Res。这说明，全球百年气温的变化存在4种不同尺度的准周期振荡和一个大尺度的演化趋势。 分析表明，IMF1表示3~4a尺度的振荡，表现出疏密相间的振荡特征。IMF2表示准6a周期振荡， IMF3的震荡周期是