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地球系统复杂性研究综述

An overview of complexity studies on Earth systems
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摘要 本文旨在全面回顾统计物理学、复杂系统科学(如临界现象、网络理论、渗流、临界点分析和熵)以及机器学习等方法在复杂地球系统研究和应用方面的最新进展.这些方法的整合,为理解地球系统的动力学,提供了新的见解和视角.通过运用这些方法,可以更好地建模、分析地球系统中的相互关系和非线性效应,揭示系统的复杂行为和临界性质. This review aims to comprehensively recapitulate the latest scientific advancements in methods from statistical physics,complex systems science(such as critical phenomena,network theory,percolation,critical point analysis,and entropy),and machine learning in the research and application of complex Earth systems.The integration of these methods provides new insights and perspectives for understanding the dynamics of Earth systems.By applying these methods,we can better model and analyze the interrelationships and nonlinear effects in Earth systems,revealing the system's complexity and critical properties.
作者 王上 孟君 陈晓松 樊京芳 WANG Shang;MENG Jun;CHEN Xiaosong;FAN Jingfang(School of Systems Science,Institute of Nonequilibrium Systems,Beijing Normal University,100875,Beijing,China;School of Science,Beijing University of Posts and Telecommunications,100876,Beijing,China;Potsdam Institute for Climate Impact Research,14412,Potsdam,Germany)
出处 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期796-805,共10页 Journal of Beijing Normal University(Natural Science)
基金 国家自然科学基金资助项目(12275020,12135003,12205025)。
关键词 统计物理 地球复杂系统 复杂网络 气候变化 statistical physics complex Earth systems complex networks climate change
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