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中山市日平均气温时间序列的周期性与混沌性分析

Daily Mean Temperature Time Series in Zhongshan:Periodicity and Chaos Analysis
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摘要 为了进一步研究气温的时间演变情况,笔者用非线性动力学方法,对广东省中山市1955—2017年日平均气温时间序列分析周期与混沌性质。结果表明,气温的功率谱分析为363天左右的年周期变化,为周期吸引子,主要是太阳直射点在南北移动导致。在滤去频率范围为0~0.005/d的年周期变化信息以后,功率谱呈连续谱;最大Lyapunov指数是正的,关联维数为10.1,表明高频气温变化部分具有混沌性。 The paper aims to study the temporal evolution of temperature.The author analyzed the periodicity and chaos properties of daily mean temperature time series in Zhongshan,Guangdong during 1955-2017 by using nonlinear dynamic method.The results showed that:the power spectrum of temperature was a periodic variation of about 363 days,which was a periodic attractor caused by the direct solar point moving from north to south;after filtering out the information of annual periodic variation in the frequency range of 0 to 0.005/d,the power spectrum was continuous;the maximum Lyapunov exponent was positive with the correlation dimension 10.1,indicating the variation of high frequency temperature was chaotic.
作者 林晓剑 Lin Xiaojian(Zhongshan Meteorological Bureau,Zhongshan Guangdong 528400)
机构地区 中山市气象局
出处 《中国农学通报》 2019年第12期95-99,共5页 Chinese Agricultural Science Bulletin
基金 国家自然科学基金(41271545)
关键词 日平均气温 混沌 分数维 LYAPUNOV指数 daily mean temperature chaos fractal dimension Lyapunov exponent
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