彭永清
- 作品数：16 被引量：76H指数：6
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- 一维气候时间序列的李亚普诺夫指数所显示的动态系统的演化特征被引量：5
- 1990年
- 本文利用广州1873—1980年共108年的月平均气温时间序列资料,在拓展了的三维相空间中,用Wolf的方法,求出了在不同参数条件下的李亚普诺夫指数λ_1。从中发现,对每一组参数,均得到λ_(1,2)>0(其中λ_1>λ_2),λ_3<0。这说明我国季风区短期气候演化存在着浑沌吸引子,因而气候应该分享经历着浑沌力学行为的体系所具有的那种本征的演化特征。
- 严绍瑾彭永清王建中
- 关键词：气候时间序列
- 利用EOF作相空间拓展与有限区域大气系统混沌吸引子维数的确定被引量：1
- 1995年
- 提出用自然正交函数分解的方法来开拓相空间，从而研究有限区域上大气系统的混沌性质。与利用时间滞后作漂移来开拓相空间方法相比较，前者充分保证了相空间各基矢量的正交性，弥补了后者只能对单点资料进行计算的不足。文中利用欧洲中期数值天气预报中心１９８０～１９８６年北半球亚洲地区的５００ｈＰａ位势高度场逐日格点资料进行了ＥＯＦ分解并计算得到了该地区大气系统的分维数为Ｄ＝６．２。从而表明，为支撑该地区大气系统的混沌吸引子至少应取７维系统或以７个变量才能作出描述。
- 朱育峰严绍瑾彭永清张勤
- 关键词：EOF相空间分数维大气系统混沌吸引子
- 从混沌时间序列中测量Lyapunov指数谱被引量：2
- 1992年
- 本文采用上海(1970—1985年)15年逐日平均气压资料,用相关矩阵分析的方法,提取得到了完整的Lyapunov指数谱。指数谱不仅有正值、零值,还得到了负值。并得到Lyapunov指数之和,即∑λ_i<0。又一次证明了我国季风区短期天气吸引子是一种混沌运动。由于正的Lyapunov指数值之和是反映系统总体的发散状况,理论证明正值指数和等于系统的Kolmogorov熵。本文得到在延滞时间τ=5、参数m=2、维数d_M=9的条件下,正指数之和∑λ_i=K=0.110405从而得到可预报时间尺度T=1/K≈9天。与早期动力统计方法所得到的可预报时间接近,亦与作者在文献[2]中得到的结果十分吻合。
- 严绍瑾彭永清王建中
- 关键词：混沌时间序列
- 一维气温时间序列的多重分形研究被引量：23
- 1996年
- 采用武汉１９５１—１９７０年日平均气温序列作多重分形分析，从计算ｑ阶分数维Ｄｑ着手，得到了多重分形谱ｆ（α）曲线，反映了大气运动确实是一个层次分明的过程。
- 严绍瑾彭永清张运刚
- 关键词：气温时间序列分数维
- 平流方程拓层为高维动力系统及其多平衡...
- 1991年
- 本文按一维平流方程,将变量用傅里叶级数展开,取低阶谱导出n=5,6,7等高维动力系统,在动能守恒条件下,研究各动力系统可能存在的平衡态。通过数值试验,讨论了平衡态的性质并判断了稳定性。结果表明:随着维数的增高,各动力系统中可能存在的平衡态并不明显地增多,而稳定的平衡态都仅仅只有2-3个(不包括周期态)。特别有意义的是,有好几个平衡态附近的点会趋向于低维子空间流型上去,且在子流型附近的点也大多不离开这个子流型。子流型的出现是以往所没有注意到的现象。
- 彭永清沈建国高学浩
- 关键词：动力系统平衡态
- 一维气候时间序列所包含的浑沌吸引子的Kalmogorov熵的确定被引量：10
- 1991年
- 本文采用上海16年(1970—1985年)逐日平均气压资料,用相空间延拓的方法,计算了它的关联维D和Kalmogorov熵的近似值二阶Renyi嫡K_2。得到D=7.7～7.9,为分数值,K_2约为0.1,是一正数值。证明我国季风区短期天气吸引子是一种浑沌运动。由K_2数值直接估计可预报时间T=(1K_2)约为十天,与早期动力统计学方法所得的可预报时间尺度相一致。 本文计算中,考察了相空间拓展时延滞τ的效应。计算结果表明:关联维D和K_2对τ均是收敛的。对本文所用上海逐日平均气压序列,用延滞τ=5延拓的相空间,各坐标分量是相互独立的,系统动力学特征量是稳定可靠的。
- 严绍瑾彭永清王建中
- 关键词：浑沌吸引子
- 利用一维时间序列重建动力系统的初步研究被引量：6
- 1993年
- 通过对月平均气温一维时间序列作相空间拓展,和假定相空间状态变量随时间的演化方程含有线性和非线性二次项,再根据拓展后的资料进行拟合,利用最小二乘法求出各项系数,保留其方差贡献大的项,以重建动力系统.实际计算结果表明,重建的低阶动力系统有可能对月平均气温所表征的短期气候演化过程的非线性特性作出描写.
- 彭永清朱育峰严绍瑾
- 关键词：月平均气温时间序列动力系统
- 月平均气温预报的神经网络BP型多层映射模式被引量：6
- 1995年
- 采用神经网络ＢＰ多层映射模式，利用１９４６～１９７９（１９８０）年南京月平均气温资料序列，计算得到系统的分维数Ｄ＿０＝２．８，确定三层模式形式ｉ×ｊ＝３×２，ｋ＝１，由此作出１９８０（１９８１）年１～１２月平均气温预报值。它与实测值的相关系数为０．９７（０．９８）。如按各月资料建立序列，作１～１２月各月平均气温预报与实测值的相关系数为０．９９（０．９９）。
- 严绍瑾彭永清郭光
- 关键词：神经网络气温预报
- 从一维气候时间序列直接提取K熵及其可预报时间的估计被引量：7
- 1994年
- 对广州１９０８～１９８０年的月平均气温资料，在延拓的ｎ维相空间中直接提取Ｋ熵，得到该序列的Ｋ熵值为０．１８１９，由此得到，月平均气温的平均可预报时间Ｔ＝１／Ｋ，约为６个月。
- 朱育峰严绍瑾彭永清
- 关键词：时间序列气候
- 在EOF分解开拓的相空间中建立动力系统被引量：2
- 1996年
- 用自然正交函数(EOF)分解的方法开拓相空间,在正交基下利用最小二乘法求解具有二次非线性项的状态演化方程中的各项系数,从而建立起能反映有限区域天气气候系统演化特征的动力系统,并与用时间序列漂移拓展相空间的方法作了比较。结果表明,在用 EOF 分解开拓的相空间中建立的动力系统,有可能对天气系统的演化作出更精确、更符合实际的描述。
- 朱育峰彭永清严绍瑾
- 关键词：EOF分解相空间动力系统
