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本文从天气和气候资料出发,提出气候的q阶(0≤q≤1)微商是天气,而天气可以近似为白噪声.在此基础上,利用描述自相似非马尔可夫随机过程的时间分数维扩散方程的分析成果,并结合时间序列的相关性分析,从理论上进一步指出气候信号的记忆性好于天气信号,且其概率密度分布的尾巴比较长.
天气和气候的时间序列特征分析
【摘 要】
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本文从天气和气候资料出发,提出气候的q阶(0≤q≤1)微商是天气,而天气可以近似为白噪声.在此基础上,利用描述自相似非马尔可夫随机过程的时间分数维扩散方程的分析成果,并结
【机 构】
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北京大学物理学院大气科学系; Ecological Complexity and Modeling Laboratory; Department of Botany & Plant
【出 处】
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地球物理学报
【发表日期】
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2005年02期
【基金项目】
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科技部科研院所社会公益专项基金 (2 0 0 2DIB2 0 0 70 );国家自然科学基金项目 (4 0 3 0 5 0 0 6)资助
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