12 / 2021-08-05 09:59:14

天气和气候记忆性特征分析——以济南和青岛为例

济南和青岛；气温；气候记忆性；天气和气候；极端事件

天气和气候时间序列记忆性特征的研究对提高极端天气和气候事件的预报水平有积极作用。利用济南和青岛1961—2020年逐日、月和年平均气温资料，运用时间序列相关性分析和分形系统理论，得到不同时间尺度的气候记忆性特征，并利用归一化概率密度函数分析了气候时间序列概率分布的长尾特征。分析结果表明：1)济南和青岛的日、月和年气温资料分别呈现出无记忆性、短期记忆性和长期记忆性特征，青岛月和年平均气温资料的记忆性大于济南。2)济南和青岛的月、年气温资料与相应日气温资料之间存在分数阶导数关系，济南相应的阶数分别为0.529和0.665，青岛分别为0.553和0.791，两地年尺度的阶数均大于月尺度，两地的月尺度阶数相近，青岛的年尺度阶数大于济南。3)年气温资料的归一化概率分布函数具有明显的长拖尾特征，说明气候极端事件出现的概率大于天气极端事件。