Sensitivity of intrinsic mode functions of Lorenz system to initial values based on EMD method

Extreme sensitivity to initial values is an intrinsic character of chaotic systems. The evolution of a chaotic system has a spatiotemporal structure containing quasi-periodic changes of different spatiotemporal scales. This paper uses an empirical mode decomposition (EMD) method to decompose and compare the evolution of the time-dependent evolutions of the $x$-component of the Lorenz system. The results indicate that the sensitivity of intrinsic mode function (IMF) component is dependent on initial values, which provides some scientific evidence for the possibility of long-range climatic prediction.     

基于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究

基于经验模态分解(EMD）的希尔伯特变换（HT），是对非线性时间序列基于EMD进行分解， 然后通过HT获得频谱.利用理想时间序列和青藏高原古里雅冰芯¹⁸O时 间序列 ，系统地分析比较了EMD和小波分解(WD）以及HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优劣 ，并针对它们各自的缺点提出了可能改进的设想.研究结果表明，将基于EMD的方法和基于WD 的方法有机结合起来应用，可以更有效地识别原时间序列的特征信息. 关键词： 经验模态分解 小波分解 理想时间序列 古里雅冰芯     

大尺度环流与中尺度对流的作用研究

气候系统是一个复杂的、开放的非线性系统，具有层次结构. 高层次系统控制着低层次系统的行为，并决定了气候变化的基本形态. 一般地，观测资料或器测资料往往直接记录的是低层次系统的输出结果，它包含了各层次相互作用的信息. 如何从观测资料中提取与分离高层次系统的尺度信息已成为观测资料的非线性时空分布理论和方法的研究热点之一. 目前对气候系统的具体的形式还没有统一的定论. 为了分析问题的方便，引用了一个由Logistic模型与Lorenz模型构建的两层系统模型，在不同的控制参数下，分别应用功率谱分析和小波变换对低层次系统的输出结果进行了分析，进而提取与分离高层次系统的尺度变化信息.