复杂的气候网络如何补充气候数据统计分析的特征技术

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作者：scidown 发布时间：2021-07-22 20:57:36 文章标题：

复杂的气候网络如何补充气候数据统计分析的特征技术( How complex climate networks complement eigen techniques for the statistical analysis of climatological data )

文章作者：

JF Donges I Petrova A Loew N Marwan Kurths, Juergen Climate networks Empirical orthogonal functions Coupled patterns Maximum covariance analysis Climate data analysis

文章简述：

特征技术，如经验正交函数(EOF)或耦合模式(CP)/最大协方差分析，已被经常用于多变量气候数据集的模式检测。近年来，源于复杂网络理论的统计方法被用于时空分析。这种气候网络(CN)分析通常基于与经典EOF或CP分析相同的相似矩阵集，例如单个气候场的相关矩阵或两个不同气候场之间的互相关矩阵。在这项研究中，特征方法和网络方法之间的形式关系以及概念上的差异被导出，并用典型的全球降水、蒸发和地面气温数据集加以说明。这些结果使得CN分析可以补充经典的特征技术，并提供关于气候数据中统计相互关系的高阶结构的额外信息。因此，中枢神经系统是气候学家统计工具箱的一个宝贵补充，特别是对诸如卫星观测和气候模式相互比较活动产生的非常大的数据集有意义。

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