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通过序贯模式分析推断气候网络中的长记忆过程。

Inferring long memory processes in the climate network via ordinal pattern analysis.

机构信息

Instituto de Física, Facultad de Ciencias, Universidad de la República, Iguá, 4225, Montevideo, Uruguay.

出版信息

Chaos. 2011 Mar;21(1):013101. doi: 10.1063/1.3545273.

DOI:10.1063/1.3545273
PMID:21456815
Abstract

We use ordinal patterns and symbolic analysis to construct global climate networks and uncover long- and short-term memory processes. Data analyzed are the monthly averaged surface air temperature (SAT field), and the results suggest that the time variability of the SAT field is determined by patterns of oscillatory behavior that repeat from time to time, with a periodicity related to intraseasonal oscillations and to El Niño on seasonal-to-interannual time scales.

摘要

我们使用有序模式和符号分析来构建全球气候网络,并揭示长期和短期记忆过程。分析的数据是月平均地表空气温度(SAT 场),结果表明,SAT 场的时间可变性由周期性的波动模式决定,这些模式会不时重复,其周期性与季节内振荡和厄尔尼诺现象有关,时间尺度为季节到年际。

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