区域优化平均法的改进及其在计算平均温度中的应用
气候重建研究中,重建数据有限的特点对研究造成很大影响.对于解决这个问题,区域优化平均法是一个很有效的重建方法.区域优化平均法可以通过最优权值和有限的温度数据计算目标区域平均温度的一种方法.应用区域优化平均法时,首先利用均方差最小化的优化加权机制和拉格朗日乘子法计算得到最优权值,然后最优权值结合温度数据计算得到区域平均温度.现阶段的区域优化平均在计算大范围区域的平均温度时有其自身弱点.为克服这一弱点,使其可以计算大范围区域的平均温度,例如北半球平均温度,本文对区域优化平均法做如下改进:不再使用网格划分求和的方式求解协方差模式,利用Haar小波函数和矩阵算子求得协方差模式;利用全选主元高斯消去法求解线性代数方程组得到最优权值.结果表明,Haar小波函数和矩阵算子用于计算中,使协方差模式的计算结果更精确.计算所用数据源于气候研究中心(CRU),CRU被认为是最权威的数据来源之一.以计算北半球1961～1990年平均温度为例,发现改进后的区域优化平均法的计算所得结果与CRU已有结果的相关性较改进之前有所提高.因此,针对古气候重建过程中代用数据记录有限的问题,改进后的区域优化平均法提供了一个更为合理可行的计算方法.
最优权值、Haar小波函数、协方差模式、区域平均温度
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P423.7(气象基本要素、大气现象)
国家重大科学研究计划课题2010CB950104;中国科学院战略性先导科技专项—应对气候变化的碳收支认证及相关问题XDA05080801
2014-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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237-241
