气候过程时空场对称性和预测研究

多时空尺度气候过程的时空场具有典型的两面性：在貌似随机的背后具有明显的统计对称性和固有的内在结构。本课题着重分析不同时空尺度气候过程的时空序列（如南北半球或全球平均气温序列、全国各站点的日或月平均温度序列、降水序列和其他气候序列等），利用应用数学和非平衡态统计物理学（包括统计力学）中发展的各种最新统计分析（非线性分析）手段，从序列中得到其所具有的统计对称性和结构，分析在不同尺度上统计对称性和结构的差异和普适性，确定对应过程中的主要影响因子。并由此建立对应的数学物理模型，对模型进行定性（如分岔等）分析，从不同的角度说明产生不同尺度上统计对称性和结构异同的机制。同时根据数学物理模型做数值模拟，结合前面得到结果作相应的（如突变点的位置，异常结构的持续性等）预测研究。