红噪声驱动自然系统中临界转变逼近的检测
动力系统
2024-06-05 v2 地球物理
摘要
临界慢化(CSD)检测是从含噪声时间序列数据预测临界转变的主要途径。最常用的是以方差和滞后1自相关[AC(1)]的变化作为CSD指标。然而,这些指标只有在驱动系统的噪声为白噪声且平稳时才能给出可靠结果。在更现实的时间相关红噪声情形下,增大(减小)噪声的相关性会对方差和AC(1)两者均导致虚假(被掩盖)的警报。本文提出两种新方法,可区分真实的CSD与驱动噪声特性的可能变化。我们聚焦于基于由白噪声或红噪声驱动的Langevin型动力学来估计线性恢复率的变化。我们评估了新估计量预测临界转变的能力,表明其在连续时间与离散时间模型上均显著优于其他现有方法。除概念模型外,我们将方法应用于非洲湿润期终止的气候模式模拟。估计排除了源于非平稳噪声特性的虚假信号,并揭示了非洲气候系统的失稳,以此作为这一过去突发性气候变化原型的动力学机制。
引用
@article{arxiv.2310.05587,
title = {Detection of Approaching Critical Transitions in Natural Systems Driven by Red Noise},
author = {Andreas Morr and Niklas Boers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05587},
year = {2024}
}