A new method to study inhomogeneities in climate records: Brownian motion or random deviations?
A new method to study inhomogeneities in climate records: Brownian motion or random deviations?
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研究气候记录不均匀性的新方法：布朗运动还是随机偏差？
DOI：
10.1002/joc.6105
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
V. Venema
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lindau;V. Venema
气候数据受到测量方式历史变化造成的不均匀性的影响。了解这些不均匀性对于准确估计气候的长期变化非常重要。这些不均匀性通常由中断的数量和跳跃的大小或中断信号的方差来表征，但是中断信号的完整表征还包括其时间行为。本研究开发了一种方法来区分两种类型的休息：随机偏离基线和布朗运动。强度和频率的两个中断类型的估计通过使用的方差的时空差异的时间序列中的两个附近的站作为输入。因此，直接从数据获得结果，而不运行均匀化算法来从数据估计中断信号。这就有可能确定断裂的总数，而不仅仅是大断裂的总数。德国温度观测的应用程序表明，一般小的不均匀性占主导地位的随机偏离基线。另一方面，美国台站也显示出强布朗运动型分量的特征。
Climate data is affected by inhomogeneities due to historical changes in the way the measurements were performed. Understanding these inhomogeneities is important for accurate estimates of long-term changes in the climate. These inhomogeneities are typically characterized by the number of breaks and the size of the jumps or the variance of the break signal, but a full characterization of the break signal also includes its temporal behavior. This study develops a method to distinguish between two types of breaks: random deviations from a baseline and Brownian motion. Strength and frequency of both break types are estimated by using the variance of the spatiotemporal differences in the time series of two nearby stations as input. Thus, the result is directly obtained from the data without running a homogenization algorithm to estimate the break signal from the data. This opens the possibility to determine the total number of breaks and not only that of the significantly large ones. The application to German temperature observations suggests generally small inhomogeneities dominated by random deviations from a baseline. US stations, on the other hand, show also the characteristics of a strong Brownian motion type component.
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气候记录中均质化算法检测到的断裂位置的不确定性
DOI：
10.1002/joc.4366
发表时间：
2015
期刊：
International Journal of Climatology
影响因子：
--
作者：
Lindau;Victor Venema
通讯作者：
Victor Venema
影响因子：
4.8
作者：
Boehm, Reinhard;Jones, Philip D.;Maugeri, Maurizio
通讯作者：
Maugeri, Maurizio
DOI：
10.1002/joc.5488
发表时间：
2018-06
期刊：
International Journal of Climatology
影响因子：
--
作者：
B. Chimani;V. Venema;A. Lexer;Konrad Andre;I. Auer;J. Nemec
通讯作者：
B. Chimani;V. Venema;A. Lexer;Konrad Andre;I. Auer;J. Nemec
时间序列均质化中断裂和噪声方差对断裂检测能力的联合影响
DOI：
10.5194/ascmo-4-1-2018
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
Lindau;Victor Venema
通讯作者：
Victor Venema
气候站记录均质化中方差分析联合修正方案减少趋势误差的研究
DOI：
10.1002/joc.5728
发表时间：
2018
期刊：
International Journal of Climatology
影响因子：
--
作者：
Lindau;V. Venema
通讯作者：
V. Venema