[發明專利]燒失量數據重建古氣候的分析方法、系統、介質及終端

在審

• 申請號: 202210320643.9
• 申請日: 2022-03-29
• 公開（公告）號: CN114676916A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 張新榮;方石
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06F17/18
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 劉妮

1.一種燒失量數據重建古氣候的分析方法，其特征在于，所述燒失量數據重建古氣候的分析方法包括：以沉積物中古氣候指標的原始數據為基礎，先信號分析，利用時頻分析、時序分析將原始數據分成內在自洽的不同旋回，在每個旋回內部利用皮爾遜相關分析揭示原始數據的相關特征，在相關性分析的基礎上利用降噪濾波和統計學方法分析各旋回內部氣候指標含量的特征、變化規律；同時獲得多維度連續定性到半定量的古環境特征-溫度和濕度-變化過程，總結出沉積剖面上的氣候類型，建立氣候模型。

2.如權利要求1所述燒失量數據重建古氣候的分析方法，其特征在于，所述燒失量數據重建古氣候的分析方法還包括：基于沉積物550℃和1000℃燒失量的原始數據，利用時頻分析、時序分析將原始數據分為內在自洽的不同旋回，在每個旋回內部利用皮爾遜相關分析確定LOI₅₅₀和LOI₁₀₀₀的相關特征，在相關性分析的基礎上利用降噪濾波和統計學方法分析各旋回內中有機質和碳酸鹽的含量特征、變化規律，同時獲取多維度連續定性到半定量的古環境特征-溫度和濕度-變化過程，得到沉積剖面上的氣候類型，并構建氣候模型。

3.如權利要求1所述燒失量數據重建古氣候的分析方法，其特征在于，所述燒失量數據重建古氣候的分析方法包括以下步驟：

步驟一，獲取沉積剖面上不同深度采樣點沉積物燒失量有機質含量和碳酸鹽含量及對應深度值；獲取沉積剖面上有機質含量和碳酸鹽含量隨深度的變化曲線；對沉積剖面上的有機質含量和碳酸鹽含量原始數據平均得到各自總平均值；利用小波變換對兩組數據進行頻譜分析，獲得不同尺度下的頻譜圖；

步驟二，根據有機質含量和碳酸鹽含量頻譜圖的鏡像對稱分析，識別得到高、中、低頻的變化特征，并確定尺度點A與尺度點B；將顏色變換位置為界限點或者顏色的最大值/最小值作為界限點，利用時頻分析的頻譜圖尺度點B處譜值的變化進行有機質含量和碳酸鹽含量的階段劃分，得到頻譜階段劃分方案M；

步驟三，利用CONISS函數對有機質含量和碳酸鹽含量原始數據進行時序聚類分析；利用Savitzky-Golay法以相鄰若干點為窗口對LOI原始數據進行除噪濾波，去除高頻部分，獲取有機質含量和碳酸鹽含量的中低頻變化趨勢線；利用變化趨勢線在劃分方案N中各段的變化特征，確定各段中有機質含量和碳酸鹽含量數據的單調性；

步驟四，根據干燥寒冷變為溫暖潮濕為上升半旋回，溫暖潮濕變為干燥寒冷為下降半旋回的原則，在劃分方案N中識別短期氣候半旋回；將各短期氣候半旋回內的有機質含量和碳酸鹽含量原始數據進行分段平均，得到各短期氣候半旋回的平均值，并繪制深度柱狀圖；對各短期氣候半旋回內的有機質含量和碳酸鹽含量原始數據進行皮爾遜相關分析；

步驟五，基于皮爾遜相關系數的取值范圍確定有機質含量和碳酸鹽含量的關系；繪制沉積剖面上皮爾遜相關系數的變化曲線；以有機質含量和碳酸鹽含量的皮爾遜相關系數、各階段平均值與總平均值之間的對應關系為基準評定有機質含量和碳酸鹽含量的相對變化；

步驟六，基于所述有機質含量和碳酸鹽含量的相對變化確定短期半旋回的氣候類型；根據各短期半旋回氣候類型建立溫度、濕度半定量變化曲線；對溫度和濕度曲線進行平滑濾波后得到溫度濕度趨勢線；對溫度濕度趨勢線進行皮爾遜相關性分析，驗證溫度和濕度在同一尺度上變化的一致性；

步驟七，結合時頻分析頻波譜在尺度點A的特征，分析氣候變化的中期旋回特征；綜合溫度和濕度的整體變化特征，分析氣候變化的長期旋回特征；建立沉積剖面上的氣候類型，分析氣候變化的規律；分析古溫度和古濕度的耦合關系，確定對應時期氣候變化模型。

4.如權利要求3所述燒失量數據重建古氣候的分析方法，其特征在于，所述確定尺度點A與尺度點B包括：

將中頻部分出現的對稱到對稱性減弱的轉換點作為尺度點A；

將中高頻部分出現的對稱性減弱到對稱性復雜化的轉換點作為尺度點B。

5.如權利要求3所屬燒失量數據重建古氣候的分析方法，其特征在于，所述頻譜階段劃分方案M的劃分界限是顏色變換位置或者顏色的最大值、最小值。