殷自强， 刘冬雁,2❋❋， 庞重光， 玄春艳， 康雪宁

(1.中国海洋大学海洋地球科学学院, 山东 青岛266100； 2.中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室，山东 青岛266100；3.中国科学院海洋研究所,山东 青岛266100； 4.中国海洋大学数学科学学院,山东 青岛266100)

全新世气候变化与太阳活动百千年尺度周期分析❋

殷自强1， 刘冬雁1,2❋❋， 庞重光3， 玄春艳4， 康雪宁1

(1.中国海洋大学海洋地球科学学院, 山东 青岛266100； 2.中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室，山东 青岛266100；3.中国科学院海洋研究所,山东 青岛266100； 4.中国海洋大学数学科学学院,山东 青岛266100)

采用改进的EMD(经验模态分解)方法对前人重建的全新世石笋、冰芯氧同位素古气候记录和树轮14C含量变化太阳活动替代指标时间序列进行分析，提取到88～110、206～220、～350、～520、～1 000、～2 200和～4 300 a等二者基本一致的准周期信号，探讨了太阳活动在百千年尺度上对气候变化的可能影响。

全新世；古气候；太阳活动；EMD(经验模态分解)；周期

太阳活动是地球空间环境的一个重要控制因素，也是扰动地球环境的一个动力源，对地球系统的气候过程会产生重要影响[1]。许多研究表明，太阳活动与气温和各种极端气候条件下的旱涝等自然灾害及地球物理现象存在密切联系，进而影响人类的生产、生活、经济等活动。关于气候变化和太阳活动规律及其周期特征的研究一直是国内外相关学者关注的焦点[2-4]。

太阳活动周期是多尺度的，如～11 a的Schwabe周期[5]、～22 a的Hale周期[6]、～87 a的Gleissberg周期[7]、～210 a的Suess周期[8]、～1 000 a的Eddy周期[9]和～2 200 a的Hallstatt周期[10]等。许多学者在陆地及海洋多种材料中找寻到古气候信息高分辨率记录，并用多种方法[11-16]从多时间尺度[17-19]研究了太阳活动和气候变化的周期性特征，但结果不尽一致。

本文采用改进的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)[20]，对前人重建的全新世气候变化石笋δ18O记录[21]、冰芯δ18O记录[22]和指示太阳活动变化的树轮14C产率记录[23]进行分析，进一步分析百千年尺度上全新世太阳活动和气候变化的周期性特征以及太阳活动对气候变化的可能影响。

1 资料与方法

1.1 数据资料

1.1.1 指示太阳活动变化的树轮14C产率记录14C是一种放射性的同位素，是由外来宇宙射线撞击大气中14N所产生的[24]。当太阳辐射射线进入地球大气系统时会对14C含量产生影响。当太阳活动强烈时，太阳发射的带电粒子流增强，带电粒子流对宇宙射线的屏障作用会增强，导致到达地球的宇宙射线减少，使得大气中放射性物质14C含量减少[16]。反之，当太阳活动减弱时，14C大气中含量会增加。14C数据的变化具有指示太阳活动的重要意义(见图1)，而14C含量变化信息能被树干很好地保留，所以通过测算树木年轮中14C含量变化数据可以得到反映太阳活动的信息。在数据处理过程中，由于14C产率(P14C)数据在测算过程中会产生一定的误差，因此数据本身会包含一定噪声。本文采用Steinhilber等测算的过去9 400 a树木年轮14C产率信息指示全新世太阳活动变化过程，该数据资料近万年的时间跨度和22年的时间间隔可用以分析百千年尺度的波动周期。

1.1.2 指示古气候变化的石笋、冰芯δ18O记录 石笋、冰芯的稳定同位素记录对于指示第四纪古气候变化具有重要意义，其中δ18O变化对气温变化的敏感性和时间测定的准确性较高。洞穴石笋δ18O数据记录了地域古气候信息(温度、降水)，与大范围内的气候变化具有同步性。在季风强烈区，石笋δ18O数据又可作为指示古季风变化的重要指标[25]，δ18O偏负意味着季风降水增强，δ18O偏正意味季风降水强度减弱[26]，水汽来源较为单一区域的石笋δ18O数据变化能更好地反映太阳辐射变化或者季风强度变化[27]。冰芯δ18O数据也可作为研究气候波动指标(温度，降水)的指标，当地表温度高时，降水中δ18O较高，温度降低时，降水中δ18O较低。本文主要截取了全新世以来的中国湖北省三宝洞(31°40′N,110°26′E)石笋δ18O数据重建的东亚季风变化序列460～11 470a B.P.段[21]和格陵兰冰芯δ18O气候数据序列-39～11 502 a B.P.段[22]。对两组数据序列进行等步长三次样条函数插值处理后，经EMD多尺度分析，获取古气候变化波动过程及其周期特征信息。

图1 过去9 400年以来太阳黑子(SN)序列 与14C产率(P14C)序列Fig.1 Variations of sunpot numbers and the production of14C level during the past 9400 years

1.2 方法

分析方法的选择对周期性信号分析至关重要，本文所采用的EMD方法是于1998年由NordnetE.huang[20]等人首先提出并不断得到改进的，其主要原理是基于时间序列中的特征尺度，并以缓变波包形式对信号逐级分解，得到不同时间尺度的本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，IMF的数量以及每个模态的频率和幅度都是由时间尺度所决定，每一个IMF都可看作是信号中一个固有的振荡模态，模态信号不同幅度峰值随时间变化使其具有了时频局域性质。以IMF为基础进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱能够反映信号在各种时间尺度的分布规律，Hilbert-Huang变换同时具有良好的时频分辨率和自适应性等优点,在分析线性平稳信号和非线性非平稳信号时，可以有效避免高频干扰结果，这是信号分析的一个重大突破，其分解过程详见文献[20]。但是，在运用EMD方法对非线性数据进行分解时，如果不对边界进行有效抑制，会产生边界效应进而影响资料的完整性。玄春艳等在完全消除边界效应的四中点分解法的基础上对EMD进行了有效改进，本文采用了此种改进方法，其详细改进过程见文献[28]。

到目前为止，功率谱分析方法是较成熟且应用广泛的谱分析方法,一般是将时域中的取样信号变成频域中取样信号进行表达，数字化时域中的真实信号，然后完成离散型傅里叶变化，实现信号在频域中的各种特征的提取、估算，REDFIT38谱分析是常用的功率谱分析方法之一。

本文主要采用EMD方法对所选取的数据时间序列进行逐级分解，同时对不同尺度本征模态分量进行频谱分析和方差贡献率计算，捕捉各模态周期，将所得的模态周期与各全局记录时序REDFIT功率谱分析结果相对比、印证。

2 数据处理结果

2.1 太阳活动替代指标(过去9 400 a树木年轮P14C记录)处理结果

对Steinhilber等人测算得到的过去9 400 a树木年轮中14C产率数据进行数据处理结果如下:经EMD分解得到7个模态分量IMF1～IMF7和一个趋势项R(见图2)；模态分量主周期频谱分析结果如图3所示；各模态分量平均周期贡献率及排序如表1所示。

由图2可以看出每个模态的Hilbert谱呈现围绕零均值线有规律的波动形式;每个IMF分量的均值都为零，不随时间变化，均为平稳信号。

在所得到的IMF模态时域上，IMF1～IMF3分量具有较高的频率(见图2)。在IMF4模态中，Hilbert谱峰值在1 500～5 500 aBP间呈现较为明显的～500年周期波动规律。在IMF5模态中，Hilbert谱变化周期主要为～750和～1 000 a。在IMF6模态中，～3 200、～5 400和～7 500 aBP处Hilbert谱均达到峰值，呈现较明显的～2 200 a的周期波动。IMF7模态中，～2 400和～6 700 aBP处在Hilbert谱峰位置，～4 300 a的准周期信号呈现很好地规律性，极可能是一个～4 300 a的周期波动。由于受模态混叠和数据长度的限制，筛选过程即将结束，IMF8模态中的更长准周期信号分量没有清晰显现。

在IMF模态频域上，由图3可知，IMF系列模态的主要周期为88、130、148(150)、206、240(220)、350、518(500)、750、1 003、2 150和4 300 a，以上各周期可信度均在95%以上。同时，从表1所表征的不同尺度波动的平均周期及其方差贡献率可以看出，太阳活动以～80年、～110和～210 a的准周期波动最为显著(权重分别为20.5%、19.6%、18.6%)，其次以～900、4 000和～1 800 a的周期波动为主(权重分别为13.1%、10.1%、9.8%)。

图2 P14C数据经EMD分解后的IMF分量及趋势项R[23]Fig.2 The modes and trend form susceptibility of P14C data using EMD method

(横坐标表示频率，纵坐标表示振幅。The horizontal axis represents frequency,The vertical axis represents spectral amplitude.)图3 P14C数据EMD各模态分量的模态周期[23]Fig.3 The cycles of each EMD mode form susceptibility of P14C data表1 P14C时序IMF模态分量方差贡献率及其排序[23]Table 1 The cycles strength and contributions of each IMF of P14C data

分量①IMF1IMF2IMF3IMF4IMF5IMF6IMF7周期②/年8011021052290018004000方差贡献率③/% 20．519．618．68．213．19．810．1排序④1237465

Note：①Component；②Cyclecal；③Variance contribution；④Squence

采用REDFIT38对过去9 400 a树木年轮P14C产率数据序列作全局周期分析，结果示于图4，其中横轴表示频率，纵轴表示频谱振幅，根据频率F与周期T的倒数关系，进一步得出各谱峰值点的周期数值。由图可知，可信度超过95%的周期有88、130、150和206 a；可信度超过85%的周期有104、230、350和4 300 a；但图3中捕捉到的约518(500)、1 003和2 150 a，对应在图4中的510、940 a和2 150 a的谱峰值没有超过85%信度线。

图4 P14C 9 400 a时序 数据功率谱分析结果[23]Fig.4 Spectral analysis of the production of 14C data during the past 9 400 years

2.2 气候替代指标处理结果

全新世三宝洞石笋δ18O数据[21]和格陵兰冰芯δ18O数据序列[22]EMD多尺度分析结果及其各模态主周期分析示于图5、图6、图7、图8，各模态平均周期方差

贡献率及排序见表2、3。由图5、图6和表2分析结果可知，石笋δ18O数据序列分解各模态分量主要周期有：97～120、135～145、195～245、～350、～550、～925、2 000～2 200、～4 400和～5 800 a。各模态分量IMF2～IMF7可捕获百年-千年尺度上的平均周期分别为：～112、～240、～522、～920、～2000年和～4400年(权重分别为5.0%、4.3%、3.3%、4.8%、12%、18.5%)，由图7、8和表3分析结果可知，冰芯δ18O数据序列模态分量主要周期有：42、55、67、90～115、130～145、220～260、～350、～550、～750、～1 150、～4 000和～6 150 a。各模态分量IMF2～IMF8可捕获百年-千年尺度上的平均周期分别为：～100、～210、～300、～510、～923、～1 600和～4 000 a(权重分别为2%、6%、15%)，其中约4 000 a的准周期波动在两组数据中均较为显著(方差贡献率排序均第二)，图5中IMF8模态和图7中IMF9模态均显示可能存在～6 000年的平均周期。

图5 三宝洞δ18O数据经EMD分解后的IMF分量及趋势项R[21]Fig.5 The modes and trend form susceptibility of Sanbaoδ18O data using EMD method

(横坐标表示频率，纵坐标表示振幅。The horizontal axis represents frequency, The vertical axis represents spectral amplitude.)图6 三宝洞δ18O数据各模态分量的模态周期[21]Fig.6 The cycles of each EMD mode form susceptibility of Sanbaoδ18O data

图7 格陵兰δ18O数据经EMD分解后的IMF分量及趋势项R[22]Fig.7 The modes and trend form susceptibility of Greenlandδ18O data using EMD method

(横坐标表示频率，纵坐标表示振幅。The horizontal axis represents frequency, The vertical axis represents spectral amplitude.)图8 格陵兰δ18O数据各模态分量的模态周期[22]Fig.8 The cycles of each EMD mode form susceptibility of Greenlandδ18O data

由表2、3分析结果看，千年尺度平均周期的贡献率总体上大于百年尺度贡献率，本文所选取的两组气候替代指标的模态贡献率差异反映出在全新世气候演化中千年尺度的气候波动更为显著。

表2 三宝洞δ18O时序各IMF分量方差贡献率及其排序[21]

Note：①Component；②Cyclecal；③Variance contribution；④Squence

表3 格陵兰δ18O时序各IMF分量方差贡献率及其排序[22]

Note:①Component；②Cyclecal；③Variance contribution；④Squence

3 讨论

EMD方法不同于传统研究太阳活动的研究方法，它适用于非线性非平稳数据的离散信号分析[20]，可提取真实的数据信号，使每个IMF模态分量在前人研究结果基础之上可被赋予物理意义。本文利用EMD方法并结合REDFIT38方法对全新世太阳活动替代指标数据和气候替代指标进行多尺度分析，能够将P14C变化所反映太阳活动的准周期信号和δ18O数据变化所反映的气候波动周期、在较大时间尺度上进行筛选并逐级分离出来。

3.1 百年-千年尺度太阳活动准周期

由2.1过去9 400 a树木年轮P14C指标信号进行EMD多尺度分解，并对各模态分量进行模态主周期频谱分析和模态平均周期分析，得到几个较为显著的百年-千年尺度准周期分别为88、130、148(150)、206、240(220)、350、518(500)、750、1 003、2 150和4 300 a。

以上结果与过去9 400 a树木年轮P14C产率数据序列的全局功率谱分析结果(见图4)对比可知，88、130、150和206 a周期(图4中可信度超过95%的周期)是完全一致的；可信度超过85%的周期有104、230、350和4 300 a，其中图4的230大致与图2、图3中IMF2(220 a)和IMF3(240 a)包含的周期相一致，350、4 300 a在两图中结果完全一致。图2、图3检出的518(500)、750、1 003、2 150 a周期在图4全局功率谱分析中表现为510、940和2 150 a谱峰，但谱峰值没有超过85%信度线，而图2、图3中检出的750 a周期在图4中没有任何表现。由此可见，EMD多尺度分解后再对各IMF进行谱分析比直接对全局时序进行谱分析所捕捉的周期要更全面。从IMF1和IMF2所捕获88、104、130和148(150)a等周期，与表征太阳活动的世纪周期(88～110 a)相近，符合Gleissberg周期的时间尺度，大多数学者认为此周期是由木星围绕太阳公转，诱发太阳黑子而产生[7]。从IMF2和IMF3捕捉到的206、220 a周期又能与国际上公认的Suess周期[8]对应起来。从IMF3和IMF4捕捉到的240、350、518(500)和750 a周期，在前人研究中也有相关的体现，例如，有学者用Lomb-Scargle等谱分析方法对太阳黑子进行研究发现太阳活动在百年尺度上存在～229、～350、～440和500～551 a的活动周期[29]。IMF 5、IMF6、IMF7中捕捉到的1 003、2 150和4 300 a准周期，同时也多数符合Eddy周期[9]和Hallatatt周期[10]所包含的太阳活动准周期。与前人从长时序的14C和10Be数据中捕获太阳活动的百年-千年尺度主要准周期960～1 000[9]、2 100～2 400[30]和4 300～4 700 a[31]结果基本一致。

3.2 百年-千年尺度的气候变化周期

由2.2高分辨率的气候替代指标(石笋、冰芯)数据序列经EMD方法所捕捉到的百年-千年尺度的气候波动周期主要有97～120、130～145、～350、520～550、～750、～920、～1 150、1 950～2 200、4 000～4 400和5 000～6 000 a，此系列气候周期均能在不同地域不同气候替代指标中得到验证。例如，在我国东北部金川泥炭气候记录中同样存在～80、～90、～107、～110、～123、～134、～141、～162和249 a等一系列百年尺度的气候波动周期[32]，前人对晚更新世以来维也纳盆地沉积物进行研究发现有80、120、208、500、1 000、1 500和2 300 a的气候周期[33]，2 300年的气候周期同样在格陵兰(GISP2)的钾元素和马拉维湖硅藻数据中被发现[34]，东亚冲绳海槽沉积物记录中亦有2 500 a的古气候周期[35]，2 400和4 400 a古气候周期曾在南极东方站获取的古气温数据中被发现[33]。Burhring[4]等对亚洲古气候研究发现其存在约80～102、210～250、510～560、900 a和不明显的4 000 a周期。Sarkar[36]更是发现了亚洲季风约700 a长度的气候周期。汪品先等对古气候的研究也发现东亚古气候在百年-千年尺度上存在80～105、～145、～200、～550 a和890～950 a等准周期尺度波动[17]。这些气候研究结果和本文所捕捉到的百年-千年尺度的气候波动周期几乎一致。

3.3 百年-千年尺度上太阳活动与气候变化的可能联系

许多研究表明全新世太阳活动对地球气候变化起着重要的驱动作用[4]，并可能存在太阳总辐射机制、太阳短波辐射变化机制和能量粒子等影响机制[37]。来自陆地及海洋的沉积物所反映较为明显的十年-百年尺度的全球气候周期变化主要受太阳活动的影响，Agnihotri[38]等人更是认为在十年-百年尺度上古气候变化波动直接受太阳活动驱动影响。各种太阳活动指标和气候记录也显示全球范围内全新世千年尺度的气候波动与太阳活动存在一定的联系，并可能受到太阳活动的驱动[2,39]。

在百年尺度上由3.2分析得到97～120、130～145、～350、520～550和～750 a的气候周期与前文得到的88～110、206～220、～350和～520 a太阳活动周期基本一致，同时，在千年尺度上～920、～1 150、1 950～2 200 a和4 000～4 400 a的气候周期也与前文得到的～1 000、～2 200和～4 300 a太阳活动周期相近，这些尺度不一的气候周期可认为是对太阳活动的响应周期，进一步论证了太阳活动在百-千年尺度上对全新世气候起着重要作用。一些学者认为～1 600 a气候振荡周期可能受太阳活动影响[40]，但本文中并没有明显发现这一太阳活动准周期，此周期可能为太阳活动千年周期和双千年周期的平均周期。～750和5 000～6 000 a尺度的准气候周期,是否真实反映了古气候特征以及同太阳活动是否存在联系需要进一步的深入研究。

4 结论

(1)从全新世太阳活动替代指标时序分析中所捕捉的主要百年尺度周期有：88～110、206～220、～350和～520 a；主要千年尺度周期有～1 000、～2 200和～4 300 a。这一系列的百年-千年尺度周期反映了过去近万年间的太阳活动较长尺度的变化特征与规律。这可为研究气候演化、环境变迁以及太阳活动的长期预测提供一定的数据参考。

(2)全新世气候变化和太阳活动在百年尺度以及千年尺度上波动周期具有一致性，说明气候波动可能受到太阳活动变化的驱动，全新世气候波动周期可能为太阳活动的响应周期，其中千年尺度的气候波动更为显著。

(3)EMD(经验模态分解)方法用来研究太阳活动甚长离散信号的模态周期,可得到太阳活动周期的固有尺度，更准确的反映古气候变化的规律,本文所选取的两组离散数据序列分析结果表明整个全新世太阳活动具多尺度周期的特征。

[1] 占腊生, 何娟美, 叶艺林， 等. 太阳活动周期的小波分析[J]. 天文学报, 2006, 47(2): 166-174. La Zhansheng, He Juanmei, Ye Yimei, et al. Periodicity analysis of solar activity by wavelet analyzing method[J]. Acta Astronomica Sinica, 2006, 47(2): 166-174.

[2] Bond G, Showers W, Cheseby M, et al. A pervasive millennial-scale cycle in North Atlantic Holocene and Glacial climates[J]. Science, 1997, 278: 1257-1266.

[3] Buehring C. East Asian monsoon variability on orbital-and millennial-to-subdecadal time scales[D]. Kiel: Thesis of University of Kiel, 2001

[4] 王绍武. 太阳常数[J]. 气候变化研究进展, 2009 (1): 61- 62. Wang Shaowu . SolarConstant [J]. Advances in Climate Change Research , 2009 (1): 61- 62.

[5] Li K J, Shi X J, Xie J L, et al. Solar-cycle-related variation of solar differential rotation[J]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2013, 433(1): 521-527.

[6] Stenflo J O. History of solar magnetic fields since george ellery hale[J] . Space Science Reviews, 2015: 1-31.

[7] Gleissberg W. A table of secular variations of the solar cycle[J]. Journal of Geophysical Research, 1944, 49: 243-244.

[8] Suess H E. The radiocarbon record in tree rings of the last 8000 years[J]. Radiocarbon, 1980, 22: 200-209.

[9] McCracken K G, Beer J, Steinhilber F. Evidence for planetary forcing of the cosmic ray intensity and solar activity throughout the past 9400 years[J]. Solar Physics, 2014, 289: 3207-3229.

[10] Damon P E, Sonett C P. Solar and Terrestrial Componants of the Atmospheric14C Variation Spectrum[M]. The Sun in Time, eds CP Sonett, MS Giampapa, and S Matthews (Tucson： University of Arizona Press), 1991, 360-388.

[11] Komm R W. Multi-taper spectral analysis and wavelet analysis of daily and monthly sunspot number[J]. Synoptic Solar Phys， 1988, 140: 323-329.

[12] Prabakaran Nayar S R, Radhika V N, Revathy K, et al. Wavelet analysis of solar, solar wind and geomagnetic parameters[J]. Solar Phys, 2002, 208(2): 359-373.

[13] Usoskin I G, Solanki S K, Korte M. Solar activity reconstructed over the last 7 000 years: The influence of geomagnetic field changes[J]. Geophysical Research Letters, 2006, 33(8): L08103(1-4).

[14] 李强, 吴建, 许正文，等. 利用EMD方法提取太阳活动周期成分[J]. 空间科学学报, 2007, 27(1): 1-6. Li Qiang, Wu Jian, Xu Zhengwen, et al. Extracting of periodic components in the solar activity using EMD method[J]. Chinese Journal of Space Science, 2007, 27(1): 1-6.

[15] 尹志强, 马利华, 韩延本，等. 太阳活动的甚长周期性变化[J]. 科学通报, 2007, 52(16): 1859-1863. Yin Zhiqiang , Ma Lihua , Han Yanben, et al. Long-term variations of solar activity[J]. Chinese Science Bulletin, 2007, 52(16): 1859-1863.

[16] 尹志强, 韩延本, 王博. 全新世气候对千年尺度太阳活动的可能响应[J]. 气象科技进展, 2014, 4(4) : 9-12. Yin Zhiqiang, Han Yanben, Wang bo. Possible response of climate to solar activity on millennial scale during the holocene[J]. Advances in Meteorological Science and Technology, 2014, 4(4): 9-12.

[17] Wang Pinxian, Steven Chemens, Luc Beaufort, et al. Evolution and variability of the Asian monsoon system: state of the art and outstanding issues[J]. Quaternary Science Review, 2005, 24: 595-629.

[18] 张真真, 林振山, 杜建丽，等. 树轮资料( 1511～ 1954)太阳活动的多尺度分析-EMD方法的应用[J]. 地理科学, 2009, 29(5): 709-713. Zhang Zhenzhen, Lin Zhenshan, Du Jianli, et al. Analysis on multiscale cycles of solar activity with the data of tree-ring(1511-1954): application of EMD[J]. Scientia Geographica Sinica, 2009, 29(5): 709-713.

[19] 苏志华, 杨小强, 王建华，等. 基于中国南方石笋记录的古气候周期探讨[J]. 中山大学学报, 2012, 51(3): 114-120. Su Zhihua, Yang Xiaoqiang, Wang Jianhua, et al. Periodical climate deduced from stalagmite oxygen isotope in Southern China[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2012, 51(3): 114-120.

[20] Huang N E, et al. The empirical mode decomposition and Hibert spectrum for nonlinear and non-ststionary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society of London A , 1998, 454: 903-995.

[21] Wang Y J, Cheng H, Edwards R L, et al. Millennial-and orbital-scale changes in the East Asian monsoon over the past 224, 000 years[J]. Nature, 2008, 451: 1090-1093.

[22] Johnsen S J, Clausen H B, Dansgaard W, et al. The δ18O record along the Greenland ice core project deep ice core and the problem of possible Eemian climat instability[J]. Geophysical Research, Oceans, 1997, 102(C12): 26397-26410.

[23] Steinhilber F, Abreu J A, Beer J, et al. 9400 years of cosmic radiation and solar activity from ice cores and tree rings[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2012, 109(16): 5967-5971.

[24] 占腊生, 叶艺林, 袁文亮，等. 太阳活动周期及其数学描述[J]. 天文研究与技术, 2008, 5(2): 106-115. La Zhansheng, Ye Yilin, Yuan Wenliang, et al. Research and description about the cycle of solar active by mathematics[J]. Astronomical Research & Technology, 2008, 5(2): 106-115.

[25] 张平中, 陈一萌, 陈发虎, 等. 甘肃武都万象洞滴水与现代石笋同位素的环境意义[J]. 科学通报, 2004, 49(15): 1649-1652. Zhang Pingzhong, Chen Yiping, Chen Fahu, et al. Modern systematics and environmental significance of stable isotopic variations in Wanxiang Cave, Wudu, Gansu, China[J]. Chinese Science Bulletin, 2004, 49(15): 1649-1652.

[26] Fleitmann D, Burns S J, Mudelsee M, et al. Holocene forcing of the indian monsoon recorded in a stalagmite from Southern Oman[J]. Science, 2003, 300: 1737-1739.

[27] 罗维均, 王世杰, 刘秀明. 中国大气降水δ18O区域特征及其对古气候研究的意义[J]. 地球与环境, 2008, 36(1): 47-55. Luo Wejun, Wang Shiji, Liu Xiuming. Regional Characteristics of Modern Precipitation δ18O Values and implication for Paleoclimate research in China[J]. Earth and Environment, 2008, 36(1): 47-55.

[28] 玄春艳. 超长离散信号的聚类方法研究及其应用[D]. 青岛： 中国海洋大学, 2013. Xuan Chunyan. The Research on the Clustering Analysis of Super-long Discrete Signals and Its Application[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2013.

[29] Ma L H, Vaquero J M. Is the Suess cycle present in historical naked-eye observations of sunspots? [J]. New Astronomy, 2009, 14: 307-310.

[30] Steinhilber F, Abreu J A, Beer J, et al. The interplanetary magnetic field during the past 9300 years inferred from cosmogenic radionuclides[J]. Journal of Geophysical Research , 2010, 115: A01104.

[31] Andrews J T, Hardadottir J. Decadal to millennial-scale periodicities in North Iceland shelf sediments over the last 12 000 cal yr: long-term North Atlantic oceanographic variability and solar forcing[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2003, 210: 453-465.

[32] Hong Y T, Wang Z G, Jiang H B, et al. A 6000-year record of changes in drought and precipitation in northeastern China based on a δ13C time series from peat cellulose[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2001, 185: 111-119.

[33] Kern A K, Harzhauser M, Piller W E, et al. Strong evidence for the influence of solar cycles on a Late Miocene lake system revealed by biotic and abiotic proxies[J]. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 2012, 329-330: 124-136.

[34] Yiou P , Jouzel J, Johnsen S, et al. Rapid oscillations in Vostok and Grip Ice cores[J]. Geophysical Research Letters, 1995, 22: 2179-2182.

[35] Jian Z, Wang P, SaitoY, et al. Holocene variability of the Kuroshio current Trough, northwestern Pacific ocean[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2000, 184 (1): 305 - 319.

[36] Sarkar A, Ramesh R, Somayajulu B L K, et al. High resolution Holocene monsoon record from the eastern Arabian Sea[J]. Earth and Planetary Science Letters， 2000, 177: 209-218.

[37] 肖子牛, 钟琦, 尹志强， 等. 太阳活动年代际变化对现代气候影响的研究进展[J]. 地球科学进展, 2013, 28 (12) : 1335-1348. Xiao Ziniu, Zhong Qi, Yin Zhiqiang , et al. Advances in the research of impact of decadal solar cycle on modern climate[J]. Advances in Earth Science, 2013, 28 (12) : 1335-1348.

[38] Agnihotri R, Dutta K, Bhushan R, Somayajulu, et al. Evidence for solar forcing on the Indian monsoon during the last millennium[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2002, 198: 521-527.

[39] 何璐瑶, 胡超涌, 黄俊华， 等. 石笋氧同位素指示东亚季风大尺度环流特征[J]. 第四纪研究, 2009, 29 (5) : 950-956. He Lulu, Hu Chaoyong, Huang Junhua. Characteristics of large-scale circulation of east asian monsoon indicated by oxygen isotope of stalagmites[J]. Quaternary Sciences, 2009, 29 (5) : 950-956.

[40] Solanki S K, Usoskin I G. , Kromer B, et al. Unusual activity of the Sun during recent decades compared to the previous 11000 years[J]. Nature, 2004, 431: 1084-1087 .

责任编辑 徐 环

The Centennial to Millennial-Scale Cycles Analysis ofHolocene Climatic Variability and Solar Activity

YIN Zi-Qiang1, LIU Dong-Yan1, 2, PANG Chong-Guang3, XUAN Chun-Yan4, KANG Xue-Ning1

(1. College of Marine Geo-Sciences, Ocean University of China Qingdao 266100,China;2 The Key Lab of Sea Floor Resource and Exploration Technique, Ministry of Education,Ocean University of China Qingdao 266100,China; 3. Institute of Oceanology, Chinese Academy of SciencesQingdao 266100,China;4. School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

The EMD(empirical mode decomposition)method is introduced in this paper to analyze the reconstructed sequences of Holocene stalagmite and ice-core oxygen isotope records and tree ring14C content, which document the variability of climate and solar activity respectively. The signal analysis showed that there existed multiple periods including 88～110、206～220、～350、～520、～1 000、～2 200 and ～4 300, in both sequences. Furthermore, the impact of solar activity on the climate change is explored in centennial to millennial-scales.

holocene; paleoclimate; solar activity; EMD(empirical mode decomposition); cycle

国家自然科学基金项目(41576060)；国家自然科学基金与山东省联合基金项目(U1406401)资助 Supported by the National Natural Science Foundation of China(41576060)and the Joint Funds of the National Natural Science Foundation of China and Shandong Provincial Natural Science Foundation(U1406401)

2015-12-30；

2016-03-07

殷自强(1986-)，男，硕士生。E-mail:ziqiangouc@163.com

❋❋ 通讯作者：E-mail:ldy@ouc.edu.cn

P532

A

1672-5174(2017)07-112-09

10.16441/j.cnki.hdxb.20150431

殷自强， 刘冬雁， 庞重光 等. 全新世气候变化与太阳活动百千年尺度周期分析[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2017, 47(7): 112-120.

YIN Zi-Qiang, LIU Dong-Yan, PANG Chong-Guang, et al. The centennial to millennial-scale cycles analysis of holocene climatic variability and solar activity[J]. Periodical of Ocean University of China, 2017, 47(7): 112-120.