贺 倩，黄静静

(北京信息科技大学 理学院，北京 100192)

0 引言

气温与我们的日常生活息息相关，影响它的因素主要有纬度、地形、海陆位置以及洋流。在国防以及经济建设等领域中，对气温的研究都是不可或缺的。气温还会影响农业生产[1]、生态平衡[2]以及人类的健康[3]，所以研究气温变化具有重要的意义。

温度、湿度、降雨等气象参数可以看作是复杂的动力系统。由于其动态过程是未知的，并且它们的变化通常是非线性的，所以只能通过分析相关气象参数的时间序列，来揭示其所具有的动力学行为[4]。线性工具不适用于这些复杂的非线性系统，因此描述非线性行为的技术，如分形维数、转移熵、图形模型和递归图等方法在最近几十年被广泛应用于地球科学中。

递归图可以展示时间序列的内部结构，并且可以提供系统信息量及和状态有关的先验知识[6]。本文选用递归图分析方法来研究北京市海淀区最近20年的气温序列，旨在揭示北京最近20年气温时间序列所具有的动力学行为，从而为气温预测提供理论上的参考。

1 递归图原理

1.1 递归图创建

递归图是一种能够展现时间序列不平稳性、相关性并识别标量时间序列中隐含规律的图形方法。给定一个时间序列{xi}，生成相应递归图的第一步是重构相空间[7]，即利用Taken提出的时间延迟方法[8]将一维时间序列扩展至更高维数的空间。在重构相空间时，有2个重要的参数需要谨慎选择：嵌入维数和延迟时间τ。……