Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân Tích Cross-Wavelet: Một Công Cụ Phát Hiện Mối Quan Hệ Giữa Các Hồ Sơ Proxy Khí Hậu Cổ
Tóm tắt
Biến đổi cross-wavelet (XWT) được đề xuất như một kỹ thuật phân tích dữ liệu cho chuỗi thời gian địa chất. XWT cho phép phát hiện sự khác biệt về biên độ chéo, độ trễ (= thời gian trễ), không ổn định và tính đồng nhất giữa các tín hiệu từ các hồ sơ khí hậu cổ khác nhau có thể hiển thị sự không chắc chắn và độ ồn lớn trong phân lớp. Phương pháp trình bày ở đây sử dụng kỹ thuật XWT liên tục với sóng Morlet là hàm mẹ, cho phép các yếu tố tỉ lệ biến đổi cho thời gian và mẫu quy mô, và việc tự động xác định các tín hiệu định kỳ quan trọng nhất. XWT và phân tích phổ chéo được áp dụng trên các chuỗi thời gian do máy tính tạo ra cũng như hai hồ sơ proxy được lấy mẫu độc lập (nội dung CO2 ước lượng từ lớp biểu bì thực vật và nhiệt độ cổ được suy diễn từ δ 18O trong carbonate hóa thạch biển) của 290 triệu năm qua. Ảnh hưởng của các yếu tố không ổn định trong các hồ sơ khí hậu cổ do sự không chắc chắn trong phân lớp đã được tập trung đặc biệt trong nghiên cứu này. Các đầu ra của XWT từ các mô hình máy tính chỉ ra rằng một mối liên hệ nguyên nhân tiềm năng có thể bị bóp méo nếu sử dụng các thang thời gian địa chất khác nhau và/hoặc sự không chắc chắn phân lớp lớn. XWT phát hiện biên độ chéo mạnh (∼200 ppm ‰) giữa hồ sơ CO2 và δ 18O trong băng tần sóng 20–50 Myr, tuy nhiên, những sự khác biệt pha dao động ngăn cản một kết luận thống kê về mối quan hệ nguyên nhân tại băng tần này.
Từ khóa
#biến đổi cross-wavelet #chuỗi thời gian địa chất #hồ sơ khí hậu cổ #phân tích phổ chéo #sóng Morlet #độ không ổn địnhTài liệu tham khảo
Agterberg FP (1994) Estimation of the geological time scale. Math Geol 26:857–876
Appenzeller C, Stocker TF, Anklin M (1998) North Atlantic oscillation dynamics recorded in Greenland ice cores. Science 282:446–449
Bolton EW, Maasch KA, Lilly JM (1995) A wavelet analysis of Plio-Pleistocene climate indicators: a new view of periodicity evolution. Geophys Res Lett 22:2753–2756
Chao BF, Naito I (1995) Wavelet analysis provides a new tool for studying Earth’s rotation. EOS 76:161, 164–165
Crowley TJ, Berner RA (2001) CO2 and climate change. Science 292:870–872
Davis JC (2002). Statistics and data analysis in geology, 3rd edn. Wiley, New York
Faure G (1998) Principles and applications of geochemistry. Prentice Hall, New Jersey
Gradstein F, Ogg J, Smith A (2004) A geologic time scale 2004. Cambridge University Press, Cambridge
Grinsted A, Moore JC, Jevrejeva S (2004) Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Proc Geophys 11:561–566
Jevrejeva S, Moore JC, Grinsted A (2003) Influence of the Arctic oscillation and El Niño–Southern oscillation (ENSO) on ice conditions in the Baltic Sea: the wavelet approach. J Geophys Res 108(D21):4677–4687
Jury MR, Enfield DB, Mélice J (2002) Tropical monsoons around Africa: stability of El Niño–Southern oscillation associations and links with continental climate. J Geophys Res 107(C10):3151–3167
Kaiser G (1993). A friendly guide to wavelet. Birkenhaeuser, Basel
Mann ME, Lees JM (1996) Robust estimation of background noise and signal detection in climatic time-series. Clim Change 33:409–445
Maraun D, Kurths J (2004) Cross-wavelet analysis: significance testing and pitfalls. Nonlinear Proc Geophys 11:505–514
Morlet J, Arehs G, Fourgeau I, Giard D (1982) Wave propagation and sampling theory. Geophysics 47:203
Prokoph A, Agterberg FP (1999) Detection of sedimentary cyclicity and stratigraphic completeness by wavelet analysis: an application to late Albian cyclostratigraphy of the Western Canada sedimentary basin. J Sed Res 69:862–875
Prokoph A, Barthelmes F (1996) Detection of nonstationarities in geological time series: wavelet transform of chaotic and cyclic sequences. Comput Geosci 10:1097–1108
Prokoph A, Patterson RT (2004) From depth-scale to time-scale. Transforming of sediment image color data into high-resolution time-series. In: Francus P (ed) Image analysis, sediments and paleoenvironments. Dev in paleoenviron res series, vol 7. Springer, Dordrecht, pp 143–164
Prokoph A, Rampino MR, El Bilali H (2004) Periodic components in the diversity of calcareous plankton and geological events over the past 230 Myr. Palaeogeogr Palaeoclim Palaeoecol 207:105–125
Prokoph A, Schields G, Veizer J (2008) Compilation and time-series analysis of a marine carbonate δ 18O, δ 13C, 87Sr/86Sr and δ 34S database through Earth history. Earth Sci Rev 87(3–4):113–134
Retallack GJ (2002) Carbon dioxide and climate over the past 300 million years. In: Gröcke DR, Kucera M (eds) Understanding climate change. proxies, chronology and ocean–atmosphere interactions. Phil Trans Royal Soc London Series A, vol 360, pp 659–674
Rioul O, Vetterli M (1991) Wavelets and signal processing. IEEE Spec Mag 14–38
Rigozo NR, Nordemann DJR, Echer E, Vieira LEA (2004) ENSO influence on tree ring data from Chile and Brazil. Geofis Int 43:87–294
Royer DL, Berner RA, Montanez IP, Tabor NJ, Beerling DJ (2004) CO2 as a primary driver of Phanerozoic climate. GSA Today 14(3):4–10
Royer DL (2006) CO2-forced climate thresholds during the Phanerozoic. Geochim Cosmochim Acta 70:5665–5675
Shaviv NJ, Veizer J (2003) Celestial driver of Phanerozoic climate? GSA Today 13:4–10
Torrence C, Compo GP (1998) A practical guide to wavelet analysis. Bull Am Meteorol Soc 79:61–78
Torrence C, Webster PG (1999) Interdecadal changes in the ENSO-Monsoon System. J Clim 12:2679–2690
Valet J-P (2003) Time variation in the geomagnetic intensity. Rev Geophys 41:1–48
Veizer J, Ala D, Azmy K, Bruckschen P, Buhl D, Bruhn F, Carden GAF, Diener A, Ebneth S, Goddéris Y, Jasper T, Korte C, Pawellek F, Podlaha OG, Strauss H (1999) 87Sr/86Sr, δ 13C and δ 18O evolution of Phanerozoic seawater. Chem Geol 161:59–88
Zeebe RE (2001) Seawater pH and isotopic paleotemperatures of Cretaceous oceans. Palaeogeogr Palaeoclim Palaeoecol 170:49–57