Wavelet phase-frequency analysis of climatic variables from the results of deep glacial drilling in Antarctica

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Significant correlation dependence between climatic variables obtained by the analysis of the cores of ice of Antarctica was calculated. Two types of antisymmetric laws of distributions of variability of phases of climate variables were set using multiscale one-dimensional continuous wavelet transform and differential laws of distribution of the wavelet phase transformations of climate variables. The first group includes the ranks of variability of deuterium (temperature), the thickness of ice and sea level, with a positive asymmetry, the second group is a series of variability of insolation, methane, carbon dioxide and atmospheric dust with negative asymmetry. Calculation of differential distribution of differences of wavelet phase-frequency characteristics of series of temperature and greenhouse gases, (ϪT°-CO 2, ϪT°C-CH 4), and series of carbon dioxide and methane (CO 2-CH 4 ) in the historical time intervals between 800 and 422 thousand years up to now in general and time intervals are set in 100, 105,5 and 400 thousandth time intervals in which the average growth phase of temperature is ahead of the growth phase of carbon dioxide and methane, and the phase of growth CO 2 is ahead of the growth phase of CH 4; the time intervals in which these conditions are not met were set. It was set that ahead of the growth phase of temperature phases of growth of greenhouse gases is oscillatory and not periodically at all levels of periodicities of climate variables. Also it was set that ahead of the growth phase of temperature phases of growth of greenhouse gases on average in long intervals of time series of climate variables.

About the authors

V I Alekseev

Yugra state university, Khanty-Mansiysk

Author for correspondence.
Email: v_alekseev@ugrasu.mail.ru

References

  1. Berger A. 1978. Long-term variations of daily insolation and Quaternary climatic changes // Journal Astronomic Sciences. Vol. 3. No. 12. P. 2362-2367.
  2. Augustin L. et al. 2004. Eight glacial cycles from an Antarctic ice core. Nature. Vol. 429. P. 623-628.
  3. Fischer H. et al. 1999. Ice core records of atmospheric CO2 around the last three glacial termination // Science. V. 283. P. 1712-1714.
  4. Huybers P. 2006. Early Pleistocene glacial cycles and the integrated summer insolation forcing // Science. Vol. 313. P 508-511.
  5. Jouzel J. et al. 2007. Orbital and millennial Antarctic climate variability over the last 800000 years // Science. Vol. 317. P. 793-796.
  6. NOAA's National climatic data center. URL: www.ncdc.noaa.gov/paleo/icecore/html
  7. Petit R. et al. 1999. Climate and atmospheric history of the past 420000 years from the Vostok ice core, Antarctica // Nature. Vol. 399. P 429-436.
  8. Алексеев В.И. 2013. Анализ и прогнозирование циклических временных рядов с использованием вейвлетов и нейросетевых нечетких правил вывода // Вестник Югорского государственного университета. Выпуск 3 (30). С. 3-10.
  9. Алексеев В.И., Полищук Ю.М. 2013. Прогноз изменений температуры по палеоклиматическим данным и инструментальным измерениям на основе методов вейвлет-анализа и нечетких нейронных сетей // Вестник Югорского государственного университета. Выпуск 3 (30). С. 11-14.
  10. Блаттер К. 2004. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера. 280 с.
  11. Бялко А.В. 2009. Палеоклимат: дополнения к теории Миланковича // Природа. № 12. С. 18-28.
  12. Вакуленко Н.В. и др. 2004. Доказательство упреждения изменений концентрации парниковых газов вариациями температуры в данных станции “Восток” // Доклады Академии наук. Т. 396. № 5. С. 686-690.
  13. Дьяконов В.П. 2004. Вейвлеты. От теории к практике. 2-е изд. М.: СОЛОН-Пресс. 400 с.
  14. Котляков В.М. 2012. История климата Земли по данным глубокого бурения в Антарктиде // Природа. № 5. С. 3-9.
  15. Котляков В.М. 2000. Избранные сочинения в шести книгах. Книга 1. Гляциология Антарктиды. М: Наука. 432 с.
  16. Монин А.С., Сонечкина Д.М. 2005. Колебания климата по данным наблюдений. Тройной солнечный и другие циклы. М: Наука. 191 с.
  17. Мохов И.И., Безверхний В.А., Карпенко А.А. 2005. Диагностика взаимных изменений содержания парниковых газов и температурного режима атмосферы по палеконструкциям для Антарктической станции Восток // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. Том 41. № 5. С. 579-592.
  18. Пелюхова Е.Б., Фрадкин Э.Е. 2011. Синергетика в физических процессах: самоорганизация физических систем: учебное пособие. 2-е изд. СПб.: Лань. 320 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Alekseev V.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».