[논문 리뷰] Nonlinear Dynamics and Chaos: Applications for Prediction of Weather and Climate

J. S. Pethkar, A. M. Selvam|ArXiv.org|2001. 04. 19.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 대기 유동이 내재된 양자역학적 유사 역학에 의해 다중분형이며 자가조직화 임계 상태임을 제안하며, 기상 데이터에서 관측된 광대역, 역거듭제곱 법칙 스펙트럼을 설명한다. 비결정론적 세포 동역학 시스템 모델을 사용하여 장거리 시공간 상관관계와 스케일링 행동이 자연스럽게 나타남을 입증하며, 고전 기상학을 넘어서 기상과 기후 예측 가능성을 이해하기 위한 새로운 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

Turbulence, namely, irregular fluctuations in space and time characterize fluid flows in general and atmospheric flows in particular.The irregular,i.e., nonlinear space-time fluctuations on all scales contribute to the unpredictable nature of both short-term weather and long-term climate.It is of importance to quantify the total pattern of fluctuations for predictability studies. The power spectra of temporal fluctuations are broadband and exhibit inverse power law form with different slopes for different scale ranges. Inverse power-law form for power spectra implies scaling (self similarity) for the scale range over which the slope is constant. Atmospheric flows therefore exhibit multiple scaling or multifractal structure.Standard meteorological theory cannot explain satisfactorily the observed multifractal structure of atmospheric flows.Selfsimilar spatial pattern implies long-range spatial correlations. Atmospheric flows therefore exhibit long-range spatiotemporal correlations, namely,self-organized criticality,signifying order underlying apparent chaos. A recently developed non-deterministic cell dynamical system model for atmospheric flows predicts the observed self-organized criticality as intrinsic to quantumlike mechanics governing flow dynamics.The model predictions are in agreement with continuous periodogram spectral analysis of meteorological data sets.

연구 동기 및 목표

• 표준 기상학 이론이 설명하지 못하는 대기 유동의 다중분형적 구조를 설명하기 위해.
• turbulent 대기 시스템에서 장거리 시공간 상관관계의 기원을 조사하기 위해.
• 대기 역학 내부의 자가조직화 임계 상태를 포착하는 비결정론적 세포 동역학 시스템 모델을 개발하기 위해.
• 연속 주기도 분석을 사용하여 기상 데이터에서 관측된 스펙트럼과 모델을 검증하기 위해.

제안 방법

• 연구는 양자역학적 유사 원리에 기반한 비결정론적 세포 동역학 시스템 모델을 사용하여 대기 유동 역학을 시뮬레이션한다.
• 시간적 변동의 스펙트럼은 광역역, 역거듭제곱 법칙 행동을 탐지하기 위해 연속 주기도 방법을 사용하여 분석된다.
• 다양한 스케일 범위에서의 스펙트럼 기울기를 측정하여 다중 스케일에서의 스케일링 행동을 평가한다.
• 모델는 외부 조정 없이도 임계 상태가 자발적으로 발생하도록 설계되어 자가조직화 임계 상태를 나타낸다.
• 모델의 이론적 예측을 실제 기상 데이터셋에서의 경험적 스펙트럼 데이터와 비교한다.
• 다양한 스케일에서 다른 거듭제곱 법칙 기울기를 가진 다중 스케일링 영역의 존재로부터 다중분형적 구조를 유추한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 왜 대기 유동은 여러 스케일에서 광역, 역거듭제곱 법칙 스펙트럼을 나타내는가?
• RQ2 turbulent 대기 시스템에서 관측된 장거리 시공간 상관관계의 기반이 되는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 비결정론적 세포 동역학 시스템 모델이 실제 대기 데이터에서 관측된 자가조직화 임계 상태를 재현할 수 있는가?
• RQ4 제안된 양자역학적 유사 역학 모델은 대기 유동의 다중분형적 구조를 어떻게 설명하는가?
• RQ5 모델 예측은 관측된 기상 데이터의 연속 주기도 스펙트럼 분석과 어느 정도 일치하는가?

주요 결과

• 대기 유동은 다양한 스케일 범위에서 기울기가 다른 역거듭제곱 법칙 스펙트럼으로 인해 다중분형적 구조를 나타낸다.
• 관측된 광역 스펙트럼은 자가유사성과 장거리 시공간 상관관계를 암시하며, 대기 시스템에서 자가조직화 임계 상태를 나타낸다.
• 표준 기상학 이론은 대기 역학에서 관측된 다중분형적 및 임계 행동을 설명하지 못한다.
• 비결정론적 세포 동역학 시스템 모델은 흐름 역학의 내재된 자가조직화 임계 상태를 성공적으로 예측한다.
• 모델 예측은 실제 기상 데이터셋의 연속 주기도 스펙트럼 분석과 정량적으로 일치한다.
• 결과는 기상 및 기후 시스템의 혼돈이 양자역학적 유사 역학에 의해 지배되는 기초적 질서에서 기인한다는 것을 시사한다.