信息论作为调查气候奥秘的取证工具
在地球的最后一个冰川期，地球上的温度会周期性地急剧急剧上涨。格陵兰岛和南极洲冰层的数据表明，这些变暖事件（称为Dansgaard-Oeschger和南极同位素最大事件）至少发生了25次。几十年来，每次温度都升高5-10Celsius度，然后又逐渐冷却。尽管对于这些尖峰背后的机制仍存在一些相互竞争的理论，但《混沌》杂志上的一篇新论文表明，信息论中的数学可以为分析和理解它们提供强大的工具。
“在许多系统中，在极端事件发生之前，信息动态就变得混乱了，”圣达菲研究所的博士后研究员，新论文的主要作者约书亚·加兰德说。例如，信息理论工具已用于预测脑电图读数紊乱引起的癫痫发作。
最初，作者预计他们会在变暖事件发生之前看到一个信号-气候记录中的不稳定状态，类似于癫痫发作前的脑电图。但是这些信号从未出现过。 Garland说：“围绕这些事件，您将获得相同数量的信息。”这组作者认为，这表明Dansgaard-Oeschger和南极同位素最大事件很可能是上个冰川期气候的规律和可预测模式，而不是意外事件的结果。
此外，信息理论可以改善科学家计算上涨量的方式-每年降雪量。 Garland说：“这是非常具有挑战性的。许多人正在研究这一问题，并且他们正在使用复杂的数学，结合专家知识和已知功能来计算上涨量。”目前，细花粉特征是数万年来在冰中数年间最好的区分因素，这些冰在下一次降雪的压力下被压缩。信息理论，特别是称为置换熵的统计方法，提供了另一种方法。加兰德说：“对于专家们来说，这可能是一种快速有效的工具，可以证实他们的工作。”
Garland说：“在处理时间序列时，您想知道存在什么有意义的信息。您想提取和使用它，而不要使用无用的信息。” “我们希望该工具可以帮助科学家利用古代气候记录来做到这一点。”
信息论已被用于识别气候记录中的异常-尤其是用来标记在冰芯收集和观测过程中引入的异常。
本文紧随发表在《熵和智能数据分析XV的进展》上的两项相关研究之后。
这些论文的作者写道：“这些信息理论计算不仅对揭示数据中隐藏的问题有用，而且在暗示新的，有时是令人惊讶的地球科学方面具有潜在的强大作用。”
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