烧失量数据重建古气候的分析方法、系统、介质及终端

摘要

本发明属于古气候全球变化分析技术领域，公开了一种烧失量数据重建古气候的分析方法、系统、介质及终端，所述烧失量数据重建古气候的分析方法包括：以沉积物中古气候指标的原始数据为基础，先信号分析，利用时频分析、时序分析将原始数据分成内在自洽的不同旋回，在每个旋回内部利用皮尔逊相关分析揭示原始数据的相关特征，在相关性分析的基础上利用降噪滤波和统计学方法分析各旋回内部气候指标含量的特征、变化规律；同时获得多维度连续定性到半定量的古环境特征‑温度和湿度‑变化过程，总结出沉积剖面上的气候类型，建立气候模型。本发明为促进全球变化研究，预测气候变化提供基础技术支撑。

说明书

技术领域

本发明属于古气候全球变化分析技术领域，尤其涉及一种烧失量数据重建古气候的分析方法、系统、介质及终端。

背景技术

了解和预测未来全球气候变化趋势是人类社会可持续发展的基本任务。利用地质记录中的古气候指标，恢复古气候变化特征和频率，可为了解气候变化的过程和机制，预测未来气候变化趋势提供基础模型和依据。

地质记录中的矿物、化石、地球化学和地球物理等指标在古气候重建中发挥了重要作用，但鉴定时间长、测试费用高，且古气候信息解释的完整性亟待提高。同一沉积物样品在不同温度条件下(550℃，1000℃)加热后的烧失量(Loss on ignition，LOI)，是目前估算沉积物有机质(LOI

理论上，气候系统本身存在温度和湿度两方面的特征，但目前烧失量LOI

所以，现有技术存在的问题及缺陷是：现有技术分析结果的自洽性和与其他证据的吻合性较差；且仅仅是对烧失量LOI

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种烧失量数据重建古气候的分析方法、系统、介质及终端，可以将其推广至其他古气候指标的分析解读。

本发明是这样实现的，一种烧失量数据重建古气候的分析方法，所述烧失量数据重建古气候的分析方法包括：从沉积物中古气候指标的原始数据出发，先从信号分析的角度，利用时频分析、时序分析将原始数据分成内在自洽的不同旋回，在每个旋回内部利用皮尔逊相关分析揭示原始数据的相关特征，在相关性分析的基础上利用降噪滤波和统计学方法分析各旋回内部气候指标含量的特征、变化规律，有效解决了气候指标的多解性问题，同时获得多维度连续定性到半定量的古环境特征-温度和湿度-变化过程，从而总结出沉积剖面上的气候类型，进一步建立气候模型，为预测气候变化趋势服务，具有经济、便捷、高效、科学的优势。

进一步，所述烧失量数据重建古气候的分析方法还包括：

基于沉积物550℃和1000℃烧失量的原始数据，利用时频分析、时序分析将原始数据分为内在自洽的不同旋回，在每个旋回内部利用皮尔逊相关分析确定LOI

进一步，所述烧失量数据重建古气候的分析方法包括以下步骤：

步骤一，获取沉积剖面上不同深度(或位置)采样点沉积物烧失量有机质含量和碳酸盐含量及对应深度值；获取沉积剖面上有机质含量和碳酸盐含量随深度的变化曲线；对沉积剖面上的有机质含量和碳酸盐含量原始数据平均得到各自总平均值；利用小波变换对两组数据进行频谱分析，获得不同尺度下的频谱图；总平均值提供了剖面上有机质和碳酸盐含量变化的基础背景，不同尺度下的频谱客观展现了两个参数变化的同步性和差异性。

步骤二，根据有机质含量和碳酸盐含量频谱图的镜像对称分析，识别得到高、中、低频的变化特征，并确定尺度点A与尺度点B；将颜色变换位置为界限点或者颜色的最大值/最小值作为界限点，利用时频分析的频谱图尺度点B处谱值的变化进行有机质含量和碳酸盐含量的阶段划分，得到频谱阶段划分方案M；获得客观的有机质和碳酸盐含量在频率域相同变化的短期阶段。

步骤三，利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分析；利用Savitzky-Golay法以相邻若干点为窗口对LOI原始数据进行除噪滤波，去除高频部分，获取有机质含量和碳酸盐含量的中低频变化趋势线；利用变化趋势线在划分方案N中各段的变化特征，确定各段中有机质含量和碳酸盐含量数据的单调性；与频谱最小周期对比，明确有机质和碳酸盐含量变化的最小周期，是Savitzky-Golay滤波的基本前提，也是短期气候旋回划分的基本单位。

步骤四，根据干燥寒冷变为温暖潮湿为上升半旋回，温暖潮湿变为干燥寒冷为下降半旋回的原则，在划分方案N中识别短期气候半旋回；将各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行分段平均，得到各短期气候半旋回的平均值，并绘制深度柱状图；对各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行皮尔逊相关分析；根据短期气候旋回的有机质和碳酸盐含量的平均值与剖面总均值之间的关系及二者的皮尔逊相关系数，定性识别有机质和碳酸盐含量变化与气候变化之间的关系。

步骤五，基于皮尔逊相关系数的取值范围确定有机质含量和碳酸盐含量的关系；绘制沉积剖面上皮尔逊相关系数的变化曲线；以有机质含量和碳酸盐含量的皮尔逊相关系数、各阶段平均值与总平均值之间的对应关系为基准评定有机质含量和碳酸盐含量的相对变化；在总体背景下，通过有机质含量和碳酸盐含量的相关系数与气候变化之间的关系，明确其所对应的气候类型。

步骤六，基于所述有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型；根据各短期半旋回气候类型建立温度、湿度半定量变化曲线；对温度和湿度曲线进行平滑滤波后得到温度湿度趋势线；对温度湿度趋势线进行皮尔逊相关性分析，验证温度和湿度在同一尺度上变化的一致性；通过半定量变化曲线的趋势分析和相关性检验，确认同一尺度上参数变化和气候类型之间的耦合关系。

步骤七，结合时频分析频波谱在尺度点A的特征，分析气候变化的中期旋回特征；综合温度和湿度的整体变化特征，分析气候变化的长期旋回特征；建立沉积剖面上的气候类型，分析气候变化的规律；分析古温度和古湿度的耦合关系，确定对应时期气候变化模型。获得剖面上不同尺度古温度和古湿度所对应的气候变化模型。

进一步，所述确定尺度点A与尺度点B包括：

将中频部分出现的对称到对称性减弱的转换点作为尺度点A；

将中高频部分出现的对称性减弱到对称性复杂化的转换点作为尺度点B。

进一步，所述利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分包括：

聚类划分点为G，以G值作为划分标准，将时序聚类进行分组得到划分方案N；

当划分标准是G或小于G值时，对比频谱阶段划分方案M和聚类分组方案N，N包含在M中，N是M的细化，则确定G为本次需要时序聚类分析的划分点，划分方案N为本次所需的划分结果。

进一步，所述步骤五中，有机质含量和碳酸盐含量的变化类型包括：

(1)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量和碳酸盐含量都低于1％；

(2)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(3)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关、二者含量都高于平均值；

(4)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关、趋势降低，有机质含量接近平均值，碳酸盐含量低于平均值；

(5)有机质含量上升趋势明显，与碳酸盐含量呈正相关，二者含量都高于平均值；

(6)有机质含量和碳酸盐含量呈负相关，碳酸盐含量降低，有机质含量远高于平均值；

(7)整段有机质含量和碳酸盐含量正相关，趋势降低，有机质含量高于10％，碳酸盐含量高于平均值；

(8)有机质含量和碳酸盐含量正相关，都呈现降低趋势，总含量都低于平均值；

(9)有机质含量和碳酸盐含量正相关，趋势升高，二者均高于平均值；

(10)有机质含量和碳酸盐含量负相关，趋势降低，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(11)有机质含量和碳酸盐含量正相关，且都接近与平均值；

(12)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量及碳酸盐含量高于平均值；

(13)有机质含量和碳酸盐含量正相关，碳酸盐总含量低于平均值；

(14)有机质含量和碳酸盐含量正相关，但有机质含量低于平均值，碳酸盐总含量低于平均值；

(15)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量略高于平均值，碳酸盐总含量低于平均值；

(16)有机质含量和碳酸盐含量负相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(17)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量低于1％，碳酸碳含量低于平均值；

(18)有机质含量和碳酸盐含量正相关，碳酸盐含量低于平均值；

(19)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量与碳酸盐含量略低于都平均值。

进一步，所述基于有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型包括：

(1)当有机质含量与碳酸盐含量呈负相关时古温度与古湿度处于平衡状态：

1)有机质含量高于平均值、碳酸盐含量低于平均值时则为气候湿热；

2)有机质含量低于平均值、碳酸盐含量高于平均值时则为气候干冷；

(2)当有机质与碳酸盐含量呈正相关，古温度与古湿度平衡打破：

1)有机质含量高于平均值表示古温度较热，低于平均值表示古温度较冷；

2)碳酸盐含量高于平均值表示古湿度半干，低于平均值表示古湿度半湿；

3)有机质含量大于10％且碳酸盐含量高于平均值时，表示气候湿热，湖泊的初级生产力和浮游生物增加；

4)有机质含量小于1％且碳酸盐含量低于平均值时，表示气候干冷。

本发明的另一目的在于提供一种实施所述烧失量数据重建古气候的分析方法的烧失量数据重建古气候的分析系统，所述烧失量数据重建古气候的分析系统包括：

频谱图获取模块，用于获取沉积剖面上不同深度采样点沉积物烧失量有机质含量和碳酸盐含量及对应深度值；获取沉积剖面上有机质含量和碳酸盐含量随深度的变化曲线；对沉积剖面上的有机质含量和碳酸盐含量原始数据平均得到各自总平均值；利用小波变换对两组数据进行频谱分析，获得不同尺度下的频谱图；

频谱阶段划分方案模块，用于根据有机质含量和碳酸盐含量频谱图的镜像对称分析，识别得到高、中、低频的变化特征，并确定尺度点A与尺度点B；将颜色变换位置作为界限点或者颜色的最大值/最小值作为界限点，利用时频分析的频谱图尺度点B处谱值的变化进行有机质含量和碳酸盐含量的阶段划分，得到频谱阶段划分方案M；

数据单调性确定模块，用于利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分析；利用Savitzky-Golay法以相邻若干点为窗口对LOI原始数据进行除噪滤波，去除高频部分，获取有机质含量和碳酸盐含量的中低频变化趋势线；利用变化趋势线在划分方案N中各段的变化特征，确定各段中有机质含量和碳酸盐含量数据的单调性；

皮尔逊相关分析模块，用于根据干燥寒冷变为温暖潮湿为上升半旋回，温暖潮湿变为干燥寒冷为下降半旋回的原则，在划分方案N中识别短期气候半旋回；将各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行分段平均，得到各短期气候半旋回的平均值，并绘制深度柱状图；对各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行皮尔逊相关分析；

含量相对变化模块，用于基于皮尔逊相关系数的取值范围确定有机质含量和碳酸盐含量的关系；绘制沉积剖面上皮尔逊相关系数的变化曲线；以有机质含量和碳酸盐含量的皮尔逊相关系数、各阶段平均值与总平均值之间的对应关系为基准评定有机质含量和碳酸盐含量的相对变化；

曲线处理模块，用于基于所述有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型；根据各短期半旋回气候类型建立温度、湿度半定量变化曲线；对温度和湿度曲线进行平滑滤波后得到温度湿度趋势线；对温度湿度趋势线进行皮尔逊相关性分析，验证温度和湿度在同一尺度上变化的一致性；

气候变化模型确定模块，用于结合时频分析频波谱在尺度点A的特征，分析气候变化的中期旋回特征；综合温度和湿度的整体变化特征，分析气候变化的长期旋回特征；建立沉积剖面上的气候类型，分析气候变化的规律；分析古温度和古湿度的耦合关系，确定对应时期气候变化模型。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述烧失量数据重建古气候的分析方法的如下步骤：

步骤一，获取沉积剖面上不同深度采样点沉积物烧失量有机质含量和碳酸盐含量及对应深度值；获取沉积剖面上有机质含量和碳酸盐含量随深度的变化曲线；对沉积剖面上的有机质含量和碳酸盐含量原始数据平均得到各自总平均值；利用小波变换对两组数据进行频谱分析，获得不同尺度下的频谱图；

步骤二，根据有机质含量和碳酸盐含量频谱图的镜像对称分析，识别得到高、中、低频的变化特征，并确定尺度点A与尺度点B；将颜色变换位置为界限点或者颜色的最大值/最小值作为界限点，利用时频分析的频谱图尺度点B处谱值的变化进行有机质含量和碳酸盐含量的阶段划分，得到频谱阶段划分方案M；

步骤三，利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分析；利用Savitzky-Golay法以相邻若干点为窗口对LOI原始数据进行除噪滤波，去除高频部分，获取有机质含量和碳酸盐含量的中低频变化趋势线；利用变化趋势线在划分方案N中各段的变化特征，确定各段中有机质含量和碳酸盐含量数据的单调性；

步骤四，根据干燥寒冷变为温暖潮湿为上升半旋回，温暖潮湿变为干燥寒冷为下降半旋回的原则，在划分方案N中识别短期气候半旋回；将各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行分段平均，得到各短期气候半旋回的平均值，并绘制深度柱状图；对各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行皮尔逊相关分析；

步骤五，基于皮尔逊相关系数的取值范围确定有机质含量和碳酸盐含量的关系；绘制沉积剖面上皮尔逊相关系数的变化曲线；以有机质含量和碳酸盐含量的皮尔逊相关系数、各阶段平均值与总平均值之间的对应关系为基准评定有机质含量和碳酸盐含量的相对变化；

步骤六，基于所述有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型；根据各短期半旋回气候类型建立温度、湿度半定量变化曲线；对温度和湿度曲线进行平滑滤波后得到温度湿度趋势线；对温度湿度趋势线进行皮尔逊相关性分析，验证温度和湿度在同一尺度上变化的一致性；

步骤七，结合时频分析频波谱在尺度点A的特征，分析气候变化的中期旋回特征；综合温度和湿度的整体变化特征，分析气候变化的长期旋回特征；建立沉积剖面上的气候类型，分析气候变化的规律；分析古温度和古湿度的耦合关系，确定对应时期气候变化模型。

本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于执行所述烧失量数据重建古气候的分析方法的。

结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：

本发明提供了一种分析沉积物中的烧失量LOI

第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：

本发明可以清楚地分析剖面上古气候代用指标相对变化的过程中的幅度和程度；可以科学地、相对简单、明了地进行气候变化阶段的划分，对分析古气候变化的规律性有很重要的作用，有助于快速进行古气候重建结果的解释，促进全球对比工作的有效开展。

第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：

(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：现今人类社会处于全球变暖、极端气候增多的气候演化阶段，突然降温，寒潮冻雨，暴雪，热浪，干旱以及反季节现象对于农牧业生产、交通运输、工业生产以及居民人身安全产生巨大的干扰和威胁。了解和预测未来全球气候变化趋势是人类社会可持续发展的基本任务，其中预测中短期气候变化是当务之急。本发明提供的烧失量数据重建古气候的分析方法、系统、介质及终端，是实现将古论今的研究方法，搞清楚地质历史时期气候变化规律，能够为预测现今全球气候变化提供模型和依据。本发明的推广可以加快和补充全球气候变化模型的建立。随着全球气候变化模型的不断完善和补充，人类将能够不断提高中短期气候预测的准确性和效率，降低社会成本和减少人民的生命财产损失，从而产生极大的社会效益和商业价值。

(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：气候系统本身存在温度和湿度两方面的特征，但目前烧失量LOI

从沉积学的角度出发，连续的沉积过程会包含不同级别的沉积旋回。沉积旋回的控制因素可以分成内因和外因。对于中短期的沉积旋回来说他们的外因往往是气候因素。因此LOI

传统沉积旋回的划分存在一定的主观性，不利于客观的分析其背后的气候因素。本发明通过频域分析和时域分析，对烧失量的原始数据进行旋回划分，一方面改变了人为划分旋回的主观臆断性，另一方面可以滤掉气候参数中的噪音信息，对气候控制因素的深入分析有很大改善；尤其是解决了同一样品多个参数在旋回中的自洽性问题，填补了国内外烧失量分析的多项空白。

(3)本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：客观解读沉积物中烧失量的古气候指标信息，降低其多解性，一直是古气候研究领域的重点和难点，但进展缓慢，结果并不乐观。本发明从沉积旋回出发，将LOI

判别标准如下，以LOI

通过判别标准将温度湿度参数分离，揭示其连续的温度和湿度变化过程。

(4)本发明的技术方案克服了技术偏见：烧失量这个方法是上个世纪四五十年代提出古气候代指标方法，通过LOI

得益于时代的进步，高精度天平和高精度恒温中-高温马弗炉的普及，使得烧失量的测量本身精度已经越来越高。真正约束烧失量这种方法应用的原因在于古气候研究时数据之间的自洽性和数据判读的多解性。

目前本发明针对连续沉积物的烧失量数据，从频率域和时间域入手将其分成不同级别的沉积旋回。而根据同一沉积旋回中，外部控制因素相同的原因解决数据本身的自洽性。通过皮尔逊分析和总均值、各段均值之间的关系，总结了前人孤立的研究成果，建立了不同情况下的判别标准，将古气候外因分离成温度和湿度两个参数，进而恢复历史时期连续的温度湿度变化。可以为中短期的气候研究提供方法工具。

附图说明

图1是本发明实施例提供的烧失量数据重建古气候的分析方法原理图。

图2是本发明实施例提供的烧失量数据重建古气候的分析方法流程图。

图3本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图4本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图5本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图6本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图7本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图8本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图9本发明实施例提供的依兰盆地达连河组LOI

图10本发明实施例提供的依兰盆地达连河组有机质及碳酸盐的相对变化图；

图11本发明实施例提供的依兰盆地达连河组短期气候变化旋回及其特征示意图；

图12本发明实施例提供的依兰盆地达连河组短期气候半旋回反映的温度、湿度变化曲线及趋势线示意图；

图13本发明实施例提供的依兰盆地达连河组中长期气候变化旋回示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。

本发明实施例提供的烧失量数据重建古气候的分析方法包括：以沉积物中古气候指标的原始数据为基础，先信号分析，利用时频分析、时序分析将原始数据分成内在自洽的不同旋回，在每个旋回内部利用皮尔逊相关分析揭示原始数据的相关特征，在相关性分析的基础上利用降噪滤波和统计学方法分析各旋回内部气候指标含量的特征、变化规律；同时获得多维度连续定性到半定量的古环境特征-温度和湿度-变化过程，总结出沉积剖面上的气候类型，建立气候模型。

本发明实施例提供的烧失量数据重建古气候的分析方法还包括：

基于沉积物550℃和1000℃烧失量的原始数据，利用时频分析、时序分析将原始数据分为内在自洽的不同旋回，在每个旋回内部利用皮尔逊相关分析确定LOI

如图1所示，本发明实施例提供的烧失量数据重建古气候的分析方法包括以下步骤：

S101，获取沉积剖面上不同深度采样点沉积物烧失量有机质含量和碳酸盐含量及对应深度值；获取沉积剖面上有机质含量和碳酸盐含量随深度的变化曲线；对沉积剖面上的有机质含量和碳酸盐含量原始数据平均得到各自总平均值；利用小波变换对两组数据进行频谱分析，获得不同尺度下的频谱图；

S102，根据有机质含量和碳酸盐含量频谱图的镜像对称分析，识别得到高、中、低频的变化特征，并确定尺度点A与尺度点B；将颜色变换位置为界限点或者颜色的最大值/最小值作为界限点，利用时频分析的频谱图尺度点B处谱值的变化进行有机质含量和碳酸盐含量的阶段划分，得到频谱阶段划分方案M；

S103，利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分析；利用Savitzky-Golay法以相邻若干点为窗口对LOI原始数据进行除噪滤波，去除高频部分，获取有机质含量和碳酸盐含量的中低频变化趋势线；利用变化趋势线在划分方案N中各段的变化特征，确定各段中有机质含量和碳酸盐含量数据的单调性；

S104，根据干燥寒冷变为温暖潮湿为上升半旋回，温暖潮湿变为干燥寒冷为下降半旋回的原则，在划分方案N中识别短期气候半旋回；将各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行分段平均，得到各短期气候半旋回的平均值，并绘制深度柱状图；对各短期气候半旋回内的有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行皮尔逊相关分析；

S105，基于皮尔逊相关系数的取值范围确定有机质含量和碳酸盐含量的关系；绘制沉积剖面上皮尔逊相关系数的变化曲线；以有机质含量和碳酸盐含量的皮尔逊相关系数、各阶段平均值与总平均值之间的对应关系为基准评定有机质含量和碳酸盐含量的相对变化；

S106，基于所述有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型；根据各短期半旋回气候类型建立温度、湿度半定量变化曲线；对温度和湿度曲线进行平滑滤波后得到温度湿度趋势线；对温度湿度趋势线进行皮尔逊相关性分析，验证温度和湿度在同一尺度上变化的一致性；

S107，结合时频分析频波谱在尺度点A的特征，分析气候变化的中期旋回特征；综合温度和湿度的整体变化特征，分析气候变化的长期旋回特征；建立沉积剖面上的气候类型，分析气候变化的规律；分析古温度和古湿度的耦合关系，确定对应时期气候变化模型。

本发明实施例提供的确定尺度点A与尺度点B包括：

将中频部分出现的对称到对称性减弱的转换点作为尺度点A；

将中高频部分出现的对称性减弱到对称性复杂化的转换点作为尺度点B。

本发明实施例提供的利用CONISS函数对有机质含量和碳酸盐含量原始数据进行时序聚类分包括：

聚类划分点为G，以G值作为划分标准，将时序聚类进行分组得到划分方案N；

当划分标准是G或小于G值时，对比频谱阶段划分方案M和聚类分组方案N，N包含在M中，N是M的细化，则确定G为本次需要时序聚类分析的划分点，划分方案N为本次所需的划分结果。

步骤S105中，本发明实施例提供的有机质含量和碳酸盐含量的变化类型包括：

(1)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量和碳酸盐含量都低于1％；

(2)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(3)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关、二者含量都高于平均值；

(4)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关、趋势降低，有机质含量接近平均值，碳酸盐含量低于平均值；

(5)有机质含量上升趋势明显，与碳酸盐含量呈正相关，二者含量都高于平均值；

(6)有机质含量和碳酸盐含量呈负相关，碳酸盐含量降低，有机质含量远高于平均值；

(7)整段有机质含量和碳酸盐含量正相关，趋势降低，有机质含量高于10％，碳酸盐含量高于平均值；

(8)有机质含量和碳酸盐含量正相关，都呈现降低趋势，总含量都低于平均值；

(9)有机质含量和碳酸盐含量正相关，趋势升高，二者均高于平均值；

(10)有机质含量和碳酸盐含量负相关，趋势降低，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(11)有机质含量和碳酸盐含量正相关，且都接近与平均值；

(12)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量及碳酸盐含量高于平均值；

(13)有机质含量和碳酸盐含量正相关，碳酸盐总含量低于平均值；

(14)有机质含量和碳酸盐含量正相关，但有机质含量低于平均值，碳酸盐总含量低于平均值；

(15)有机质含量和碳酸盐含量呈正相关，有机质含量略高于平均值，碳酸盐总含量低于平均值；

(16)有机质含量和碳酸盐含量负相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值；

(17)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量低于1％，碳酸碳含量低于平均值；

(18)有机质含量和碳酸盐含量正相关，碳酸盐含量低于平均值；

(19)有机质含量和碳酸盐含量正相关，有机质含量与碳酸盐含量略低于都平均值。

本发明实施例提供的基于有机质含量和碳酸盐含量的相对变化确定短期半旋回的气候类型包括：

(1)当有机质含量与碳酸盐含量呈负相关时古温度与古湿度处于平衡状态：

1)有机质含量高于平均值、碳酸盐含量低于平均值时则为气候湿热；

2)有机质含量低于平均值、碳酸盐含量高于平均值时则为气候干冷；

(2)当有机质与碳酸盐含量呈正相关，古温度与古湿度平衡打破：

1)有机质含量高于平均值表示古温度较热，低于平均值表示古温度较冷；

2)碳酸盐含量高于平均值表示古湿度半干，低于平均值表示古湿度半湿；

3)有机质含量大于10％且碳酸盐含量高于平均值时，表示气候湿热，湖泊的初级生产力和浮游生物增加；

4)有机质含量小于1％且碳酸盐含量低于平均值时，表示气候干冷。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。

实施例1：

本发明实施例为中国东北依兰盆地达连河组768.45m连续高精度取样岩芯。其中底部899.2m-708.2m为砂砾岩、含煤及油页岩段(E

具体实施步骤如下：

1，获取沉积剖面上不同深度采样点沉积物烧失量LOI

本发明实施例中，以5cm间隔进行剖面样品采集，进行烧失量实验，获得连续深度上沉积样品的LOI

2，在1的基础上，进一步地，获取沉积剖面上LOI

3，在1的基础上，进一步地，对沉积剖面上的LOI

4，在1的基础上，进一步地，利用Matlab软件的小波变换对两组数据进行频谱分析，获得不同尺度下的频谱图。依据小波变换中，尺度a大显示低频部分的特征，尺度a小则显示高频部分的特征的原则，根据LOI

本发明实施例中不同尺度为a＝1000和a＝450两个尺度，其中a＝1000属于低频；a＝450属于中频；a＝150属于高频。

本发明实施例中LOI

5，在4的基础上，进一步地，利用时频分析的频谱图进行LOI

本发明实施例采用颜色的变化界限进行，a＝450时，可以识别出三个部分，其中第一部分对应的是早-中始新世，第二、第三部分对应的是晚始新世。a＝150时，LOI

6，在1的基础上，进一步地，使用Savitzky-Golay法以相邻若干点为窗口对LOI原始数据进行除噪滤波，去除高频部分，获取到LOI

本发明实施例中，使用Savitzky-Golay法以相邻50点为窗口对LOI原始数据除噪滤波去除高频部分，获取到LOI

7，在1和4的基础上，进一步地，使用CONISS函数对LOI

本发明实施例，以聚类水平34将取样井段细分为19个短期阶段。当聚类水平小于34时，时序分析划分的界限包含在时频分析尺度a＝150时划分的界限中，所以19个短期阶段是11个时频分析阶段的进一步细分，也是本发明实施例的最佳短期阶段。

8，在7的基础上，进一步地，分别针对所获各阶段的LOI

本发明实施例中，在7的基础上，分别针对19个短期阶段的LOI

9，在8的基础上，进一步地，对各阶段平均值LOI

10，在9的基础上，进一步地，绘制沉积剖面上皮尔逊相关系数的变化曲线。如图9。

11，在3，8，9，10的基础上，进一步地，以LOI

本发明实施例中，在3，8，9，10的基础上，进一步地，以LOI

(1)有机质及碳酸盐呈正相关，有机质和碳酸盐含量都低于1％。

(2)有机质与碳酸盐呈正相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值。

(3)有机质与碳酸盐呈正相关、二者含量都高于平均值。

(4)有机质与碳酸盐呈正相关、趋势降低，有机质含量接近平均值，碳酸盐含量低于平均值。

(5)有机质含量上升趋势明显，与碳酸盐呈正相关，二者含量都高于平均值。

(6)有机质与碳酸盐呈负相关，碳酸盐含量降低，有机质含量远高于平均值。

(7)整段有机质与碳酸盐正相关，趋势降低，有机质含量高于10％，碳酸盐高于平均值。

(8)有机质与碳酸盐正相关，都呈现降低趋势，总含量都低于平均值。

(9)有机质与碳酸盐正相关，趋势升高，二者均高于平均值。

(10)有机质与碳酸盐负相关，趋势降低，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值。

(11)有机质与碳酸盐正相关，且都接近与平均值。

(12)有机质与碳酸盐正相关，有机质含量及碳酸盐含量高于平均值。

(13)有机质与碳酸盐正相关，碳酸盐总含量低于平均值。

(14)有机质与碳酸盐正相关，但有机质含量低于平均值，碳酸盐总含量低于平均值。

(15)有机质与碳酸盐呈正相关，有机质含量略高于平均值，碳酸盐总含量低于平均值。

(16)有机质与碳酸盐负相关，有机质含量低于平均值，碳酸盐含量高于平均值。

(17)有机质与碳酸盐正相关，有机质含量低于1％，碳酸碳含量低于平均值。

(18)有机质与碳酸盐正相关，碳酸盐含量低于平均值。

(19)有机质与碳酸盐正相关，有机质与碳酸盐含量略低于都平均值。

12，在11的基础上，进一步地，结合中低频变化趋势，将时序聚类细化的阶段划分为气候变化旋回。如图11。

湖盆中有机质与碳酸盐的变化存有负相关与正相关两种情况：

1)当有机质与碳酸盐含量呈负相关时古温度与古湿度处于平衡状态。①有机质高于平均值、碳酸盐低于平均值时指示气候湿热。②有机质低于平均值、碳酸盐高于平均值指示气候干冷。

2)当有机质与碳酸盐含量呈正相关，古温度与古湿度平衡被打破时有机质含量受温度影响较大，而碳酸盐含量受湿度影响更大。①有机质含量高于平均值指示古温度较热，低于平均值指示古温度较冷。②碳酸盐含量高于平均值指示古湿度半干，低于平均值指示古湿度半湿。③有机质含量大于10％且碳酸盐高于平均值时，指示气候湿热，湖泊的初级生产力和浮游生物增加；④有机质含量小于1％且碳酸盐低于平均值时，指示气候干冷。

根据以上原理，本发明实施例中，由干燥寒冷变为温暖潮湿定为上升半旋回，由温暖潮湿变干燥寒冷定为下降半旋回，将19个短期阶段划分为不同的短期气候半旋回，各短期气候半旋回的特征为：

(1)以干冷为主；(2)半干较冷；(3)半干较热；(4)半湿较热；(5)半干较热为主；(6)最湿热；(7)湿热为主；(8)以半湿较冷为主；(9)半干较冷；(10)以干冷为主；(11)半干较冷；(12)向半湿较冷转变；(13)以半湿较冷为主；(14)以半湿较冷为主；(15)较半湿较热；(16)半干较冷；(17)干冷；(18)以半湿较冷为主；(19)以半干较冷为主。

13，在12的基础上，进一步地，根据各短期气候半旋回特征建立温度、湿度半定量变化曲线，即图12中温度绿色视线和湿度的浅蓝色实线。

14，在13的基础上，进一步地，对温度和湿度曲线进行平滑滤波后得到温度湿度趋势线，图12中温度和湿度的黑色虚线。

15，在14的基础上，对温度、湿度曲线进行皮尔逊相关性分析，验证温度和湿度在大尺度上变化与时频分析中原始数据中低频特征的一致性。

16，进一步地，在5，11，12，13，14的基础上，结合时频波谱特征，分析气候变化的中期旋回特征。图13中气候旋回的中期旋回部分。

本发明实施例中，中期气候旋回与时频分析尺度a＝450时阶段划分结果一致，整体分为三个部分6个中期半旋回：第一个部分，初始气候为干冷，温度和湿度连续两次上升至湿热，之后是整体下降半干较冷，可分为上升中期半旋回{包括短期旋回(1)、(2)、(3)、(4)}+上升中期半旋回{包括短期旋回(5)、(6)}+下降中期半旋回{包括短期旋回(7)、(8)、(9)}；第二部分初始气候为干冷，经过温度湿度持续升高至半湿较冷，只有一个上升中期半旋回{包括短期旋回(10)、(11)、(12)、(13)、(14)}；第三部分，初始气候为半湿较热，温度湿度降低之后升高至半干较冷，可分为下降中期半旋回{包括短期旋回(15)、(16)}+上升中期半旋回{包括短期旋回(17)、(18)、(19)}。

17，在16的基础上，进一步地，综合温度和湿度的整体变化及视频波谱特征，分析气候变化的长期旋回特征。图13气候旋回的长期旋回部分。

本发明实施例中，剖面上长期气候变化特征是逐渐上升，在早中期达到顶点，之后逐渐下降，可解释为长期上升半旋回{包括短期旋回(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)}+长期下降半旋回{包括短期旋回(7)、(8)、(9)、(10)、(11)、(12)、(13)、(14)、(15)、(16)、(17)、(18)、(19)}。

18，在17的基础上，建立沉积剖面上的气候类型，分析气候变化的规律。

本发明实施例中，依兰盆地始新世存在湿热、半湿较热、半干较热、干冷、半干较冷、半湿较冷6种气候类型。

19，在13，14，16，17，18的基础上，进一步地，分析古温度和古湿度的耦合关系，提出该时期气候变化模型，为预测当地气候变化趋势提供依据。

本发明实施例中，剖面下部温度及湿度低，随后温度升高、湿度先降低后升高；中部温度高、湿度适宜，之后温度下降、湿度降低；剖面上部相比中下部温度降低，湿度中期升高、后期继续降低。这一古气候变化模式为依兰盆地始新世古气候变迁提供了重要的古气候依据，为预测现今气候变化趋势提供重要的地质学依据。

二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。

本发明的应用实施例将烧失量数据重建古气候的分析方法应用于气候变化预测系统中。始新世(56-33.9Ma)全球气候先升温后降温，由温室过渡为冰室，期间存在极热事件(PETM)、气候适宜期(EECO)等一系列极端气候事件和典型气候类型。现今人类处于全球变暖、极端气候增多的气候演化阶段，与始新世可类比性强，因此对始新世气候演化的研究将为现今温室气体增加的全球气候变化提供研究类型。始新世与现今类比性强，研究其气候演化可为研究全球变化提供依据。

针对东北地区依兰盆地始新统达连河组钻孔岩心资料开展连续烧失量实验。利用时频时序分析对依兰盆地始新世连续沉积物的烧失量数据进行旋回划分，将始新统达连河组分成两个长期半旋回，6个中期半旋回，19个短期半旋回。其中6个中期半旋回包含在3各阶段中。

再利用皮尔逊相关分析、降噪滤波和统计学方法分析有机质和碳酸盐的含量特征、变化规律。根据判别标准如下，以LOI

在依兰盆地始新世中识别出湿热、半湿较热、半干较热、干冷、半干较冷、半湿较冷6种气候类型。并根据气候类型分离出温度和湿度的连续变化过程。认为东北地区始新世温度湿度的中长期变化趋势是先升高，在早始新世末期温度湿度达到整个始新世最高，之后逐渐降低，在晚始新世早期达到最低，之后回升，又小幅下降。

其中特别发现了一个降温的重要标志，就是在短期气候变化过程中，温度湿度从同步平衡态向下一个同步平衡态过渡的过程中，温度保持不变，湿度持续下降，是冷却即将出现的重要标志。本研究将为依兰及东北地区始新世古气候变迁提供了重要补充，为预测现今气候变化趋势提供重要的地质学依据。

三、实施例相关效果的证据。本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。

本发明在东北依兰地区揭示出的长期气候旋回分析显示早始新世到中始新世温度升高，中始新世到晚始新温度降低，与东北地区及全球温度变化总趋势一致。深海同位素揭示的古温度从始新世开始一直增加，大约到51Ma左右达到最高温，之后持续降温，在41.8Ma左右有一个升温波动，在始新世结束时温度达到最低。Qun C等人报道的东北地区始新世的温度变化，在始新世开始升温，在50Ma左右达到最高温，之后降温，在44Ma左右达到最低温，之后小幅升温。在本发明揭示的依兰地区始新世温度在始新世开始一直升温，大约在50-44Ma温度达到最高，之后持续降温在40Ma左右达到最低温，之后小幅升温，在38Ma附近存在一起降温波动。

在考虑测年误差的基础上，本发明中长期气候变化与Qun C等人的报道结果基本一致，均是升温之后降温，之后再小幅升温。和深海同位素的对比结果可以看出依兰盆地以及东北地区的古温度整体上滞后于深海同位素揭示的古温度变化。

本发明和前人研究在温度方面的预测基本一致，验证了与其他方法对比的一致性，同时本发明还同时揭示了湿度的连续变化，这是其他方法目前很难解决的问题。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。