内容摘要: This lecture will describe the mathematical and statistical methods of estimating the errors in the optimal assessment of the past climate change, quantifying the uncertainties in the climate change detection, and analyzing the main uncertainty sources for climate predictions. Empirical orthogonal functions are extensively used to deal with spatial inhomogeneity. Temporal non-stationarity and model nonlinearity will be discussed. Detailed error analyses of the annual mean global and regional averages of the surface air temperature since 1861 will be presented.

 

报告人简介：沈善普教授现任美国圣地亚哥州立大学数学统计系主任，于1982年获得南京理工大学学士学位,于1985年和1987年分别获得美国威斯康星大学硕士学位和博士学位。沈教授的主要研究兴趣在于气候变化和非线性水波，他出版了3本学术专著、在《Nature》等高水平刊物上发表了80多篇学术论文。沈教授是中国科学技术部海外专家顾问组成员、中国科学院海外知名学者、中国科学院海外评审专家。他曾任加拿大应用与工业数学学会理事长、加拿大阿尔伯特大学McCalla讲座教授。