《表1 石笋δ18O序列IMF分量的方差贡献率》
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每个分量信号对原始数据总体特征的影响程度可用方差贡献率表示出来.方差贡献率可以帮助我们准确判断不同尺度信号的影响程度，以便有效理解气候变化的成因机制.Cheng等（2016）曾对过去640ka石笋δ18O时间序列在太阳辐射轨道尺度上进行了23/19、41和100ka等三个主导周期的功率谱分析.本文的研究和上述结果一致，并进一步给出了石笋δ18O序列每个周期组分的方差贡献率.从表1中可以看出23.3、42.4、95.5ka这3个分量的方差贡献率之和为45.6%几乎占一半，揭示了亚洲季风变化对轨道参数控制的太阳辐射变化的响应，即IMF6分量对应的23.3ka（岁差周期），IMF7对应的42.4ka（地轴倾斜度周期）以及IMF8对应的95.5ka（偏心率周期）.在轨道尺度上，天文因素变化导致地球轨道三参数周期性的变化，进而引起地球大气圈顶部太阳辐射纬度配置和季节配置的周期变化，从而驱动气候波动（Berger，1988；Maslov，2015）.
| 图表编号 | XD0034783400 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.05.20 |
| 作者 | 曾雅兰、陈仕涛、杨少华、梁怡佳、汪永进 |
| 绘制单位 | 南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室、江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点、江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心、南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室、江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点、江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心、南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室、江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点、江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心、南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室、江苏省地理环境演化国家重点实验室培育 |
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