Skill: zxfei420/dizhendongyi-climate (version 3.0.0)

--- name: dizhendongyi-climate description: "基于地动仪模型 v3.0 的轨道尺度气候变化推演技能。提供长期气候预测（10³–10⁵年轨道尺度，基于岁差-倾角-偏心率耦合+FEBE方程）、近期气候推演（叠加RCP/SSP情景至2100年）、极端事件预警（三阶前兆指标体系）、东亚季风预测与RCP情景对比、古气候回溯（10万年冰期模拟）及冰期推迟终极测试。激活关键词：气候预测、气候变化模型、轨道周期、米兰科维奇理论、冰期预测、长期气候推演、FEBE方程、古气候建模、地动仪模型、东亚季风、RCP情景。" version: 3.0.0 author: "Figo Cheung & Figo AI Team" license: "MIT" tags: - climate - paleoclimate - milankovitch - febe - east-asian-monsoon - rcp-scenario --- # 地动仪气候模型技能 v3.0 ## Dizhenyi-Climate: Orbital-Scale Climate Prediction Framework --- ## 📖 概述 "地动仪"气候模型（Dizhenyi-Climate Model v3.0）是一套基于米兰科维奇轨道理论、分数阶能量平衡方程（FEBE）和多圈层非线性反馈的**跨尺度气候预测框架**。 模型灵感来源于东汉张衡候风地动仪的"感知-放大"物理范式——将地球轨道参数的微小变化（"地动"）通过海-冰-碳多圈层反馈机制非线性放大，预测从百年到十万年的气候演化。 **核心成就**： - ✅ 近 20 年东亚季风真实数据校准（RMSE = 0.04） - ✅ 10 万年古气候代理记录验证（LR04、EPICA、Vostok） - ✅ IPCC AR6 ECS 校准（λ_eq = 0.794 K/(W/m²)） - ✅ RCP8.5 vs RCP2.6 情景对比预测 - ✅ "下一冰期能否被推迟"终极物理测试 --- ## 🔬 理论框架 ### 1. 岁差-倾角-偏心率三要素耦合机制 地球轨道参数通过非线性耦合调制太阳辐射时空分布： | 要素 | 周期 | 物理意义 | 气候调制 | |------|------|---------|--| | **岁差 (ψ)** | ~2.3万年 | 地轴自转轴周期性摆动 | 季节与近日点关系变化，主导低纬季风（2万年周期）| | **倾角 (ε)** | ~4.1万年 | 地轴与轨道平面夹角（22.1°–24.5°）| 高纬冬夏温差，夏季辐射量变化 | | **偏心率 (e)** | ~10万年 | 轨道椭圆程度（0.005–0.058）| 调制岁差效应强度 | **耦合方程**： $$F_{orb} = F_{\varepsilon} + e \cdot F_{seas} + F_{\psi}$$ 当偏心率较大时，岁差效应被放大；偏心率接近圆形时，岁差效应可忽略。 ### 2. 分数阶能量平衡方程（FEBE） $$\Delta T(t) = \lambda_{eq} F_{total}(t) \left[ 1 - E_{h,1}\left( -\left(\frac{t}{\tau}\right)^h \right) \right]$$ | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | $\lambda_{eq}$ | 0.794 K/(W/m²) | IPCC AR6 ECS 校准 | | $h$（记忆指数） | 0.6–0.82 | 圈层差异：大气0.4→冰盖0.85 | | $\tau$（特征时间） | $3\times10^4$ yr | 中等深度海洋弛豫时间 | | $\lambda_{sys}$ | 2.5 | 四大反馈综合放大 | | $\lambda_{ice}$ | 4.8 | 冰盖-反照率非线性反馈 | ### 3. 东亚季风（EASM）耦合方程 $$EASM(t) = \alpha \cdot F_{orb}(t) + \beta \cdot \Delta T_{CO_2}(t) + \gamma$$ | 参数 | 校准值 | 物理意义 | |------|--------|---------|--| | $\alpha$ | 1.05 | 轨道对季风强度的基准放大 | | $\beta$ | 1.85 | 升温导致海陆热力差增大 | | $\gamma$ | 2.10 | 气溶胶减排与土地利用长期影响 | --- ## 🧩 核心功能 ### 功能一：长期气候预测（10³–10⁵ 年轨道尺度） ```bash python3 scripts/climate_predictor.py long ``` - 基于 La2004 轨道解计算岁差/倾角/偏心率 - FEBE 方程求解温度异常 - 冰盖-反照率反馈放大（λ_ice = 4.8） - 冰期/间冰期阶段判断 ### 功能二：近期气候推演（叠加 RCP/SSP 至 2100 年） ```bash python3 scripts/climate_predictor.py near rcp45 2025 2100 python3 scripts/climate_predictor.py near rcp85 2025 2100 ``` - 混合强迫：轨道 + 温室气体 - RCP2.6 / RCP4.5 / RCP6.0 / RCP8.5 情景 - 与 IPCC AR6 / CMIP6 对比 ### 功能三：极端事件预警 ```bash python3 scripts/climate_predictor.py extreme AMOC 15.0 -10 python3 scripts/climate_predictor.py extreme ICE -15 -20 ``` - 三阶预警体系：正常 → 关注 → 警戒 → 紧急 - AMOC / 冰盖 / 辐射强迫 / 碳循环四大类 - 历史案例匹配 ### 功能四：冰期-间冰期对比 ```bash python3 scripts/climate_predictor.py compare ``` - 末次间冰期（Eemian）→ 当前 → 下个冰期 - Q65 / 偏心率 / 轨道强迫 / 温度异常对比 ### 功能五：东亚季风预测 ```bash python3 scripts/east_asian_monsoon.py 2025 2075 python3 scripts/scenario_comparison.py ``` - RCP8.5 vs RCP2.6 情景对比 - 驱动因素分解（轨道 vs 温度耦合） - 区域影响预测（华南 / 长江 / 华北 / 西北） ### 功能六：古气候回溯（100 万年） ```bash python3 scripts/climate_predictor.py paleo_full 1000000 ``` - La2004 轨道解 + FEBE 全尺度模拟 - 8 个冰期识别，周期转换验证 - 与 LR04 深海氧同位素记录对比 --- ## 📁 文件结构 ``` dizhendongyi-climate/ ├── SKILL.md ← 本文件（技能说明） ├── README.md ← 项目说明 ├── requirements.txt ← Python 依赖 ├── references/ │ ├── core_theory.md ← 核心理论（三要素耦合、FEBE、反馈） │ ├── extreme_events.md ← 极端事件预警体系 │ ├── orbital_data.md ← 轨道参数公式与周期表 │ └── verification.md ← 验证案例与精度指标 └── scripts/ ├── orbital_forcing.py ← La2004 轨道参数计算（v3.0） ├── febe_solver.py ← FEBE 方程求解器（IPCC ECS 校准） ├── climate_predictor.py ← 综合预测主程序（v3.0） ├── east_asian_monsoon.py ← 东亚季风预测 └── scenario_comparison.py ← RCP8.5 vs RCP2.6 对比 ``` --- ## ⚙️ 安装与使用 ### 前置条件 - Python 3.10+ - numpy（`pip install numpy`） ### 快速开始 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/dizhendongyi-climate pip install numpy python3 scripts/climate_predictor.py long ``` ### 运行所有测试 ```bash # 轨道强迫 python3 scripts/orbital_forcing.py 100000 # FEBE 求解 python3 scripts/febe_solver.py 0.6 30000 8.4e8 30 100000 # 长期预测 python3 scripts/climate_predictor.py long # 近期推演 python3 scripts/climate_predictor.py near rcp45 2025 2100 # 极端事件 python3 scripts/climate_predictor.py extreme AMOC 15 -10 # 冰期对比 python3 scripts/climate_predictor.py compare # EASM 预测 python3 scripts/east_asian_monsoon.py 2025 2075 # 情景对比 python3 scripts/scenario_comparison.py ``` --- ## 📊 校准参数（v3.0 锁定） ### 现代校准（2000–2020 东亚季风数据） | 参数 | 符号 | 值 | |------|------|-----| | 轨道敏感度 | α | 1.05 | | 温度耦合系数 | β | 1.85 | | 基线偏移 | γ | 2.10 | | RMSE | — | 0.04 | ### 古气候校准（10 万年冰期数据） | 参数 | 符号 | 值 | |------|------|-----| | 冰盖反馈敏感度 | λ_ice | 4.8 | | 记忆指数（深海） | h | 0.82 | | 系统总放大 | λ_sys | 3.1x | | 冰期周期匹配率 | — | > 90% | --- ## 🎯 关键发现 ### 1. 轨道"静默期" 未来 75 年（2025–2100）Q65 变化 < 1 W/m²，轨道强迫对 EASM 增强的贡献 < 1.3%。 ### 2. EASM 增强 98.6% 来自变暖 温度耦合贡献占总增量的 98.6%，轨道强迫可忽略。 ### 3. RCP8.5 下冰期可推迟 ~2.8 万年 但无法永久消除。推迟的冰期强度仅为 LGM 的 60–70%。 ### 4. 减排不改变趋势，但决定强度 RCP2.6 比 RCP8.5 的 EASM 指数低 4.59 个单位，极端降水风险降低 3–5 倍。 --- ## ⚠️ 边界条件与免责声明 > **重要**：本预测基于自然轨道强迫情景（假设人类活动保持工业革命前水平）。现实中大气 CO₂ 浓度已达 ~420 ppm（2024年），对应辐射强迫约 2.1–2.5 W·m⁻²，是当前自然轨道强迫（< 0.5 W·m⁻²）的 4–6 倍。在未来数十年至数百年尺度上，人为温室效应主导气候趋势。轨道预测仅具有理论参考价值，不代表实际气候演变方向。 ### 适用条件 - **适用时间尺度**：10³–10⁵ 年（轨道尺度） - **近期**（至 2100 年）：须叠加人为强迫 - **不适用**：年代际 ENSO/NAM 等短周期现象 --- ## 📜 参考文献 1. Hays, J.D. et al. (1976). Climate changes of the last 450,000 years. *Science*. 2. Laskar, J. et al. (2004). Long term evolution and chaotic diffusion of insolation. *Icarus* 170, 343–364. 3. IPCC (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. *AR6 WG1*. 4. Sellers, W.D. (1969). A global climatic model based on energy balance. *J. Appl. Meteor.* 5. 伯勒斯, W. (2007). 21世纪的气候. 气象出版社. --- ## 🏷️ 许可证 MIT License — 欢迎研究使用和贡献。 --- ## 🆔 技能标识 ``` slug: dizhendyi-climate version: 3.0.0 publish_date: 2026-05-05 registry: clawhub.com ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)