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互相关函数（Cross-Correlation Function，CCF）作为一种统计工具，已在大气科学的各个研究领域取得了广泛应用。首次尝试将Tal Alexander （1997）在天文上提出的ZDCF（Z-transformed Discrete Correlation Function）方法应用在气候时间序列CCF 的计算上。利用时间序列模型对ZDCF 和传统的插值方法进行了比较，并使用ZDCF 研究了0.9Ma 前后的古气候转型问题。用具有一定复杂气候特征的第四纪的气候数据作为时间序列模型对ZDCF 与插值法进行对比。结果显示，与原始模型数据CCF 比较（1）ZDCF 可以显示插值方法由于数据稀疏而无法体现出来的小周期相关性，（2）ZDCF 和插值法的相关系数极值均有一定的相位差异，但一般情况下ZDCF 显示的相位更可靠，（3）关于相关系数的大小，ZDCF 普遍大于插值法而接近模型的真实CCF 值，（4）对于稀疏数据，插值法得出的相关系数对所插入值的数量不敏感，（5）基于插值法的CCF 的绝对相关性判断很难实现，而ZDCF 可以实现。另外，ZDCF 作为一种傅里叶变换，可以避免插值法由于插值方式不同而对结果产生主观性影响，并且相对于天文学上的DCF （Discrete Correlation Function）方法（R.A.Edelson 、J.H.Crolik，1988）有着一系列的优点，但同时ZDCF 也有一定的缺点，包括对于分辨率尺度内有自相关的序列产生较大误差和对某些数据给出的CCF 的时间延迟范围较小，但多数数据符合 ZDCF 的应用条件，并可以基于ZDCF 得到可靠的结果。第四纪和第三纪晚期到大约9OO ka 冰期变化周期由40ka 转变为100ka 的中更新世转变(MPT，mid-Pleistocene transition）问题一直是古气候研究中的一个有较多争议的问题。低纬度地区的碳同位素和高纬度氧同位素的ZDCF 表明，气候转型前气候系统的内部驱动基本不构成气候周期的驱动因素，而转型后呈现一定的相关性。太阳辐射和高纬度氧同位素的ZDCF 显示，气候转型之后相关性加强，太阳辐射驱动的影响加强。从而支持了Scott Rutherford 等（2000）关于0.9Ma 气候转型机制的理论，即造成气候转型的原因是高低纬度之间的气候联系或南北半球之间的热量传输，同时太阳辐射也是主要的驱动机制。