现代气候统计诊断与预测技术
2007-5
气象
魏凤英
296
无
《现代气候统计诊断与预测技术（第2版）》主要介绍了近年来发展的气候统计诊断与预测新方法、新技术。其中包括气候变化趋势和突变检测、气候周期识别、分离气候变化时空结构、诊断两变量场耦合特征以及气候预测等方面的技术。还介绍了作者发展的气候预测新方法。《现代气候统计诊断与预测技术（第2版）》不仅给出方法的原理和数学公式，还给出了计算步骤、计算结果分析要点及应用实例。 《现代气候统计诊断与预测技术（第2版）》可供气象科研、业务人员和有关院校师生阅读，特别适合具有一定气象统计基础知识的人员使用，亦可供海洋、地震、水文、环保、生态等相关行业的人员参考。
再版前言原版序原版前言1 绪论1.1 气候统计诊断概述1.2 气候统计预测概述2 基本气候状态的统计量2.1 中心趋势统计量2.2 变化幅度统计量2.3 分布特征统计量2.4 相关统计量3 基本气候状态的统计检验3.1 统计检验概述3.2 气候稳定性检验3.3 相关性检验3.4 分布的统计检验4 气候变化趋势分析4.1 线性倾向估计4.2 滑动平均4.3 累积距平4.4 五、七和九点二次平滑4.5 五点三次平滑4.6 三次样条函数4.7 潜在非平稳气候序列趋势分析4.8 变化趋势的显著性检验5 气候突变检测5.1 滑动t检验5.2 克拉默（Cramer）法5.3 山本（Yamamoto）法5.4 曼-肯德尔（Mann-Kendall）法5.5 佩蒂特（Pettitt）方法5.6 勒帕热（Le Page）法5.7 BG（Bernaola-Galvan）分割算法6 气候序列周期提取方法6.1 功率谱6.2 最大熵谱6.3 交叉谱6.4 多维最大熵谱6.5 奇异谱分析6.6 小波分析7 气候变量场时空结构的分离7.1 经验正交函数分解7.2 扩展经验正交函数分解7.3 旋转经验正交函数分解7.4 复经验正交函数分解7.5 主振荡型分析7.6 循环稳态主振荡型分析¨7.7 复主振荡型分析8 两气候变量场相关模态的分离8.1 奇异值分解式定理及其计算8.2 典型相关分析8.3 BP典型相关分析8.4 奇异值分解8.5 SVD与CCA及有关问题的讨论9 气候信号检测方法9.1 气候信号与噪声9.2 气候信号检测方法概述9.3 小波变换原理的延拓及应用9.4 经验模态分解-希尔伯特（Hilbert）-黄氏（Huang）变换9.5 MTM-SVD方法9.6 地统计学在气象分析中的应用10 最优回归预测模型10.1 多元线性回归的基本方法10.2 最优子集回归10.3 主成分回归10.4 特征根回归10.5 岭回归11 均生函数预测模型11.1 均值生成函数11.2 双评分准则11.3 均生函数预测模型11.4 模糊均生函数模型11.5 最优气候均态模型12 气候趋势预测及集成预测新方法12.1 全国夏季降水趋势分布预测方法12.2 全国夏季降水区域动态权重集成预测12.3 华北干旱的多时间尺度组合预测模型参考文献附录
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