现代气候统计诊断与预测技术

书籍目录

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

作者简介

《现代气候统计诊断与预测技术》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》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。

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