現(xiàn)代氣候統(tǒng)計(jì)診斷與預(yù)測技術(shù)

再版前言
原版序
原版前言
1 緒論
1.1 氣候統(tǒng)計(jì)診斷概述
1.2 氣候統(tǒng)計(jì)預(yù)測概述
2 基本氣候狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)量
2.1 中心趨勢統(tǒng)計(jì)量
2.2 變化幅度統(tǒng)計(jì)量
2.3 分布特征統(tǒng)計(jì)量
2.4 相關(guān)統(tǒng)計(jì)量
3 基本氣候狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
3.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)概述
3.2 氣候穩(wěn)定性檢驗(yàn)
3.3 相關(guān)性檢驗(yàn)
3.4 分布的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
4 氣候變化趨勢分析
4.1 線性傾向估計(jì)
4.2 滑動(dòng)平均
4.3 累積距平
4.4 五、七和九點(diǎn)二次平滑
4.5 五點(diǎn)三次平滑
4.6 三次樣條函數(shù)
4.7 潛在非平穩(wěn)氣候序列趨勢分析
4.8 變化趨勢的顯著性檢驗(yàn)
5 氣候突變檢測
5.1 滑動(dòng)t檢驗(yàn)
5.2 克拉默（Cramer）法
5.3 山本（Yamamoto）法
5.4 曼-肯德爾（Mann-Kendall）法
5.5 佩蒂特（Pettitt）方法
5.6 勒帕熱（Le Page）法
5.7 BG（Bernaola-Galvan）分割算法
6 氣候序列周期提取方法
6.1 功率譜
6.2 最大熵譜
6.3 交叉譜
6.4 多維最大熵譜
6.5 奇異譜分析
6.6 小波分析
7 氣候變量場時(shí)空結(jié)構(gòu)的分離
7.1 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
7.2 擴(kuò)展經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
7.3 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
7.4 復(fù)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
7.5 主振蕩型分析
7.6 循環(huán)穩(wěn)態(tài)主振蕩型分析¨
7.7 復(fù)主振蕩型分析
8 兩氣候變量場相關(guān)模態(tài)的分離
8.1 奇異值分解式定理及其計(jì)算
8.2 典型相關(guān)分析
8.3 BP典型相關(guān)分析
8.4 奇異值分解
8.5 SVD與CCA及有關(guān)問題的討論
9 氣候信號檢測方法
9.1 氣候信號與噪聲
9.2 氣候信號檢測方法概述
9.3 小波變換原理的延拓及應(yīng)用
9.4 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-希爾伯特（Hilbert）-黃氏（Huang）變換
9.5 MTM-SVD方法
9.6 地統(tǒng)計(jì)學(xué)在氣象分析中的應(yīng)用
10 最優(yōu)回歸預(yù)測模型
10.1 多元線性回歸的基本方法
10.2 最優(yōu)子集回歸
10.3 主成分回歸
10.4 特征根回歸
10.5 嶺回歸
11 均生函數(shù)預(yù)測模型
11.1 均值生成函數(shù)
11.2 雙評分準(zhǔn)則
11.3 均生函數(shù)預(yù)測模型
11.4 模糊均生函數(shù)模型
11.5 最優(yōu)氣候均態(tài)模型
12 氣候趨勢預(yù)測及集成預(yù)測新方法
12.1 全國夏季降水趨勢分布預(yù)測方法
12.2 全國夏季降水區(qū)域動(dòng)態(tài)權(quán)重集成預(yù)測
12.3 華北干旱的多時(shí)間尺度組合預(yù)測模型
參考文獻(xiàn)
附錄