极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究

极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究
出版时间：2012年版
内容简介
　　《极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究》将非线性动力学应用于极端气候事件研究中，寻求在极端气候事件理论及方法上的创新和突破，给出了确定极端气候事件阈值、以及提取极端气候事件群发性和持续性特征的新方法，从可预报性的角度给出了极端气候事件综合指标的定义。引入统计物理学中“最概然”的概念，以最概然要素作为研究气候背景场变化的一个新思路。从气候概率分布的意义上研究了温度破纪录事件的统计性质，利用极值理论研究气候模态对区域极端事件的影响.对极端事件的前兆信号做了较系统的定量化研究。以东北夏季低温、破纪录高温、破纪录低温、破纪录干旱作为极端气候事件的一个特例，初步尝试极端气候事件及其变化趋势的预测。《极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究》不仅给出了研究极端气候事件的方法和原理，也给出了具体的数学推导、计算步骤、应用实例及分析思路要点。《极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究》可供气象科研、业务人员和相关专业院校师生阅读，尤其适合于具有一定数学、物理基础的人员使用。《极端气候事件的检测、诊断与可预测性研究》的研究思路也可为非线性、海洋、水文、金融等相关行业从业人员提供参考。
目录
序言
前言
第一章 极端气候事件研究进展
1.1 极端气候事件研究的必要性
1.2 极端气候事件研究现状
1.2.1 极端气候事件的定义和指标研究
1.2.2 极端气候事件的检测研究
1.2.3 极端气候事件的频率、强度和趋势研究
1.2.4 极端气候事件群发性研究
1.3 极端气候事件研究中存在的科学问题
1.3.1 不确定性问题
1.3.2 极端气候事件综合指标问题
1.3.3 极端气候事件时空群发性问题
1.3.4 极端气候事件评估的问题
1.4 小结与讨论
参考文献
第二章 极值统计模型
2.1 广义极值模型（GEV）
2.1.1 数学描述I
2.1.2 区组模型的极限分布
2.2 广义Pareto模型（GPD）
2.2.1 数学描述
2.2.2 阈值模型的极限分布
2.2.3 阈值公式
2.3 中值和均值检测方法
参考文献
第三章 去趋势波动分析检测方法及初步应用
3.1 DFA方法的基本理论
3.2 极端气候事件阈值的算法
3.2.1 替代数据方法介绍
3.2.2 确定极端气候事件阈值的算法
3.2.3 算法检验
3.2.4 确定极端气候事件阈值
3.2.5 极端气候事件阈值检验
3.3 小结与讨论
参考文献
第四章 群发性与持续性特征的检测识别方法
4.1 群发性特征的检测识别及适用性研究
4.1.1 二维泊松过程理论
4.1.2 期望最大化算法（EM算法）
4.1.k阶阶最近邻距离算法的适用性研究
4.2 群发性特征识别方法的有效性研究
4.2.1 空间点过程理论在极端气候事件中的应用
4.2.2 群发性特征识别应用的流程设计
4.2.3 群发性特征识别的有效性检测
4.3 小结与讨论
参考文献
第五章 破纪录事件分析方法及其预测理论
5.1 破纪录事件的理论基础
5.1.1 破纪录事件的定义
5.1.2 破纪录事件的分类
5.2 破纪录事件的概率模型
5.3 破纪录事件的预测理论.
5.3.1 破纪录事件的强度
5.3.2 破纪录事件的时间
5.3.3 指数分布中的破纪录事件
5.3.4 正态分布中的破纪录事件
5.4 增温趋势下的温度破纪录事件
5.4.1 指数分布
5.4.2 正态分布
5.5 小结与讨论
参考文献
……
第六章 基于DFA方法极端气候事件综合指标的判定
第七章 极端气候事件群发性和持续性特征
第八章 基于概率理论的极端气候事件时空分布特征研究
第九章 大气环流基本模态与极端气候事件的联系
第十章 极端气候事件的可预测理论
第十一章 破纪录事件及其预估
第十二章 年代际旱涝趋势转折预测