內容簡介
《極端氣候事件的檢測、診斷與可預測性研究》將非線性動力學套用於極端氣候事件研究中，尋求在極端氣候事件理論及方法上的創新和突破，給出了確定極端氣候事件閾值、以及提取極端氣候事件群發性和持續性特徵的新方法，從可預報性的角度給出了極端氣候事件綜合指標的定義。引入統計物理學中“最概然”的概念，以最概然要素作為研究氣候背景場變化的一個新思路。從氣候機率分布的意義上研究了溫度破紀錄事件的統計性質，利用極值理論研究氣候模態對區域極端事件的影響.對極端事件的前兆信號做了較系統的定量化研究。以東北夏季低溫、破紀錄高溫、破紀錄低溫、破紀錄乾旱作為極端氣候事件的一個特例，初步嘗試極端氣候事件及其變化趨勢的預測。《極端氣候事件的檢測、診斷與可預測性研究》不僅給出了研究極端氣候事件的方法和原理，也給出了具體的數學推導、計算步驟、套用實例及分析思路要點。《極端氣候事件的檢測、診斷與可預測性研究》可供氣象科研、業務人員和相關專業院校師生閱讀，尤其適合於具有一定數學、物理基礎的人員使用。《極端氣候事件的檢測、診斷與可預測性研究》的研究思路也可為非線性、海洋、水文、金融等相關行業從業人員提供參考。 {zzjj}
目錄
序言
前言
第一章 極端氣候事件研究進展
1.1 極端氣候事件研究的必要性
1.2 極端氣候事件研究現狀
1.2.1 極端氣候事件的定義和指標研究
1.2.2 極端氣候事件的檢測研究
1.2.3 極端氣候事件的頻率、強度和趨勢研究
1.2.4 極端氣候事件群發性研究
1.3 極端氣候事件研究中存在的科學問題
1.3.1 不確定性問題
1.3.2 極端氣候事件綜合指標問題
1.3.3 極端氣候事件時空群發性問題
1.3.4 極端氣候事件評估的問題
1.4 小結與討論
參考文獻
第二章 極值統計模型
2.1 廣義極值模型（GEV）
2.1.1 數學描述I
2.1.2 區組模型的極限分布
2.2 廣義Pareto模型（GPD）
2.2.1 數學描述
2.2.2 閾值模型的極限分布
2.2.3 閾值公式
2.3 中值和均值檢測方法
參考文獻
第三章 去趨勢波動分析檢測方法及初步套用
3.1 DFA方法的基本理論
3.2 極端氣候事件閾值的算法
3.2.1 替代數據方法介紹
3.2.2 確定極端氣候事件閾值的算法
3.2.3 算法檢驗
3.2.4 確定極端氣候事件閾值
3.2.5 極端氣候事件閾值檢驗
3.3 小結與討論
參考文獻
第四章 群發性與持續性特徵的檢測識別方法
4.1 群發性特徵的檢測識別及適用性研究
4.1.1 二維泊松過程理論
4.1.k階階最近鄰距離算法的適用性研究
4.2 群發性特徵識別方法的有效性研究
4.2.1 空間點過程理論在極端氣候事件中的套用
4.2.2 群發性特徵識別套用的流程設計
4.2.3 群發性特徵識別的有效性檢測
4.3 小結與討論
參考文獻
第五章 破紀錄事件分析方法及其預測理論
5.1 破紀錄事件的理論基礎
5.1.1 破紀錄事件的定義
5.1.2 破紀錄事件的分類
5.2 破紀錄事件的機率模型
5.3 破紀錄事件的預測理論.
5.3.1 破紀錄事件的強度
5.3.2 破紀錄事件的時間
5.3.3指數分布中的破紀錄事件
5.3.4 常態分配中的破紀錄事件
5.4 增溫趨勢下的溫度破紀錄事件
5.4.1 指數分布
5.4.2 常態分配
5.5 小結與討論
參考文獻
……
第六章 基於DFA方法極端氣候事件綜合指標的判定
第七章 極端氣候事件群發性和持續性特徵
第八章 基於機率理論的極端氣候事件時空分布特徵研究
第九章 大氣環流基本模態與極端氣候事件的聯繫
第十章 極端氣候事件的可預測理論
第十一章 破紀錄事件及其預估
第十二章 年代際旱澇趨勢轉折預測
