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1 绪论1

1.1　气候统计诊断概述1

1.2　气候统计预测概述6

2　基本气候状态的统计量13

2.1　中心趋势统计量13

2.2　变化幅度统计量15

2.3　分布特征统计量16

2.4　相关统计量18

3　基本气候状态的统计检验23

3.1　统计检验概述23

3.2　气候稳定性检验24

3.3　相关性检验30

3.4　分布的统计检验32

4　气候变化趋势分析36

4.1　线性倾向估计37

4.2　滑动平均41

4.3　累积距平43

4.4　五、七和九点二次平滑45

4.5　五点三次平滑46

4.6　三次样条函数47

4.7　潜在非平稳气候序列趋势分析51

4.8　变化趋势的显著性检验55

5　气候突变检测57

5.1　滑动t检验58

5.2　克拉默（Cramer）法60

5.3　山本（Yamamoto）法61

5.4　曼-肯德尔（Mann-Kendall）法63

5.5　佩蒂特（Pettitt）方法66

5.6　勒帕热（Le Page）法66

5.7　BG（Bernaola-Galvan）分割算法69

6　气候序列周期提取方法71

6.1　功率谱71

6.2　最大熵谱76

6.3　交叉谱82

6.4　多维最大熵谱88

6.5　奇异谱分析93

6.6　小波分析99

7　气候变量场时空结构的分离105

7.1　经验正交函数分解106

7.2　扩展经验正交函数分解113

7.3　旋转经验正交函数分解117

7.4　复经验正交函数分解125

7.5　主振荡型分析131

7.6　循环稳态主振荡型分析137

7.7　复主振荡型分析140

8　两气候变量场相关模态的分离143

8.1　奇异值分解式定理及其计算144

8.2　典型相关分析146

8.3　BP典型相关分析157

8.4　奇异值分解160

8.5　SVD与CCA及有关问题的讨论169

9　气候信号检测方法172

9.1　气候信号与噪声172

9.2　气候信号检测方法概述173

9.3　小波变换原理的延拓及应用175

9.4　经验模态分解-希尔伯特（Hilbert）-黄氏（Huang）变换182

9.5　MTM-SVD方法191

9.6　地统计学在气象分析中的应用204

10　最优回归预测模型213

10.1　多元线性回归的基本方法214

10.2　最优子集回归220

10.3　主成分回归226

10.4　特征根回归230

10.5　岭回归235

11　均生函数预测模型239

11.1　均值生成函数239

11.2　双评分准则244

11.3　均生函数预测模型247

11.4　模糊均生函数模型253

11.5　最优气候均态模型256

12　气候趋势预测及集成预测新方法260

12.1　全国夏季降水趋势分布预测方法260

12.2　全国夏季降水区域动态权重集成预测267

12.3 华北干旱的多时间尺度组合预测模型269

参考文献277

附录285