氣候變率診斷和預(yù)測(cè)方法

前言
第一章 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)展開(kāi)和主成分分析
§1.1 預(yù)備知識(shí)
§1.2 場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)展開(kāi)和主成分分析
§1.3 旋轉(zhuǎn)EOF分析
§1.4 復(fù)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)展開(kāi)
§1.5 非線性主成分分析
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第二章 主振蕩型分析和線性轉(zhuǎn)置模型
§2.1 主振蕩型分析
§2.2 復(fù)主振蕩型分析
§2.3 循環(huán)平穩(wěn)POP分析
§2.4 線性轉(zhuǎn)置模型
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第三章 奇異值分解和典型相關(guān)分析
§3.1 一般實(shí)矩陣SVI）運(yùn)算的定義、性質(zhì)和算法
§3.2 兩個(gè)場(chǎng)相互關(guān)系的SVD分析方法
§3.3 常規(guī)的典型相關(guān)分析
§3.4 變形的CCA—BP法
§3.5 CCA用于月、季平均氣溫降水距平預(yù)報(bào)
§3.6 NCEP/CPC的集合典型相關(guān)分析預(yù)報(bào)（ECC）
§3.7 非線性典型相關(guān)分析（NLCCA）
§3.8 非線性典型相關(guān)分析用于熱帶太平洋SS“rA預(yù)報(bào)
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第四章 冗余分析
§4.1 預(yù)備知識(shí)
§4.2 冗余分析
§4.3 冗余分析與CCA比較
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第五章 時(shí)間序列的頻率域分析方法I
§5.1 時(shí)間函數(shù)的頻譜
§5.2 隨機(jī)過(guò)程
§5.3 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜
§5.4 時(shí)間序列的離散傅里葉級(jí)數(shù)分析
§5.5 濾波
§5.6 小波分析
§5.7 諧波分析、功率譜分析、小波分析比較
§5.8 熱帶太平洋年際和年代際氣候變率的小波分析
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第六章奇異譜分析
§6.1 單通道奇異譜分析
§6.2 SSA應(yīng)用舉例
§6.3 多通道奇異譜分析
§6.4 多通道奇異譜分析應(yīng)用舉例
§6.5 非線性奇異譜分析
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第七章 氣候變率潛在可預(yù)報(bào)性的估計(jì)
§7.1 年際變率和潛在可預(yù)報(bào)性
§7.2 用方差分析法檢驗(yàn)潛在可預(yù)報(bào)性
§7.3 信噪比與潛在可預(yù)報(bào)正確率上限的關(guān)系
§7.4 應(yīng)用例子
§7.5 氣候模式生成的模擬集合中的年際變率和可預(yù)報(bào)性估計(jì)
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第八章 海洋動(dòng)力模式與統(tǒng)計(jì)大氣相結(jié)合的預(yù)報(bào)方法
§8.1 中等復(fù)雜程度的海洋模式
§8.2 大氣對(duì)海洋強(qiáng)迫作用的數(shù)值模擬
§8.3 大氣對(duì)海洋強(qiáng)迫作用的診斷分析
§8.4 動(dòng)力海洋與統(tǒng)計(jì)大氣相耦合的預(yù)報(bào)模型
§8.5 應(yīng)用舉例
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