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极端气候事件的检测诊断与可预测性研究


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极端气候事件的检测诊断与可预测性研究
  • 书号:9787030329981
    作者:封国林等
  • 外文书名:
  • 丛书名:
  • 装帧:
    开本:16
  • 页数:368
    字数:542
    语种:
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2011/12/26
  • 所属分类:P46 气候学
  • 定价: ¥90.00元
    售价: ¥72.00元
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本书将非线性动力学研究成果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。利用Box-Cox变换得到原序列的偏态概率密度分布函数,建立了相应的经验百分位值的计算公式。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气候事件的影响,对极端气候事件的前兆信号做了较系统性的定量化研究。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特例,初步尝试对极端气候事件及其变化趋势的预测。本书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。
本书可供气象科研、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。本书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。
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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
    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)
    4.1.3 k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
    6.1 基于DFA-S方法及综合指标的极端高温事件研究
    6.1.1 极端高温事件阈值有效性检验
    6.1.2 极端高温事件发生次数
    6.1.3 极端高温事件综合指标
    6.1.4 基于综合指标的极端高温事件研究
    6.1.5 极端高温事件发生次数的年际变化
    6.1.6 极端高温事件综合指标的年际变化
    6.2 基于DFA-S方法及综合指标的极端低温事件研究
    6.2.1 极端低温事件阈值有效性检验
    6.2.2 极端低温事件发生次数
    6.2.3 极端低温事件综合指标
    6.2.4 基于综合指标的极端低温事件研究
    6.2.5 极端低温事件发生次数的年际变化
    6.2.6 极端低温事件综合指标的年际变化
    6.3 基于DFA-S方法及综合指标的极端降水事件研究
    6.3.1 极端降水事件阈值有效性检验
    6.3.2 极端降水事件发生次数
    6.3.3 极端降水事件综合指标
    6.3.4 基于综合指标的极端降水事件研究
    6.3.5 极端降水事件发生次数的年际变化
    6.3.6 极端降水事件综合指标的年际变化
    6.4 小结与讨论
    参考文献
    第七章 极端气候事件群发性和持续性特征
    7.1 极端气候事件群发性特征
    7.1.1 年际群发性特征
    7.1.2 气候分区的群发性特征
    7.2 群发性的年代际空间演变特征
    7.2.1 年代际群发性指数
    7.2.2 极端温度事件群发性的年代际空间演变特征
    7.2.3 极端降水事件群发性的年代际空间演变特征
    7.3 旱涝灾害的持续性特征
    7.3.1 使用资料及旱涝因子的定义
    7.3.2 旱(涝)尺度因子的时间演化特征
    7.3.3 近1041年气候分区旱涝持续性特征
    7.4 小结与讨论
    参考文献
    第八章 基于概率理论的极端气候事件时空分布特征研究
    8.1 中国极端温度、降水概率分布的时空变化分析
    8.1.1 系统聚类法
    8.1.2 温度、降水极值概率特征区域的划分
    8.1.3 温度、降水概率分布空间变化特征
    8.1.4 温度、降水概率分布的季节变化
    8.1.5 温度、降水概率分布在不同气候态的变化特征
    8.2 中国夏季高温极值的概率分布特征及其演变
    8.2.1 夏季高温极值的偏态拟合函数
    8.2.2 中国夏季高温极值的概率分布特征
    8.2.3 中国夏季高温极值偏态指数的变化特征
    8.2.4 中国夏季最概然高温极值的演变
    8.2.5 剔除不同尺度高温极值对偏态指数和最概然高温极值的影响
    8.3 中国夏季日平均温度偏态性分布规律研究
    8.3.1 偏态指数λ分布特征
    8.3.2 偏态指数λ变化的含义
    8.3.3 年际日平均温度对最概然温度的影响
    8.3.4 不同气候态的最概然温度比较
    8.4 最概然温度背景下不同气候态中国夏冬季极端温度事件时空分布特征
    8.4.1 资料及方法
    8.4.2 不同气候态下极端温度事件空间分布
    8.4.3 不同气候态下极端温度事件的时间演化
    8.5 基于偏态分布的百分位估计公式的建立
    8.5.1 数据与方法
    8.5.2 顺序统计量
    8.5.3 基于偏态分布的第m个顺序统计量的分布特征
    8.5.4 经验百分位公式的建立
    8.5.5 偏态与Jenkinson方法相同百分位下温度顺序统计量位置的比较
    8.6 小结与讨论
    参考文献
    第九章 大气环流基本模态与极端气候事件的联系
    9.1 月极端降水特征与大气涛动的联系
    9.1.1 月极端降水的空间分布特征
    9.1.2 月极端降水对南方涛动(SO)的响应
    9.2 月极端温度特征与大气涛动的联系
    9.2.1 月极端高温的空间分布特征
    9.2.2 月极端低温的空间分布特征
    9.2.3 月极端温度对南方涛动(SO)和北大西洋涛动(NAO)的响应
    9.3 月极端温度分布与全球变暖的联系
    9.3.1 气候变暖对极端高温分布的影响
    9.3.2 气候变暖对极端低温分布的影响
    9.4 小结与讨论
    参考文献
    第十章 极端气候事件的可预测理论
    10.1 中国旱涝极端气候事件前兆信号及可预测性研究
    10.1.1 前兆信号定义及提取原理
    10.1.2 前兆信号预测性检验
    10.1.3 中国PDSI极端气候事件前兆信号及可预测性
    10.1.4 中国范围内区域性PDSI极端气候事件前兆信号及可预测性
    10.2 长程相关性与可预测性
    10.2.1 方法
    10.2.2 数值试验方案
    10.2.3 高温资料关联长度的空间分布特征
    10.2.4 影响高温资料关联长度的因素
    10.3 极端气候事件再现时间的长程相关性
    10.3.1 Lorenz系统极端气候事件长程相关性及其记忆性特征
    10.3.2 温度资料中极端气候事件的长程相关性及其记忆性
    10.4 中国降水和温度变化在干旱形成中的作用
    10.4.1 资料
    10.4.2 预测模型的构建
    10.4.3 模型适用性
    10.4.4 降水与温度在中国干旱形成中的作用
    10.4.5 概率统计模型预测的回报检验
    10.4.6 降水及温度变化在中国不同区域干旱形成中的影响
    10.5 2009年中国东北夏季低温的预测
    10.5.1 东北夏季低温事件定义
    10.5.2 2009年夏季500hPa高度及温度距平分布
    10.5.3 东北冷涡活动与长春、哈尔滨夏季低温
    10.5.4 长春、哈尔滨夏季温度典型年大气环流合成场特征
    10.5.5 极涡、北太平洋海气环流系统年代际变化对长春和哈尔滨夏季平均温度变化影响
    10.5.6 东北夏季温度与北太平洋涛动的半年季节尺度遥相关
    10.5.7 2009年夏季低温前期环流特征
    10.5.8 东北冷涡活动异常的前期500hPa高度场谐波分析
    10.6 小结与讨论
    参考文献
    第十一章 破纪录事件及其预估
    11.1 温度破纪录事件的时空分布特征
    11.1.1 温度破纪录事件频次的分布
    11.1.2 温度破纪录事件频次的季节性特征
    11.1.3 温度破纪录事件年发生频次变化趋势
    11.1.4 温度破纪录事件平均强度的变化趋势
    11.1.5 温度破纪录事件与太平洋暖池的关系
    11.2 温度破纪录事件的预估
    11.2.1 序列X_H/X_L分布的标准偏差
    11.2.2 温度破纪录事件的发生强度及时间
    11.2.3 温度破纪录事件的饱和值
    11.3 高温破纪录事件的蒙特卡洛模拟研究
    11.3.1 南京站1961~2000年温度变化特征分析
    11.3.2 温度破纪录事件的蒙特卡洛模拟
    11.3.3 温度破纪录事件的累积概率分布
    11.3.4 全球变暖对高温破纪录事件的影响
    11.3.5 相关性对破纪录事件的影响
    11.4 中国干旱指数破纪录事件的时空分布特征
    11.4.1 资料及研究区域划分
    11.4.2 PDSI破纪录事件的定义
    11.4.3 PDSI的概率密度分布函数
    11.4.4 PDSI破纪录事件发生频次
    11.4.5 PDSI破纪录事件的区域特征
    11.4.6 PDSI破纪录事件年发生频次变化趋势
    11.4.7 PDSI破纪录事件的年代际特征
    11.4.8 PDSI破纪录事件强度变化趋势
    11.4.9 PDSI破纪录事件和中印度降水及太平洋年代际涛动的关系
    11.4.10 PDSI破纪录事件预估研究
    11.5 小结与讨论
    参考文献
    第十二章 年代际旱涝趋势转折预测
    12.1 年代际尺度旱涝变化特征研究的发展
    12.1.1 中国年代际旱涝趋势转折的研究
    12.1.2 影响中国年代际旱涝变化的主要海气系统
    12.1.3 年代际旱涝趋势转折预测的困难
    12.1.4 年代际旱涝趋势转折预测的可能途径
    12.2 中国近50年旱涝转折时空分布特征
    12.2.1 近50年PDSI概率分布
    12.2.2 近50年区域PDSI主周期分析
    12.2.3 分季节PDSI变化趋势分析
    12.3 年代际旱涝转折与主要气候因子间的关系
    12.3.1 PDSI及主要气候系统因子的尺度分离
    12.3.2 中国PDSI各时间尺度分量与PDO、东亚季风与太阳黑子的关系
    12.3.3 分季节PDO、季风指数、太阳黑子与PDSI的相关分布
    12.4 中国干旱趋势年代际转折预测研究
    12.4.1 干旱趋势转折点的提取与预测
    12.4.2 干旱序列预测效果回报检验
    12.4.3 中国未来30年干旱趋势转折预测
    12.4.4 时空序列模型的构建及其在年代际转折预测中的应用
    12.5 小结与讨论
    参考文献
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