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第1章 气候系统复杂性研究进展1

1.1气候系统复杂网络研究进展1

1.1.1气候系统的复杂性1

1.1.2气候系统空间结构特征2

1.1.3复杂网络研究3

1.1.4典型的网络模型4

1.1.5气候系统复杂网络6

1.2气候系统关联性进展10

1.2.1关联性分析方法研究10

1.2.2全球环流系统空间关联性研究11

1.2.3全球温度场空间关联性研究15

1.2.4全球温度场与环流场间的关联性19

1.3信息论和气候系统可预报性研究进展19

1.3.1天气气候的可预测性及其预测19

1.3.2信息论20

1.3.3信息论在气象学的应用23

1.4本章小结与讨论24

参考文献25

第2章 全球温度场时空关联性35

2.1全球温度场时空关联性特征35

2.1.1温度场关联性研究方法35

2.1.2全球温度场关联性时空分布特征36

2.2时间延迟对全球温度场关联性的影响49

2.2.1时间延迟的关联性分析方法49

2.2.2时间延迟对全球温度场关联性50

2.3全球变暖和极端事件对全球温度场关联性的影响54

2.3.1增/降温趋势对全球温度场关联性的影响54

2.3.2极端温度事件对全球温度场关联性的影响57

2.4本章小结与讨论61

参考文献62

第3章 全球高度场时空关联性64

3.1全球高度场时空关联性特征64

3.1.1高度场关联性分析方法64

3.1.2高度场关联性的空间分布64

3.1.3关联系数与延迟天数的关系66

3.1.4关联系数随时间的演变71

3.2北太平洋关联中心特征72

3.2.1北太平洋负关联中心的空间分布特征73

3.2.2北太平洋负关联中心超前关联特征77

3.3本章小结与讨论79

参考文献80

第4章 气候系统复杂网络的构建81

4.1全球温度场复杂网络81

4.1.1复杂网络性质及结构特征量81

4.1.2温度关联网络的构建82

4.1.3温度关联网络的结构特征83

4.2环流系统复杂网络88

4.2.1环流系统关联网络的构建88

4.2.2环流系统关联网络的结构特征89

4.3全球海气相互作用双层网络91

4.3.1海气双层网络的构建92

4.3.2海气双层网络的结构特征93

4.4四种气候要素空间关联结构特征100

4.4.1四种要素关联网络的构建和结构特征100

4.4.2网络平均顶点度的时间演变特征105

4.5本章小结与讨论106

参考文献107

第5章 温度序列的复杂网络特征111

5.1温度序列的复杂网络拓扑性质111

5.1.1三种时间序列的构造112

5.1.2三种序列的粗粒化方法112

5.1.3三种波动网络114

5.2中国温度变化的网络区域性研究122

5.2.1温度资料粗粒化122

5.2.2温度序列波动网络构建122

5.2.3网络特征量的空间分布特征123

5.3二分图的温度网络拓扑性质研究130

5.3.1二分图原理131

5.3.2二分图温度网络的构建131

5.3.3二分图温度网络节点统计性质133

5.3.4二分图温度网络项目统计性质135

5.4本章小结与讨论138

参考文献139

第6章 气候系统复杂网络的结构稳定性141

6.1温度系统网络的结构稳定性141

6.1.1网络结构稳定性分析141

6.1.2资料长度的影响141

6.1.3准周期振荡的影响143

6.1.4极端事件的影响145

6.1.5 El Nino年和La Nina年的影响149

6.1.6关键区域的影响151

6.2环流系统网络的稳定性152

6.2.1遥相关型对网络稳定性的影响153

6.2.2南极偶极子对网络稳定性的影响156

6.3三维海气作用关键区的年代际变化和空间配置157

6.3.1主模态组分的年代际变化158

6.3.2关键区不同组合态的空间配置161

6.4本章小结与讨论166

参考文献167

第7章 气候系统复杂网络的应用研究169

7.1温度关联指数的定义和应用169

7.1.1 TPTI指数的定义169

7.1.2 TPTI指数的年代际特征173

7.1.3 TPTI指数和中国夏季降水的关系173

7.1.4 TPTI指数对应的中国夏季降水的环流特征176

7.1.5 TPTI指数与El Nino和La Nina的可能联系179

7.2北半球遥相关型的年代际配置特征182

7.2.1北半球中高纬度环流系统空间结构的时间演变特征182

7.2.2北半球中高纬度环流系统遥相关型的年代际配置特征184

7.2.3遥相关型与中国夏季降水的可能联系196

7.2.4多因子物理统计模型的构建198

7.2.5基于多因子物理统计模型的中国夏季降水预测方法200

7.2.6独立样本回报检验201

7.3动态北太平洋指数在长江中下游夏季降水预测中的应用研究202

7.3.1动力和统计相结合的相似误差订正方法203

7.3.2相似误差场的选取204

7.3.3基于MNPI与NPI的降水预报204

7.3.4长江中下游地区夏季降水预测的相似误差订正分析207

7.3.5 2003～2009年独立样本回报208

7.3.6单因子加权相似误差订正方法在中国汛期降水预测中的应用216

7.4三维海气相互作用和长江中下游汛期降水217

7.4.1长江中下游汛期降水及影响因素218

7.4.2三维海气相互作用指数218

7.4.3基于三维海气相互作用指数的长江中下游降水的订正219

7.5本章小结与讨论222

参考文献224

第8章 气候系统信息特征及可预测性研究227

8.1信息熵的适用性研究227

8.1.1信息熵的计算228

8.1.2计算方法对信息熵的影响230

8.1.3实际气象资料信息熵与样本量232

8.2全球温度场和高度场信息熵的时空特征234

8.2.1气象要素信息熵的定义与计算235

8.2.2温度场信息熵236

8.2.3高度场信息熵242

8.3北半球高度场的可预测精度与经向信息传输245

8.3.1高度场的可预测性判断方法246

8.3.2可预测精度和经向信息传输整体特征248

8.3.3不同时间尺度上的可预测精度和信息传输253

8.3.4不同季节对可预测精度和信息传输的影响263

8.4本章小结与讨论266

参考文献267