| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 前言 | 第8-14页 |
| 一、研宄背景与意义 | 第8-9页 |
| 二、国内外研宄动态 | 第9-13页 |
| 三、研究内容 | 第13-14页 |
| 第一章 资料与方法 | 第14-18页 |
| ·南京市气候与经济状况介绍 | 第14页 |
| ·资料 | 第14-16页 |
| ·资料来源 | 第14-15页 |
| ·极端气温阈值的定义 | 第15页 |
| ·极端气温指数的确定 | 第15-16页 |
| ·分析方法 | 第16-18页 |
| ·趋势系数的计算与检验 | 第16页 |
| ·趋势系数的计算 | 第16页 |
| ·蒙特卡洛(Monte carlo)检验 | 第16页 |
| ·线性回归系数 | 第16-17页 |
| ·5点平滑器 | 第17页 |
| ·气温距平 | 第17-18页 |
| 第二章 南京市极端温度时间变化特征分析 | 第18-27页 |
| ·1951-2011年南京市年平均温度时间变化 | 第18-21页 |
| ·1951-2011年南京市平均最高与最低气温的季节分布 | 第21页 |
| ·1951-2011年南京极端气温时间趋势变化研究 | 第21-26页 |
| ·南京年极端最高气温、极端最低气温的时间变化特征 | 第21-23页 |
| ·南京年极端最高气温、极端最低气温频数的趋势变化 | 第23-24页 |
| ·南京年高、低温日数的趋势变化 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 南京市极端温度与GDP的关联与突变分析 | 第27-37页 |
| ·灰关联理论 | 第27-28页 |
| ·改变点的灰关联度搜索算法 | 第28-30页 |
| ·实证分析 | 第30-36页 |
| ·南京市极端气温事件与GDP的关联分析 | 第30-31页 |
| ·南京市极端温度时间序列与GDP的改变点选择 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 南京市高低温风险预测 | 第37-59页 |
| ·方法介绍 | 第38-43页 |
| ·马尔可夫链的简单介绍 | 第38页 |
| ·加权马尔可夫模型 | 第38-41页 |
| ·灰色加权马尔可夫模型 | 第41-43页 |
| ·数据处理 | 第43-47页 |
| ·实证分析 | 第47-57页 |
| ·采用加权马尔可夫链预测南京市低温风险 | 第47-51页 |
| ·确定分级标准划分状态 | 第47-49页 |
| ·模型检验 | 第49-50页 |
| ·基于低温赋权总指数的2012年南京市低温风险预测 | 第50-51页 |
| ·采用灰色加权马尔可夫预测南京市低温风险 | 第51-56页 |
| ·建立GM(1,1)模型 | 第51-53页 |
| ·确定分级标准划分状态 | 第53-54页 |
| ·模型检验 | 第54-55页 |
| ·基于灰精度指标的2012年南京市低温风险预测 | 第55-56页 |
| ·采用加权马尔可夫链和灰色加权马尔可夫链预测2012年南京市高温风险 | 第56-57页 |
| ·两种模型预测结果比较 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第59-61页 |
| ·研究结论 | 第59页 |
| ·研究的创新点 | 第59-60页 |
| ·讨论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
