| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 大气运动的非平稳特征 | 第9-10页 |
| 1.3 慢特征分析法的发展以及其在气象上的应用 | 第10-11页 |
| 1.3.1 慢特征分析法的发展 | 第10-11页 |
| 1.3.2 SFA方法在气候时间序列上的应用 | 第11页 |
| 1.4 本文主要目的和方法 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 预测模型理论基础 | 第13-17页 |
| 2.1 相空间重构与嵌入定理 | 第13-14页 |
| 2.2 相空间动力学预报模式 | 第14-15页 |
| 2.3 单变量时间序列预测的全局近似法 | 第15页 |
| 2.4 包含外强迫的非平稳时间序列预测理论 | 第15-16页 |
| 2.5 小结 | 第16-17页 |
| 第三章 慢特征分析法的核心算法与算例分析 | 第17-20页 |
| 3.1 SFA方法的核心算法 | 第17-18页 |
| 3.2 SFA方法对嵌入维数的敏感性试验 | 第18-19页 |
| 3.3 小结 | 第19-20页 |
| 第四章 SFA方法提取二维非平稳系统中的外强迫信号 | 第20-30页 |
| 4.1 Henon映射 | 第20-21页 |
| 4.2 单时变参数Henon映射模型试验 | 第21-25页 |
| 4.3 双时变参数Henon映射模型试验 | 第25-28页 |
| 4.4 小结 | 第28-30页 |
| 第五章 北京市月平均气温时间序列外强迫重建与分析 | 第30-36页 |
| 5.1 北京市气温时间序列的外强迫重建与分析 | 第30-34页 |
| 5.2 小结 | 第34-36页 |
| 第六章 漠河站气温时间序列的外强迫重建及预测分析 | 第36-43页 |
| 6.1 漠河站气温时间序列的外强迫分析 | 第36-38页 |
| 6.2 漠河站气温时间序列的预测分析 | 第38-42页 |
| 6.2.1 结合基频分量的预测试验 | 第39-40页 |
| 6.2.2 基于Nino3区海温与SOLAR太阳辐射通量的预测试验 | 第40-42页 |
| 6.3 小结 | 第42-43页 |
| 第七章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 7.1 结论 | 第43-44页 |
| 7.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 作者在读期间科研成果简介 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |