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目录1

前言1

第一章 引言1

§1.1 长期预报的意义1

§1.2 确定性论和概率论1

§1.3 长期数值预报2

§1.4 统计分析与预报4

§1.5 统计动力预测8

第二章 浑沌10

§2.1 导致长期预报不准确的因素10

§2.2 外在随机因素和内在随机因素10

§2.3 浑沌和相空间11

§2.4 吸引子12

§2.5 四种吸引子的功率谱14

§2.6 浑沌举例15

§2.7 浑沌的研究方法19

第三章 分数维、Lyapunov指数及其应用21

§3.1 Lyapunov指数21

§3.2 维数和熵23

§3.3 从单变量时间序列提取关联维数和Lyapunov指数27

§3.4 分数维和Lyapunov指数的计算实例32

§3.5 长期预报的可行性问题37

§3.6 长期预报的相空间理论41

第四章 长期预报的相空间被动式模式44

§4.1 相空间距平符号传播相似模式44

§4.2 距平符号预报的相空间“正、反规则”模式46

§4.3 长期预报的相空间线性模式48

§4.4 长期预报的相空间非线性模式52

§4.5 长期预报的Lyapunov指数模式55

§4.6 超长期预报的相空间技术57

§4.7 相空间模式的预报误差估计60

第五章 长期预报的相空间主动式模式64

§5.1 长期预报的自组织建模技术64

§5.2 长期预报的相空间模处理组合法（GMMDH）68

§5.3 长期预报的多模平衡法72

§5.4 长期预报的相空间分量组合法76

§5.5 长期预报的相空间分量平衡法79

第六章 长期预报的相空间模式的应用和检验81

§6.1 距平符号预报法的应用和检验81

§6.2 相空间被动式线性模式的应用和检验85

§6.3 超长期预报试验及其检验结果90

§6.4 相空间主动式模式的应用和说明92

第七章 根据资料建立动力模式的试验96

§7.1 气候层次理论及其应用96

§7.2 气候突变的统计判别法103

§7.3 利用资料反演非线性动力模式107

§7.4 相空间反演建模113

§7.5 相空间最小方差建模技术115

第八章 有关的计算程序及其说明118

§8.1 从单变量时间序列计算关联维和平均可预报时间尺度的程序118

§8.2 从时间序列提取Lyapunov指数的程序120

§8.3 关于GMDH算法的程序123

§8.4 反演建模程序147

第九章 说明和展望153

参考文献154