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第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2极端气候事件观测事实的研究
1.3研究进展
1.4科学问题
1.5本文主要研究内容
第二章去趋势波动分析方法参数确定
2.1去趋势波动分析介绍
2.2不同参数s对长程相关指数的影响
2.3用互信息确定参数s算法
2.4理想随机序列验证
2.5理想混沌序列验证
2.6不同长度理想序列验证
2.7去趋势波动分析方法对数据量的要求
2.8本章小结
第三章去趋势波动分析方法和替代数据法确定极端事件阈值
3.1利用去趋势波动分析法和替代数据法确定极端事件的阈值算法
3.2利用去趋势波动分析法和替代数据法确定极端事件的阈值算法基本思想
3.3利用去趋势波动分析法和替代数据法确定极端事件阈值
3.4算法检验-初始序列
3.5算法检验-原始序列去除极值
3.6算法检验-初始序列去除极值
3.7本章小结
附表
第四章使用DFA-S方法对北京地区极端气候事件的分析研究
4.1使用DFA-S方法确定北京市近40来极端高温事件的阈值
4.2使用DFA-S方法确定北京市近40来极端低温事件的阈值
4.3使用DFA-S方法确定北京市近40来极端降水事件的阈值
4.4本章小结
附表
第五章基于DFA-S方法及综合指标的极端高温事件研究
5.1极端高温事件阈值
5.3极端高温事件阈值、平均温度和最高温度的比较分析
5.4极端高温事件发生次数
5.5极端高温事件综合指标
5.6极端高温事件发生次数的年际变化
5.7极端高温事件累计极端温度的年际变化
5.8极端高温事件综合指标的年际变化
5.9极端高温事件综合指标的年际时空分布特征及其变化
5.10极端高温事件的极端温度与全球海温的奇异值分解
5.11本章小结
第六章基于DFA-S及综合指标的极端低温事件研究
6.1极端低温事件阈值
6.2极端低温事件阈值有效性检验
6.3极端低温事件阈值、平均温度和最低温度的比较分析
6.4极端低温事件发生次数
6.5极端低温事件综合指标
6.6极端低温事件发生次数的年际变化
6.7极端低温事件极端温度的年际变化
6.8极端低温事件综合指标的年际变化
6.9极端低温事件综合指标的年际时空分布特征及其变化
6.10极端低温事件的综合指标与全球海温的奇异值分解
6.11本章小结
第七章基于DFA-S及综合指标的极端降水事件研究
7.1极端降水事件阈值
7.2极端降水事件阈值有效性检验
7.3极端降水事件阈值、雨日平均降水量和雨日数的比较分析
7.4极端降水事件发生次数
7.5极端降水事件综合指标
7.6极端降水事件发生次数的年际变化
7.7极端降水事件极端降水量的年际变化
7.8极端降水事件综合指标的年际变化
7.9极端降水事件综合指标的年际时空分布特征及其变化
7.10极端降水事件综合指标与全球海温的奇异值分解
7.11本章小结
第八章全文总结与展望
8.1全文总结
8.2存在问题及展望
参考文献
致 谢
附录：博士研究生期发表论文情况
