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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　針對(duì)副高異?；顒?dòng)和形態(tài)變異機(jī)理復(fù)雜，對(duì)我國(guó)長(zhǎng)江流域夏季災(zāi)害性天氣影響較大的事實(shí)，首先利用SVD，NLCCA、ANFIS和信息流等人工智能方法研究副高活動(dòng)異常與長(zhǎng)江中下游地區(qū)夏季災(zāi)害性天氣（如強(qiáng)降水、高溫等）之間的關(guān)系。引入信息擴(kuò)散，熵?cái)U(kuò)散和粗糙集理論等針對(duì)信息不完備的智能算法，有效地分析各種副高異常活動(dòng)的不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的特征，揭示潛在的規(guī)律。再運(yùn)用EOF分解與遺傳算法等啟發(fā)式蒙特卡羅算法，改進(jìn)傳統(tǒng)的自憶性和相空間重構(gòu)方法，從副高及其東亞夏季風(fēng)系統(tǒng)的實(shí)際觀測(cè)資料構(gòu)建包含季風(fēng)環(huán)流背景等因素加符合實(shí)際天氣情況的副高與東亞夏季風(fēng)非線性動(dòng)力模型；在對(duì)反演重構(gòu)的副高動(dòng)力模型進(jìn)行了系統(tǒng)深入的分岔、突變等動(dòng)力特性分析和討論，結(jié)合副高異?；顒?dòng)天氣事實(shí)，開(kāi)展副高活動(dòng)與變異的機(jī)理研究，從而達(dá)到加深對(duì)西太副高變動(dòng)影響長(zhǎng)江中下游地區(qū)夏季氣候變動(dòng)機(jī)理的認(rèn)識(shí)；探索副熱帶高壓動(dòng)力機(jī)理分析和其對(duì)長(zhǎng)江中下游地區(qū)災(zāi)害性天氣影響作用的新思路和新方法。通過(guò)研究，為西太副高變動(dòng)影響長(zhǎng)江中下游地區(qū)夏季氣候變動(dòng)機(jī)理提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《西太平洋副熱帶高壓異常活動(dòng)特征診斷與智能預(yù)測(cè)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

引言
篇副高及其影響因子的診斷分析
章西太平洋副高季節(jié)內(nèi)活動(dòng)與亞洲夏季風(fēng)系統(tǒng)的時(shí)延相關(guān)特征
1.1 研究資料與特征指數(shù)
1.1.1 研究資料
1.1.2 相關(guān)分析及其檢驗(yàn)
1.1.3 特征指數(shù)
1.2 副高面積指數(shù)與夏季風(fēng)系統(tǒng)成員關(guān)聯(lián)特征
1.2.1 2010年夏季副高活動(dòng)的基本事實(shí)
1.2.2 時(shí)滯相關(guān)分析
1.3 副高脊線指數(shù)與夏季風(fēng)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析
1.4 副高西脊點(diǎn)指數(shù)與夏季風(fēng)系統(tǒng)成員關(guān)聯(lián)分析
1.5 本章小結(jié)
第二章西太副高及其影響因子的年際變率和年代際變率分析研究
2.1 引言
2.1.1 資料與方法
2.1.2 西太副高年際變率的研究
2.1.3 西太副高影響因子的年際變率研究
2.1.4 西太副高及其影響因子年際變率的相關(guān)性分析
2.2 基于信息流方法副高與因子的相關(guān)性分析
2.2.1 信息流
2.2.2 副高指數(shù)及影響因子的選擇
2.2.3 副高脊線指數(shù)與所選因子之間的關(guān)系
2.3 本章小結(jié)
第三章西太副高中短期活動(dòng)的影響因子診斷檢測(cè)
3.1 引言
3.2 資料
3.3 診斷檢測(cè)方法
3.3.1 逐步回歸與子集回歸
3.3.2 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
3.4 副高活動(dòng)的影響因子
3.5 副高面積指數(shù)影響因子的時(shí)滯分析
3.6 副高脊線指數(shù)影響因子的時(shí)滯分析
3.7 副高西脊點(diǎn)指數(shù)影響因子的時(shí)滯分析
3.8 本章小結(jié)
第二篇副高變異案例庫(kù)建立及其對(duì)長(zhǎng)江中下游夏季天氣影響
第四章西太副高季節(jié)內(nèi)異?；顒?dòng)“案例庫(kù)”的建立
4.1 引言
4.2 西太副高季節(jié)內(nèi)異常活動(dòng)“案例庫(kù)”的建立
4.2.1 資料與方法
4.2.2 西太副高季節(jié)內(nèi)異常活動(dòng)“案例庫(kù)”的建立
4.2.3 西太副高及其影響因子的相關(guān)性研究
4.3 基于信息擴(kuò)散理論的西太副高季節(jié)內(nèi)異常的預(yù)報(bào)模型和診斷模型
4.3.1 資料說(shuō)明
4.3.2 理論與方法
4.3.3 基于信息擴(kuò)散理論的預(yù)報(bào)模型
4.4 本章小結(jié)
第五章基于CCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的副高活動(dòng)異常與長(zhǎng)江中下游地區(qū)夏季強(qiáng)降水的相關(guān)性研究
5.1 數(shù)據(jù)選取、處理及初步觀察
5.2 研究方法與過(guò)程