●前言
第一章 經驗正交函數展開和主成分分析
§1.1 預備知識
§1.2 場的經驗正交函數展開和主成分分析
§1.3 旋轉EOF分析
§1.4 復經驗正交函數展開
§1.5 非線性主成分分析
參考文獻
第二章 主振蕩型分析和線性轉置模型
§2.1 主振蕩型分析
§2.2 復主振蕩型分析
§2.3 循環平穩POP分析
§2.4 線性轉置模型
參考文獻
第三章 奇異值分解和典型相關分析
§3.1 一般實矩陣SVI）運算的定義、性質和算法
§3.2 兩個場相互關繫的SVD分析方法
§3.3 常規的典型相關分析
§3.4 變形的CCA—BP法
§3.5 CCA用於月、季平均氣溫降水距平預報
§3.6 NCEP/CPC的集合典型相關分析預報（ECC）
§3.7 非線性典型相關分析（NLCCA）
§3.8 非線性典型相關分析用於熱帶太平洋SS"rA預報
參考文獻
第四章 冗餘分析
§4.1 預備知識
§4.2 冗餘分析
§4.3 冗餘分析與CCA比較
參考文獻
第五章 時間序列的頻率域分析方法I
§5.1 時間函數的頻譜
§5.2 隨機過程
§5.3 平穩隨機過程的功率譜
§5.4 時間序列的離散傅裡葉級數分析
§5.5 濾波
§5.6 小波分析
§5.7 諧波分析、功率譜分析、小波分析比較
§5.8 熱帶太平洋年際和年代際氣候變率的小波分析
參考文獻
第六章奇異譜分析
§6.1 單通道奇異譜分析
§6.2 SSA應用舉例
§6.3 多通道奇異譜分析
§6.4 多通道奇異譜分析應用舉例
§6.5 非線性奇異譜分析
參考文獻
第七章 氣候變率潛在可預報性的估計
§7.1 年際變率和潛在可預報性
§7.2 用方差分析法檢驗潛在可預報性
§7.3 信噪比與潛在可預報正確率上限的關繫
§7.4 應用例子
§7.5 氣候模式生成的模擬集合中的年際變率和可預報性估計
參考文獻
第八章 海洋動力模式與統計大氣相結合的預報方法
§8.1 中等復雜程度的海洋模式
§8.2 大氣對海洋強迫作用的數值模擬
§8.3 大氣對海洋強迫作用的診斷分析
§8.4 動力海洋與統計大氣相耦合的預報模型
§8.5 應用舉例
參考文獻
