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第一章绪论
1.1研究极端气候事件的意义
1.2极端气候事件国外研究现状
1.3极端气候事件国内研究现状
1.4本文研究问题的提出
1.4.1不同百分位阈值定义极端气候事件的对比分析
1.4.2极端气候事件群发性问题的提出
1.4.3群发性的已有研究和讨论
1.5本文研究的主要内容
1.6本文的创新性
第二章 k阶最近邻距离提取算法及其理论研究
2.1基于k阶最近邻距离的丛集区域的提取算法
2.1.1算法的核心思想简介
2.1.2算法的理论基础
2.1.3混合分布数据点的丛集点提取算法
2.1.4期望最大化算法(EM算法)计算分布参数
2.2错误率影响要素的初步研究
2.2.1保持k和R一定,变化n
2.2.2保持n和R一定,变化k
2.2.3保持k和n不变,变化R
2.3算法适用范围的研究
2.3.1数据点数目保持一定
2.3.2数据点数目与算法适用范围的研究
2.3.3算法的适用范围小结
2.4临界值R1的修正研究
2.4.1分布参数比值R的计算值与理论值的比较
2.4.2临界值的修正讨论
2.5理想数据点设置的拓展
2.5.1数据点分布形态的研究
2.5.2数据点的权重研究
2.6本章小结
第三章算法在极端气候事件中的实现及其有效性检测
3.1算法在极端气候事件中应用的可能性与意义
3.2研究的前提和基础
3.2.1区域范围和所用资料
3.2.2极端气候事件的定义
3.2.3权重的定义
3.3算法在极端气候事件研究中的实现
3.3.1算法在极端气候事件研究中应用的基本流程
3.3.21960-2005年夏季高温99%逐年群发站点提取流程逐步介绍
3.4算法在极端气候事件应用中的有效性检测
3.4.1有效性检测的说明和具体方法
3.4.2极端气候事件的有效性检测
3.5本章小结
第四章极端高温事件的群发性研究
4.1研究对象和总体研究思路
4.1.1研究对象
4.1.2论文总体研究思路
4.2夏季高温事件的群发性研究
4.2.1夏季高温事件的年际群发性研究
4.2.2年代际群发性指数的定义
4.2.3夏季高温事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
4.2.4夏季高温事件区域10年代际群发性特征分析
4.3异常偏高事件的群发性研究
4.3.1异常偏高事件的年际群发性研究
4.3.2异常偏高事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
4.3.3异常偏高事件区域10年代际群发性特征分析
4.4本章小结
第五章极端低温事件的群发性研究
5.1频次和强度两种定义权重的方法对比研究
5.2冬季低温事件的群发性研究
5.2.1冬季低温事件的年际群发性研究
5.2.2冬季低温事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
5.2.3冬季低温事件区域10年代际群发性特征分析
5.3异常偏低事件的群发性研究
5.3.1异常偏低事件的年际群发性研究
5.3.2异常偏低事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
5.3.3异常偏低事件区域10年代际群发性特征分析
5.4本章小结
第六章极端降水事件的群发性研究
6.1大暴雨事件的群发性研究
6.1.1大暴雨事件的年际群发性研究
6.1.2大暴雨事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
6.1.3大暴雨事件区域10年代际群发性特征分析
6.2强降水事件的群发性研究
6.2.1强降水事件的年际群发性研究
6.2.2强降水事件年代际群发性指数高值区的讨论和分析
6.2.3强降水事件区域10年代际群发性特征分析
6.3极端气候事件群发性的分析与讨论
6.3.1极端气候事件区域一致性的讨论
6.3.2经济区域与气候区域的年代际君发性指数关系初探
6.4本章小结
第七章极端气候事件的年际群发性结果图分析
7.1 20世纪90年代以来我国极端气候事件概述及其与群发性结果的对比分析
7.1.1各年的极端气候事件概述及极端气候事件的群发结果图
7.1.20世纪90年代以来重大气候异常年份的分析
7.1.3与已有研究的对比讨论
7.1.4与历史概况的对比讨论
7.2极端气候事件的可能影响因子分析
7.2.1火山活动与极端高温事件的群发性关系
7.2.2太阳活动对极端气候事件的影响
7.2.3东亚季风指数与极端气候事件的相关性研究
7.2.4 ENSO事件与极端降水事件的群发性
7.3本章小结
第八章总结、讨论与展望
8.1全文总结
8.2相关问题的讨论
8.3下一步工作展望
参考文献
附录
致谢
兰州大学;