极端事件检测、评价方法及中国近40年极端温度和降水事件时空变化研究
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摘要
极端气候事件及其衍生灾害对社会和经济的影响力和破坏力越来越严重，因此对极端气候事件发生、发展机制的研究，以及对极端气候事件的评价、预警都是非常重要的研究领域。目前国际上关于极端气候事件的研究重点主要为：
1、能否检测极端气候事件发生的变化?
2、极端气候事件的变化根据自然气候的变化是否异常?
3、通过什么方式减少认识上的不确定性?
4、能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?
本文的研究内容主要针对“通过什么方式减少认识上的不确定性?”和“能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?”这两个问题。
对于“通过什么方式减少认识上的不确定性?”这个问题而言，对于极端事件认识上最初的或是最基本的不确定性来源于极端事件的定义，目前国际上最多见的极端事件定义是采用百分位值阈值法，主要存在着三个方面的缺陷，即定义不统一、样本量要求不确定和结论不唯一。对于“能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?”这一问题，目前主要研究各种极端事件或极端气候指数发生的频次和强度，但单个特征只包含了极端事件某一个方面的信息，而不包含极端事件的整体信息，也就无法从整体上把握极端事件的变化特征。
针对第一个问题，本文使用去趋势波动分析(DFA)方法和替代数据法相结合的思路，得到一种新的、具有物理背景的、统一定义的确定极端事件阈值的方法：DFA-S方法，明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值，同时给出了本方法所需要的数据量即采样长度，得到的阈值是确定的、唯一的；针对第二个问题，本文将阈值、平均极端高温度数与阈值的差值和极端高温发生次数综合起来，从可预报性的角度给出了极端事件综合指标的定义。本文工作为极端气候事件的研究提供了一条新的思路和方法。主要结果和结论如下：
(1)基于信息论基本原理，采用符号分析的方法计算互信息函数，确定DFA方法中参数s的选取，这一算法完全基于数据本身，从而具有较好的客观性，而且当序列的长度发生了变化，但对于同一系统，使用本算法得到的结果是稳定的。互信息函数算法也可以判断所研究序列的长度是否符合计算DFA指数的要求，判断某一长度的序列是否适用于DFA方法。
(2)使用将去趋势波动分析(DFA)方法和替代数据法相结合的思路，寻找一个临界值，在小于该临界值的数据点位置不变时，对大于该临界值的数据点，无论这些数据点彼此之间的位置如何变化，对整个序列的DFA指数无影响，认为该临界值为阈值，将其称为DFA-S算法。通过理想数据和实际数据从不同的角度进行了反复检验，验证了DFA-S方法的有效性。
(3)将阈值看作是速度模；平均极端高温度数与阈值的差值作为温度模；极端高温发生次数视为温度梯度模，将阈值、平均极端高温度数与阈值的差值和极端高温发生次数综合起来，从可预报性的角度给出了极端事件综合指标的定义。
(4)使用DFA-S算法得到了中国1961-2000年间，极端高温、极端低温和极端降水事件的阈值，分析了它们的区域分布特征；基于得到的阈值，分析了极端高温、极端低温和极端降水事件1961-2000年间的发生频次和强度，分析了其气候背景和可能的影响因子；进一步得到衡量中国1961-2000年来的极端高温、极端低温和极端降水事件综合强度的综合指标，按其值将各类极端事件分为不同等级的区域，为检测和预警提供指导。
(5)将中国165站1961-2000年的极端高温、低温和降水事件的年综合指标的标准化场作为变量场，利用EOF分析方法分析了极端高温、低温和降水事件综合指标的年际时空分布特征及其变化，重点分析了前四个空间分布模态及其时间变化。进一步得到影响中国极端高温、低温和降水事件综合指标的夏季海温异常关键区和冬季海温关键区，采用SVD分析方法，研究了海温异常对中国极端高温、低温和降水事综合指标异常的影响。
对于实际资料的分析部分，为了显示方便，本文中所有涉及到温度、降水数值的图示，如无特殊说明，真实值均为图示值乘以0.1。
Due to the increasing social and economic loss caused by extreme climate events and itsderivative disaster, the study of mechanism of occurrence and development of extreme climateevents, and its evaluation and early warning system is the fastest growing area of interest amongglobal change science. This questions, which are the hotspots of extreme climate events research,are as following:
(1) Can we detect the change of extreme climate events?
(2) Is climate change abnormal?
(3) How can we reduce the uncertainties of our understanding?
(4) Can we afford evidence as to correlate extreme climate change with influence of humanactivity?
This contribution is especially interested in two questions: "How can we reduce theuncertainties of our understanding?" and "Can we afford evidence as to correlate extreme climatechange with influence of human activity?".
When it comes to the question "How can we reduce the uncertainties of our understanding?",the most fundamental uncertainty of understanding root in the definition of climate exremes. Themost common used definition of climate extremes nowadays is method of percentile, and itcontains three major defect, e.g. the disunity of definition, uncertainty of volume of sample, thenonuniqueness of conclusion. As to "Can we afford evidence as to correlate extreme climatechange with influence of human activity?", existing research work are mainly focused on theextreme events or its index's frequency or amplitude, however, the conclusion drawn fromunivriate time series analysis only contains restricted information and can not reflect theinformation of extreme events as a whole, and thus can not grasp the overall characteristics ofextreme events' variation.
In this paper through the combination of Detrended Fluctuation Analysis (DFA) andSurrogate Data method, we develop a new method of threshold of extreme events detection, e.g.DFA-S method, which has a certain phsical background. The obtained critical value of extremeevents are definite and unique and the required length of time series is the volume of sample. As to the second question, we integrate the threshold with the mean, variance and total number ofextreme high temperatures, and give a definition of extreme events complex indices from theangle of predictability. This work illustrates a brand new method and way of thinking of extremeclimate events research. The results and conclusions can be summarized as follows:
(1) Based on the theory of mutual information, determine the parameter of DFA method bycompute mutual information function using symbolic analysis. This algorithm entirely depends onthe data itself and thus immune to the change of sample volume and its stability is comparativelygood. The algorithm of mutual information function can be use to decide if the length of timeseries fulfill the requirement of DFA index computation and whether a time series of certain lengthis appropriate for DFA method.
(2) Combine DFA method with Surrogate Data method, e.g. once the DFA index of time serieremains unchange with values exceed a critical value, we decide the critical value as the thresholdwe need, and this strategy of selection is called DFA-S algorithm. We also validate theeffectiveness of DFA-S method through extreme events detection using artificial series andobservational data from various angles.
(3) Using threshold as velocity mode, the difference between threshold and average numberof extreme high temperatures as temperature mode, the number of extreme high temperatures astemperature gradient mode, and thus integrate the threshold with the mean, variance and totalnumber of extreme high temperatures, and give a definition of extreme events complex indicesfrom the angle of predictability.
(4) Obtained the thresholds of extreme high-low temperature and extreme precipitationevents from 1961 to 2000 of China through DFA-S method and anlyzed its spatial-temporalcharacteristics of distribution. We evaluate the frequency and amplitude of extreme high-lowtemperatures, extreme precipitation events from 1961 to 2000, analyzed its climate backgroundand possible impact factor. Furthermore, we study the complex indices of amplitude of extremehigh-low temperatures, extreme precipitation events from 1961 to 2000, and making classificationbased on its value of complex indices, and give a certain instruction for detection and earlywarning.
(5) Using normalized annual complex indices of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events of 165 stations from 1961 to 2000 in China as fieldvariable, analyzed the characteristics of spatio-temporal distribution of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events' complex indices through EOF analysis and especially focused on the fourpreceding mode of spatial distribution and its temporal variation. Furthermore we obtained thesummer and winter SST's sensitive area of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events' complex indices. Through SVD decomposition we study the influence ofabnormal of SST on complex indices extreme temperature and precipitation events in China.
1、能否检测极端气候事件发生的变化?
2、极端气候事件的变化根据自然气候的变化是否异常?
3、通过什么方式减少认识上的不确定性?
4、能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?
本文的研究内容主要针对“通过什么方式减少认识上的不确定性?”和“能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?”这两个问题。
对于“通过什么方式减少认识上的不确定性?”这个问题而言，对于极端事件认识上最初的或是最基本的不确定性来源于极端事件的定义，目前国际上最多见的极端事件定义是采用百分位值阈值法，主要存在着三个方面的缺陷，即定义不统一、样本量要求不确定和结论不唯一。对于“能否提供证据把观测到的极端气候变化与人类活动的影响相联系?”这一问题，目前主要研究各种极端事件或极端气候指数发生的频次和强度，但单个特征只包含了极端事件某一个方面的信息，而不包含极端事件的整体信息，也就无法从整体上把握极端事件的变化特征。
针对第一个问题，本文使用去趋势波动分析(DFA)方法和替代数据法相结合的思路，得到一种新的、具有物理背景的、统一定义的确定极端事件阈值的方法：DFA-S方法，明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值，同时给出了本方法所需要的数据量即采样长度，得到的阈值是确定的、唯一的；针对第二个问题，本文将阈值、平均极端高温度数与阈值的差值和极端高温发生次数综合起来，从可预报性的角度给出了极端事件综合指标的定义。本文工作为极端气候事件的研究提供了一条新的思路和方法。主要结果和结论如下：
(1)基于信息论基本原理，采用符号分析的方法计算互信息函数，确定DFA方法中参数s的选取，这一算法完全基于数据本身，从而具有较好的客观性，而且当序列的长度发生了变化，但对于同一系统，使用本算法得到的结果是稳定的。互信息函数算法也可以判断所研究序列的长度是否符合计算DFA指数的要求，判断某一长度的序列是否适用于DFA方法。
(2)使用将去趋势波动分析(DFA)方法和替代数据法相结合的思路，寻找一个临界值，在小于该临界值的数据点位置不变时，对大于该临界值的数据点，无论这些数据点彼此之间的位置如何变化，对整个序列的DFA指数无影响，认为该临界值为阈值，将其称为DFA-S算法。通过理想数据和实际数据从不同的角度进行了反复检验，验证了DFA-S方法的有效性。
(3)将阈值看作是速度模；平均极端高温度数与阈值的差值作为温度模；极端高温发生次数视为温度梯度模，将阈值、平均极端高温度数与阈值的差值和极端高温发生次数综合起来，从可预报性的角度给出了极端事件综合指标的定义。
(4)使用DFA-S算法得到了中国1961-2000年间，极端高温、极端低温和极端降水事件的阈值，分析了它们的区域分布特征；基于得到的阈值，分析了极端高温、极端低温和极端降水事件1961-2000年间的发生频次和强度，分析了其气候背景和可能的影响因子；进一步得到衡量中国1961-2000年来的极端高温、极端低温和极端降水事件综合强度的综合指标，按其值将各类极端事件分为不同等级的区域，为检测和预警提供指导。
(5)将中国165站1961-2000年的极端高温、低温和降水事件的年综合指标的标准化场作为变量场，利用EOF分析方法分析了极端高温、低温和降水事件综合指标的年际时空分布特征及其变化，重点分析了前四个空间分布模态及其时间变化。进一步得到影响中国极端高温、低温和降水事件综合指标的夏季海温异常关键区和冬季海温关键区，采用SVD分析方法，研究了海温异常对中国极端高温、低温和降水事综合指标异常的影响。
对于实际资料的分析部分，为了显示方便，本文中所有涉及到温度、降水数值的图示，如无特殊说明，真实值均为图示值乘以0.1。
Due to the increasing social and economic loss caused by extreme climate events and itsderivative disaster, the study of mechanism of occurrence and development of extreme climateevents, and its evaluation and early warning system is the fastest growing area of interest amongglobal change science. This questions, which are the hotspots of extreme climate events research,are as following:
(1) Can we detect the change of extreme climate events?
(2) Is climate change abnormal?
(3) How can we reduce the uncertainties of our understanding?
(4) Can we afford evidence as to correlate extreme climate change with influence of humanactivity?
This contribution is especially interested in two questions: "How can we reduce theuncertainties of our understanding?" and "Can we afford evidence as to correlate extreme climatechange with influence of human activity?".
When it comes to the question "How can we reduce the uncertainties of our understanding?",the most fundamental uncertainty of understanding root in the definition of climate exremes. Themost common used definition of climate extremes nowadays is method of percentile, and itcontains three major defect, e.g. the disunity of definition, uncertainty of volume of sample, thenonuniqueness of conclusion. As to "Can we afford evidence as to correlate extreme climatechange with influence of human activity?", existing research work are mainly focused on theextreme events or its index's frequency or amplitude, however, the conclusion drawn fromunivriate time series analysis only contains restricted information and can not reflect theinformation of extreme events as a whole, and thus can not grasp the overall characteristics ofextreme events' variation.
In this paper through the combination of Detrended Fluctuation Analysis (DFA) andSurrogate Data method, we develop a new method of threshold of extreme events detection, e.g.DFA-S method, which has a certain phsical background. The obtained critical value of extremeevents are definite and unique and the required length of time series is the volume of sample. As to the second question, we integrate the threshold with the mean, variance and total number ofextreme high temperatures, and give a definition of extreme events complex indices from theangle of predictability. This work illustrates a brand new method and way of thinking of extremeclimate events research. The results and conclusions can be summarized as follows:
(1) Based on the theory of mutual information, determine the parameter of DFA method bycompute mutual information function using symbolic analysis. This algorithm entirely depends onthe data itself and thus immune to the change of sample volume and its stability is comparativelygood. The algorithm of mutual information function can be use to decide if the length of timeseries fulfill the requirement of DFA index computation and whether a time series of certain lengthis appropriate for DFA method.
(2) Combine DFA method with Surrogate Data method, e.g. once the DFA index of time serieremains unchange with values exceed a critical value, we decide the critical value as the thresholdwe need, and this strategy of selection is called DFA-S algorithm. We also validate theeffectiveness of DFA-S method through extreme events detection using artificial series andobservational data from various angles.
(3) Using threshold as velocity mode, the difference between threshold and average numberof extreme high temperatures as temperature mode, the number of extreme high temperatures astemperature gradient mode, and thus integrate the threshold with the mean, variance and totalnumber of extreme high temperatures, and give a definition of extreme events complex indicesfrom the angle of predictability.
(4) Obtained the thresholds of extreme high-low temperature and extreme precipitationevents from 1961 to 2000 of China through DFA-S method and anlyzed its spatial-temporalcharacteristics of distribution. We evaluate the frequency and amplitude of extreme high-lowtemperatures, extreme precipitation events from 1961 to 2000, analyzed its climate backgroundand possible impact factor. Furthermore, we study the complex indices of amplitude of extremehigh-low temperatures, extreme precipitation events from 1961 to 2000, and making classificationbased on its value of complex indices, and give a certain instruction for detection and earlywarning.
(5) Using normalized annual complex indices of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events of 165 stations from 1961 to 2000 in China as fieldvariable, analyzed the characteristics of spatio-temporal distribution of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events' complex indices through EOF analysis and especially focused on the fourpreceding mode of spatial distribution and its temporal variation. Furthermore we obtained thesummer and winter SST's sensitive area of extreme high-low temperatures and extremeprecipitation events' complex indices. Through SVD decomposition we study the influence ofabnormal of SST on complex indices extreme temperature and precipitation events in China.
引文
[1]秦大河等，中国西部环境演变评估：中国西部环境演变评估综合报告．2002，科学出版社，pp2-10。
[2]叶笃正，陈泮勤．中国的全球变化预研究，1992，北京：地震出版社，p14
[3]冯佩芝，李翠金等．中国主要气象灾害分析1951~1980．1985，气象出版社，p171-173．
[4]黄荣辉，郭其蕴等．中国气候灾害分析图集．1997，海洋出版社，p58．
[5]黄嘉佑．气候状态变化趋势与突变分析，1995，气象，21(7)：54-57．
[6]Bonsal, B.R.,X. Zhang, L.A. Vincent, and W.D. Hogg, Characteristics of Daily and Extreme Temperature over Canada, American Meteorological Society, 2001,5(14): 1959-1976.
[7]Cooter, E.J. and S.K. Leduk, Recent frost data trends in the northern United States, Int, J. Climatology, 1993,15:65-75.
[8]C.K. Folland, C. Miller, D. Bader, M. Crowe, P. Jones, N. Plummer, M. Rishman, D.E. Parker, J. Rogers and P. Scholefield, Workshop on Indices and Indicators for Climate Extremes:Asheville, NC, USA, 3-6 June, Breakout Group C:Temperature Indices for Climate Extremes, Clim. Change, 1997,42:31-41.
[9]Dai, et al, Global variation in droughts and wet seplls, Geophis. Res. Letts., 1998,25:3367-3370.
[10]Easterling, D.R.,J.L. Evans, P. Ya. Groisman, T.R. Karl, K.E. Kunkel and P. Ambenje, Observed Variability and trends in extreme climate events. Bull. Am. Meteorol. Soc., 2000,72:1507-1520.
[11]Easterling. D R,B Horton, et al. Recent trends in maximum and minimum temperature Trends for the globe. Science, 1997,277:364-367
[12]Karl. T.R, et al. Global warming:evidence for asymmetric diurnal temperature change, Geophis. Res. Letts.,1991,18:253-2256.
[13]Manton. M.J.,P.M. Della-Marta, M.R. Haylock, etal, Trend in Extreme Daily Rainfall and Temperature in Southeast Asia and the South Pacific:1961-1998,2001, Int. J. Climatol.,21:269-284.
[14]Gruza, G.,E. Rankova, V. Razuvaev, and O. Bulygina. Indicators of climate Change for the Russian Federation. 1999. Climatic change, 42(1):219-242.
[15]Nogaj M, Yioup, pareys, et al. Amplitude and frequent of temperature extremes over the North Atlantic region. GeoPhysiealResearehLetters, 2006,33(5):L10801.
[16]翟盘茂，潘晓华．中国北方近50年温度和降水极端事件变化．地理学报，2003，58(增刊)：1-10．
[17]Zhai P M, Pan X H. Trends in temperature extremes during1951-1999 in China. GeoPhysiealResearch Letters, 2003,30(17):2913-1916.
[18]龚道溢，韩晖．华北农牧交错带夏季极端气候的趋势变化．地理学报，2004，59(2)：230-238．
[19]Qian W H, Lin X. Regional trends in recent temperature indices in China. Climate Researeh, 2004,27(5):119-134.
[20]周秀杰，张桂华，郑红等．黑龙江省气候变暖对极端天气气候事件的影响．气象，2004，30(11)：47-50．
[21]王鹏祥，杨金虎．中国西北近45年来极端高温事件及其对区域性增暖的响应．中国沙漠，2007，27(7)：649-655．
[22]江志红，丁裕国，屠其璞．中国近50年冬夏季极端气温场的年代际空间型态及其演变特征研究．应用气象学报，1998，10(增刊)：97-103
[23]丁裕国，江志红．中国近50年严冬和冷夏演变趋势与区划．应用气象学报，1995，10(增刊)：88-96．
[24]翟盘茂，任福民．中国近四十年最高最低温度变化．气象学报，1997，55(4)：418-529．
[25]任福民，翟盘茂．1951-1990年中国极端气温变化分析．大气科学，1998，22(2)：217-227．
[26]潘晓华，翟盘茂．近五十年中国极端温度和降水事件变化规律的研究．中国气象科学研究院硕士学位论文，2002．
[27]潘晓华，翟盘茂．气温极端值的选取与分析．气象，2002，28(10)：28-31．
[28]李如琦，王谦谦．江淮梅雨期(6-7月)最高气温的区域特征．南京气象学院学报，2005，28(3)：308-315．
[29]唐红玉，翟盘茂，王振宇．1951-2002年中国平均最高、最低气温及日较差变化．气候与环境研究，2005，10(4)：728-735．
[30]Kunkel K E, Easterling D R, Redmond K. HubbardK。Temporal variations of extreme precipitation events in the United States:1895-2000. GeoPhysieal Research Letters, 2003,30(17):1900.
[31]Goswami B N, Venugufal V, SenguPta D, et al. Increasing trend of extreme rain events over lndia in a warming environment. Seienee, 2006,314(5804):1442-1445.
[32]Haylock M R, Peterson T C, AlvesL M, et al. Trends in total and extreme south American rainfall in1960-2001 and links with sea surface temperature. Joumal of Clinutte, 2005,19(8):1490-1512.
[33]黄嘉佑．赤道东太平洋海温与我国夏季雨日的相关矩分析，气象学报，1989，47(4)：475-478．
[34]孙淑清，马淑杰．海温异常对东亚夏季风及长江流域降水影响的分析及数值试验．大气科学，2003，27(1)：37-52．
[35]韦志刚，黄荣辉，董文杰．青藏高原气温和降水的年际和年代际变化．大气科学，2003，27(2)：157-170．
[36]杨扬，施能．1948-2001全球9-11月降水长期变化．气象科学，2003，23(3)：253-262．
[37]夏冬冬，施能，陈绿文．1948-2000年ENSO事件与全球陆地降水量的关系．南京气象学院学报，2003，26(3)：333-340．
[38]Zhai P M, Zhang X B, Wan H, etal. Trends in total Precipitation and frequency of daily precipitation extremes over China. Journal of Clinutte, 2005,18(7): 1096-1108.
[39]Wang Y Q, Zhou L. Observed trends in extreme precipitation events in China during1961-2001 and the associated changes in large-Scale circulation, geoPhysieal Research Letters, 2005,32(5):L09707.
[40]Qian W, Lin X. Regional trends in recent PreciPitation indices in China. meteorology and Atlmospherie Physics, 2005,90(2):193-207.
[36]赵庆，张武，王式功等．西北地区东部干旱半干旱区极端降水事件的变化．中国沙漠，2005，25(6)：904-909．
[41]孙风华，吴志坚，杨素英．东北地区近50年来极端降水和干燥事件时空演变特征．生态学杂志，2006，25(7)：779-784．
[42]IPCC, 1996:Climate change 1995:The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[Houghton, J.T.,L.G. Meira Filho, B.A. Callander, N. Harris, A. Kattenberg, and K. Maskell(eds.)].Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom an New York, NY, USA.
[43]IPCC, 2001:Climate change 2001:The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the IntergovernmentalPanel on Climate Change[Houghton, J.T.,Y. Ding, D.J. Griggs, M. Noguer, P. J. vander Linden, X. D, K. Maskell, and C. A. Johnson(eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom an New York, NY, USA.:156-159.
[44]Beniston M, Stephenson D B, Christensen O B, et al. Future extreme events in European climate:An exploration of Regional climate model Projections. 2007 Climatic Change 81(supplement 1):71-95
[45]Soloman S, Qin D H, Manning M, Alley R B, Berntsen T 2007 Climate Chang 2007:The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the IPCC Fourth Assessment Report(Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA:Cambridge University Press)p316
[46]胡宜昌，董文杰，何勇．21世纪初极端天气气候事件研究进展，地球科学进展．2007，22(10)：1067-1075
[47]Alexander L V, Zhang X, Peterson T C, etal. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and Precipitation. Journal of Geophsieal Researeh, 2006,111(3):D05109.
[48]Kikte v D, Sexton D M H, Alexander L, etal. comparison of modeled and observed trends in indices of daily climate extremes. Joumal of Climate, 2003,16(22): 3560-3570.
[49]丑纪范，任宏利．数值天气预报--另类途径的必要性和可行，2006，应用气象学报，17：240
[50]巢纪平，巢清尘，刘琳．热带太平ENSO事件和印度洋的DIPOLE事件，气象学报，2005，63(5)：594-602．
[51]杨培才，周秀骥．气候系统的非平稳行为和预测理论．气象学报．2005，63(5)：556-570
[52]穆穆，段晚锁：条件非线性最优扰动及其在天气和气候可预报性研究中的应用．科学通报，2005，50(24)：2695-2701．
[53]周秀骥，罗哲贤，高守亭．涡旋自组织的两类可能机制．2006，中国科学(D辑)，36：201-208
[54]Easterling D R, Evans J L, Groisman P Y, et al. Bulletin of the American Meteorological Society 2000,81:417
[55]Jones P.D., Hemispheric surface air temperature variations:a reanalysis and an update to 1993, 1994, J. Climate, 4:1794-1802.
[56]Jones P.D.,Briffa K.R.,Barnett T.P.,Tett S.F.B. High-resolution pale climatic record for the last millennium:interpretation, integration and comparison with GCM control-run temperture, The Holocene, 1998,8:779-787.
[57]张宁，孙照勃．中国极端气温和降水趋势变化研究．南京信息工程大学硕士学位论文，2007．
[58]王颖，施能．1955-200年极端气候事件的时空变化特征研究．南京信息工程大学硕士学 位论文，2006．
[59]张尚印，宋艳玲等．华北主要城市夏季高温气候特征及评估方法．地理学报，2004，59(3)：383-390
[60]严绍谨，彭永清，张永刚．一维气温时间序列的多分形研究．热带气象学报，1996，12：207-211．
[61]Aroneode A, Barcry E, Muzy J F. The thermodynamics of fractals revisited with wavelets. Physical A, 1995,213:232-275.
[62]Heinz-Ottto P, Hutmart J, Dietmar S. Chaos and fractal-new frontiers of Science. NewYork:Springer Velay, Hamilton Printing Co. Rennselaser, 1997, 921-954.
[63]屈世显，张建华．复杂系统的分形理论与应用．西安：陕西人民出版社，1996：337-345
[64]Peng C K, Buldyrev S V, Havlin S, et al. Mosaic organization of DNA nucleotides. Phys Rev E, 1994,49:1685-1689.
[65]Lux T, Marehesi M. Sealing and criticality in astochastic multi-agent model of financial market. Nature, 1999,397(11): 498-500
[66]Mantegna R N, Stanley H E. Sealing behavior in the dynamics of an economic index. Nature, 1995,376(6):46-49
[67]Cuniberti G, Raberto M, Seala S E. Correlations in the bound future market. PhysieaA, 1999,269(1):90-97
[68]Sealas E. Sealing in the market of futures. Physica A, 1998,253(1-4):394-402
[69]Janosi I M, Janeesko B, KondorI. Statistical analysis of 5s index data of the Budapest Stoek Exchange. Physiea A, 1999,269(1):111-124
[70]黄登仕．金融市场的标度理论．管理科学学报，2000，3(2)：27-33
[71]宋学峰，顾世清．深沪证券市场股价波动的浑沌度及其调控方法．管理科学学报，2000，3(1)：53-57
[72]周奕，陈收，汪寿阳．资本结构作用下市场投资组合轨迹的研究．管理科学学报，2000，3(3)：75-81
[73]Stanley H E, Amaral LAN, Canning D, et al. Eeonophysics:Can physicists Contribute to the science of economies?.Physiea A, 1999,269(1):156--169
[74]Stanley H E, Afanasyevr V, Anlaral LAN, etal. Anomalous fluctuations in the Dynamics of complex systems:from DNA and physiology to econophysics. Physica A, 1996,224(2):302-321
[75]黄小原，庄新田，张泉．股市波动的标度无关性算法及应用研究．管理科学学报，2001，4(6)：55-59
[76]Bunde E K, Bunde A, Havlins S, et al. Analysis of daily temperature fluctuations. Physica A, 1996,231:393-396.
[77]Pelletier J D, Turcotte D L. Long-range persistence in climatological and hydrological time series analysis, modeling and application to drought hazard assessment. Journal of Hydrology, 1997,203:198-208.
[78]Bunde E K, Bunde A, Havlins S, et al. Indication of a universal persistence law governing atmospheric variability. Phys Rev Lett, 1998,81:729-732.
[79]Talkner P, Weber R O. Power spectrum and detrended fluctuation analysis:Application to daily temperature. PAys Rev E, 2000,62:150-160.
[80]Govindan R B, Vjushin D, Brenner S, et al. Long-range correlations and trends in global climatemodels:comparison with real data. Physica A, 2001,294:239-248.
[81]Govindan R B, Bunde A, Havlins S, et al. Volatility in atmospheric temperature variability. Physica A, 2003,318:529-536
[82]Kantelhardta J W, Zschiegner S A, Bunde E K, et al. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series. Physica A, 2002,316:87-114.
[83]Detrended Fluctuation Analysis. http://www.ebi.dongnc.eehi.it/gloSSary/Detrended Fluctuation Analysis. html
[84]魏宇．基于多标度分形理论的金融风险管理方法研究．西安交通大学博士研究生学位论文，2004：23-30
[85]Panlov A N, Sosnovtseva O V, Ziganshin A R, et al. Multiscality in the dynamics of coupled chaotic system. Physica A, 2002,316:233-249.
[86]Lee J M, Kin D J, Kim I Y, et al. Detrended Fluctuation Analysis of EEG in sleep apnea using MIT/BIH polysomnography data. Computers in Biology and Medicine, 2002,32:37-47.
[87]OTT E. Chaos in dynamical systems. Cambridge, UK:Cambridge University Press, 1993,305-333.
[88]Fraser A M, Swinney H L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information, Phys. Rev. A., 1986,33:1134
[89]杨志安、王光瑞、陈式刚．用等间距分格子法计算互信息函数确定延迟时间，计算物理，1995，12：442
[90]Nichols J M, Nichols J D. Attractor reconstruction for non-linear system: a methodological note, Mathematical Biosciences, 2001,171:21
[91]Rechester A B, White R B. Symbolic Kinetic Equation for a Chaotic Attractor, Phys. Lett. A , 1991,156:419
[92]Rechester A B, White R B, Symbolic Analysis of Chaotic Signals and Turbulent Fluctuations, Phys. Rev. Lett.,1997,78:54
[93]Lehrman M, Rechester A B, Extracting Symbolic Cycles from Turbulent Fluctuation Data, Phys. Rev. Lett., 2001, 87:164501
[94]Liu Z H, Chen S G, Symbolic analysis of generalized synchronization of chaos, Phys. Rev. E, 1997,56:7297
[95]Azad R K, Rao J S ,Ramaswamy R. Stochastic resonance with tuning system parameters: The application of bistable systems in signal processing, Chaos, Solitons and Fractals, 2002,14:633
[96]Xiao F H, Yan G R, Han Y H. A SYMBOLIC DYNAMICS APPROACH FOR THE COMPLEXITY ANALYSIS OF CHAOTIC PSEUDORANDOM SEQUENCES, Acta Phys. Sin., 2004,53:2877
[97]肖方红，阎桂荣，韩宇航．混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法．物理学报，2005，54(2)：550-556
[98]J Theiler, P S Linsay, D M Rubin. Time Series Prediction: Forecasting the Future and Understanding the Past (Addison-Wesley, Reading Mass.,1993),p429.
[99]J Timmer. Power of surrogate data testing with respect to nonstationarity. Phys. Rev. E, 1998,58:5153-5156
[100]J Theiler, S Eubank, A Longtin, et al., Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data, Physica D.,1992,58:77-94
[101]T Schreiber, A Schmitz. Improved Surrogate Data for Nonlinearity .Tests. Phys. Rev. Lett.,1996,77:635.
[102]D Kugiumtzis. Surrogate data test for nonlinearity including nonmonotonic transforms. Phys. Rev. E.,2000,62:25.
[103]Palus, M. Kolmogorov entropy from time series using information-theoretic functionals. Neural Network World, 1997,7:3269-292.
[104]J Timmer, What Can Be Inferred from Surrogate Data Testing?,Phys. Rev. Lett. ,2000,85:2547.
[105]J Theiler, D Prichard. Constrained-realization Monte-Carlo method for hypothesis testing. Physica D, 1996,94:221.
[106]T Schreiber, A Schmitz. Discrimination power of measures for nonlinearity in a time series. Phys. Rev. K,1997,55:5443-5447
[107]C J Stam, J P M Pijn, W S Pritchard. Reliable detection of non-linearity in experimental time series with strong periodic components, 1998, Physica D, 112:361.
[108]Bernaola-Galvan P, Scale invariance in the nonstationarity of human heart rate. Phys. Rev. Lett.,2001,87:168-105
[109]Bernaola-Galv(?)n P, Grosse I, Carpena P, Oliver JL, Rom(?)n-Rold(?)n R, Stanley HE. Finding borders between coding and noncoding DNA regions by an entropic segmentation method. Phys Rev Lett.,2000,7;85(6):1342-1345.
[110]Oliver JL, Bernaola-Galv(?)n P, Carpena P, Rom(?)n-Rold(?)n R. Isochore chromosome maps of eukaryotic genomes. Gene. 2001, 276(1-2):47-56.
[111]Grosse I, Bernaola-Galv(?)n P, Carpena P, Rom(?)n-Rold(?)n R, Oliver J, Stanley HE. Analysis of symbolic sequences using the Jensen-Shannon divergence. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys.,2002,65(4 Pt 1):041905.
[112]Fukuda K, Stanley H E, Amaral L A N. Heuristic segmentation of a nonstationary time series. Phys. Rev. Lett.,2004,69:021108
[113]Chernoff H, Lehmann E.L. The use of maximum likelihood estimates in x2 tests for goodness-of-fit. The Annals of Mathematical Statistics, 1954,25:579-586.
[114]Plackett R L, Karl Pearson and the Chi-Squared Test, lnternational Statistical Review, 1983, 51 (1):59-72.
[115]Greenwood P E, Nikulin M S.A guide to chi-squared testing. Wiley, New York. 1996, ISBN 047155779X
[116]谢庄，王桂田．北京地区气温和降水百年变化规律的探讨．大气科学，1994，18(6)：683-690
[117]孙继松．北京地区夏季边界层急流的基本特征及形成机理研究．大气科学，2005，29(3)：445-451．
[118]郑祚芳，张秀丽，曹鸿兴，谢庄，潘家华．用去趋势涨落分析研究北京气候的长程变化特征．地球物理学报，2007，50(2)：420-424
[119]高守亭，周玉淑，雷霆，孙建华．北京城市夏季高温高湿天气过程分析及动力识别．中国科学D辑，2005，35(增刊Ⅰ)：107-114
[120]谢庄，崔继良，刘海涛等．华北和北京的酷暑天气(Ⅰ)-历史概况及个例分析．气候与环境研究，1999，4(4)：323-3331
[121]孙建华，陈红，赵思雄等．华北和北京的酷暑天气(Ⅱ)-模拟试验和机理分析．气候与环境研究，1999，4(4)：334-3451
[122]陈洪滨，范学华，董文杰．2005年极端天气和气候事件及其它相关事件的概要回顾．气候与环境研究．2006，11(2)：236-244．
[123]陈洪滨，刁丽军．2003年的极端天气和气候事件及其它相关事件．气候与环境研究，2004，9(1)：218-223．
[124]陈洪滨，刁丽军．2004年的极端天气和气候事件及其它相关事件的概要回顾．气候与环境研究，10(1)：140-144．
[125]张宁，孙照勃．中国极端气温和降水趋势变化研究．南京信息工程大学硕士学位论文，2007．
[126]杨辉，李崇银．2003年夏季中国江南异常高温的分析研究．气候与环境研究，2005，10(1)：80-85．
[127]杨义文，许力，龚振淞等．2003年北半球大气环流及中国气候异常特征．气象，2004，30(4)：20-25．
[128]唐国利，丁一汇．近44年南京温度变化的特征及其可能原因的分析．大气科学，2006，30(1)：57-68．
[129]卫捷，杨辉，孙淑清．西太平洋副热带高压东西位置异常与华北夏季酷暑．气象学报，2004，62(3)：308-316．
[130]张琼，吴国雄．长江流域大范围旱涝与南系．气象学报，2001，59(5)：569-577．
[131]张庆云，王会军，林朝晖等．中国天气气候异常成因研究-2003年，北京：气象出版社，2004，1170pp
[132]秦剑，琚建华，解明恩．低纬高原天气气候．北京：气象出版社，1997，pp51-97．
[133]徐裕华．西南气候，北京：气象出版社，1991，pp1-5
[134]孙国武．中国西北地区干旱气候成因预测和对策研究．北京：气象出版社，1997．
[135]于淑秋，林学椿，徐祥德．我国西北地区近50年降水和温度的变化．气候与环境研究，2003，8(1)：9-18．
[136]宋连春．近40年我国气温时空变化特征．应用气象学报，1994，5(1)：119-124．
[137]周琳．东北气候．北京：气象出版社．1991
[138]陈隆勋，朱文琴．近45年我国气候变化的研究．气象学报，1998，56(3)：257-271．
[139]郭志梅，缪启龙，李雄．中国北方地区近50年来气温变化特征及其突变性．干旱区地理，2005，28(2)：176-182．
[140]赵振国．中国夏季早涝及环境场．北京：气象出版社，1999：pp38-40．
[141]尤卫红，傅抱璞，林振山．云南近百年气温变化与8月低温冷害天气．高原气象，1997，16(1)：63-72．
[142]孙建华，卫捷，张小玲等．2003年夏季的异常天气及预测试验．气候与环境研究，2004，9(1)：203-217
[143]王兰宁，田武文，黄祖英等．西北地区东部夏季温度特征及热带SSTA的相关分析．气象科学，2000：20(1)：23-29
[144]黄嘉佑．气象统计分析与预报方法．北京：气象出版社，2000，pp135-139
[145]吴洪宝，吴蕾．气候变率诊断和预测方法．北京：气象出版社，2005：pp15-44．
[146]魏凤英．现代气候统计诊断预测技术．气象出版社，1999
[147]Wallace J M,C Smith, C S Bretheron. Singular value decomposition of winter time sea surface temperature and 500 hPa height anomalies. J Climate, 1992,5:561-576
[148]丁裕国，江志红．SVD方法在气象诊断分析中的普适性．气象学报，1995，54(3)：365-371
[149]BRETHERTON C S, SMITH C, WALLACE J M, An inter-comparison of methods for finding coupled patterns in climate data. J Climate, 1992,5(6):541-560.
[150]施能，魏凤英，封国林等．气象场相关分析及合成分析中蒙特卡洛检验方法及应用．南京气象学院学报，1997，20(3)：355-358．
[151]王凌，高歌，张强等．2008年1月我国大范围低温雨雪冰冻灾害分析Ⅰ：气候特征与影响评估．气象，2008，34(4)：95-100
[152]赵琳娜，马清云，杨贵名等．2008年初我国低温雨雪冰冻对重点行业的影响及致灾成因分析．气候与环境研究，2008，13(4)：556-566
[153]中国气象局．中国气象灾害年鉴．北京：气象出版社．
[154]赵思雄，孙建华．2008年初南方雨雪冰冻天气的环流场与多尺度特征．气候与环境研究，2008，13(4)：351-67
[155]孙建华，赵思雄．2008年初南方雨雪冰冻灾害天气静止锋与层结结构分析．气候与环境研究，2008，13(4)：368-384
[156]陶诗言，卫捷．2008年1月我国南方严重冰雪灾害过程分析．气候与环境研究，2008，13(4)：337-350
[157]李勇，陆日宇，何金海．影响我国冬季温度的若干气候因子．大气科学，2007，31(3)：506-514
[158]陶诗言．冬季从印缅移过来的高空低槽．气象学报，1952，23：171-192
[159]陶诗言．冬季中国上空平直西风环流条件下的西风波动．气象学报，1956，27：345-360
[160]陶诗言．阻塞形势破坏时期的一次东亚寒潮过程．气象学报，1957，28：63-74
[161]陶诗言．十年来我国对东亚寒潮的研究．气象学报，1959，30：226-230
[162]陶诗言，李毓芳，温玉璞．东亚对流层上部和平流层中下部大气环流的初步研究．气象学报，1965，35：155-165
[163]高守亭，陶诗言，丁一汇．寒潮期间高空波动与东亚急流的相互作用．大气学，1992，16：718-724
[164]陶诗言，张庆云．亚洲冬季风对ENSO现象的响应．大气科学，1998，22：399-407．
[165]朱抱真，丁一汇，罗会邦．关于东亚大气环流和季风的研究．气象学报，1990，48：4-16
[166]李巧萍，丁一汇．区域气候模式对东亚冬季风多年平均特征的模拟．应用气象学报，2005．16：30-40
[167]丁一汇．东亚冬季风的统计研究．热带气象，1990，6：119-128．
[168]丁一汇，温市耕，李运锦．冬季西伯利亚高压动力机构的研究．气象学报，1991，49：430-439．
[169]王遵娅，丁一汇．近53年中国寒潮的变化特征及其可能成因．大气科学，2006，30：1068-1076
[170]琚建华，任菊章，吕俊梅．北极涛动年代际变化对东亚北部冬季气温增暖的影响．高原气象，2004，23(4)：429-434．
[171]龚道溢，王绍武，朱锦红．北极涛动对我国冬季日气温方差的显著影响．科学通报，2004，49(5)：487-492．
[172]龚道溢，王绍武．近百年北极涛动对中国冬季气候的影响．地理学报，2003，58(4)：559-568．
[173]何春，何金海．冬季北极涛动和华北冬季气温变化关系研究．南京气象学院学报，2003，26(1)：127．
[174]Wu B Y, Wang J. Impact of winter Arctic Oscillation on Siberia High, the East winter monsson and sea-ice exten. Adv Atmos Sci, 2002,19 (2):297-320.
[175]Gong D Y, Wang SW, Zhu J H. EastAsia wintermonsoon and Arctic Oscillation. Geophys Res Lett, 2001,28 (10):2073-2076.
[176]郭其蕴．东亚冬季风的变化与中国气温异常的关系．应用气象学报，1994，5(2)：218-225．
[177]朱乾根，施能，吴朝辉等．近百年北半球冬季大气活动中心的长期变化及其与中国气候变化的关系．气象学报，1997，55(6)：750-757．
[178]Tomposon D J, Wallace J M. The Arctic Oscillation signature in the wintertime goepotential height and temperature fields. Geophysical Res Lett, 1998, 25 (9): 1297-3000.
[179]Wallace J M, Gutzler D S. Teleconnections in t he geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Mon. Wea. Rev., 1981, 109(4): 784-812
[180]龚道溢，王绍武．西伯利亚高压的长期变化及全球变暖可能影响的研究．地理学报，1999，54：125-133
[181]琚建华，任菊章，吕俊梅．北极涛动年代际变化对东亚北部冬季气温增暖的影响．高原气象，2004，23(4)：429-434
[182]龚道溢，朱锦红，王绍武．西伯利亚高压对亚洲大陆的气候影响分析．高原气象，2002，21(1)：8-14
[183]龚道溢，王绍武．近百年北极涛动对中国冬季气候的影响．地理学报，2003，58(4)：559-568
[184]普业，裴顺强，李崇银等．异常东亚冬季风对赤道西太平洋纬向风异常的影响．大气科学，2006，30(1)：69-79
[185]李崇银，穆明权．异常东亚冬季风激发ENSO的数值模拟研究．大气科学，1998，22(4)：481-490
[186]Wallace J M. North Atlantic Oscillation/annular mode:Twoparadigms one phenomenon. Quart J. Roy. Meteor. Soc.,2000,126 (564):791-805
[187]中国气象局．中国气象灾害年鉴．北京：气象出版社．
[188]包澄澜．热带天气学．北京：科技出版社，1980，10：pp130-132
[189]Shao Fen Tian, T. Yasunari, Climatologlcal Aspects and Mechanism of spring Persisitent Rains Over Central China, J. Meteo. Soe. JaPan, 1998,76(1): 57-71
[190]朱乾根，林锦瑞，寿绍文，唐东异．天气学原理和方法，北京：气象出版社，1994，pp484-486
[191]Ding Yi Hui. Monsoons over Chlna, London:kluwer Academic Publishers, 1994, pp135-136
[192]Ninomiya K, Murakl T. The early summer rainy season(Baiu) over Japan. New York:Oxford University Press, 1987,93-121
[193]Ding Yi Hui, Summer Monsoon Rainfall in China, J Meteor soc japan, 1992, 70(1):373-396
[194]丁一汇，村上胜人．东亚季风，北京：气象出版社，1994，13：pp74-92
[195]陶诗言．季风研究中有待解决的问题，国家自然科学基金委员会等编，现代大气科学前沿和展望，北京：气象出版社，1996，pp35-36
[196]梁平德，印度夏季风与我国华北降水量，气象学报，1988，1
[197]何敏，我国主要秋雨区的分布及长期预报，气象，1984，10(9)：10-13
[198]Wang B, Ho Lin. Rainy season of the Asian-pacific summer monsoon .J. Climate, 2002,15:386-398
[199]W. Qian, H S Kang, D K Lee. Distribution of seasonal rain fall in the East Asian Monsoon region, Theor. APPI. Climatol, 2002,000:1-18
[200]Tsing ChangChen, Sllih Yuwang, Wan RuHuang, Ming Chengyen. variation of the East Asian surnrner monsoon rainfall
[201]陈敏，郑永光，陶祖钰．近50年(1949-1996)西北太平洋热带气旋气候特征的再分析．热带气象学报，1999，15(1)：10-16．
[202]Henderson Sellers A.,Zhang H.,Berz G.,et al. Tropical Cyclones and Global Climate Change:A Post-IPCC Assessment. Bulletin of the American Meteorological Society, 1998,79(1):19-38.
[203]章淹，张义民，白建强．台风暴雨．自然灾害学报，1995，4(3)：15-22．
[204]田辉，马开玉，林振山．华南＼华东沿海登陆台风暴雨和大风的分析．应用气象学报，1999，10(增刊)：148-152．
[205]朱定真，沈树勤，李昕．华东地区大范围热带气旋大暴雨的综合分析．气象科学，1997，17(3)：298-306．
[206]李江南，龚志鹏，王安宇等．近十年来台风暴雨研究的若干进展与讨论．热带地理，2004，24(2)：113-116．
[207]Ren Fumin, Gleason B.,Easterling D. Typhoon Impact on China' s Precipitation during 1957-1996. Advances In Atmospheric Sciences, 2002,19(5):943-952.
[208]杨宏青，陈正洪．长江流域近40年强降水的变化趋势．气象，2005，31(3)：66-69．
[209]王叶红，王谦谦，赵玉春．长江中下游降水异常特征及其与全国降水和气温异常的关系．南京气象学院学报．1999．22(4)：685-691．
[211]徐群．近八十年长江中、下游的梅雨．气象学报，1965，35(4)：507-518．
[212]陈艺敏，钱永甫．116 a长江中下游梅雨的气候特征．南京气象学院学报，2004，27(1)：65-72．
[213]陶诗言，张庆云，张顺利．1998年长江流域洪涝灾害的气候背景和大尺度环流条件．气候与环境研究，1998，3(4)：290-299．
[214]陶诗言，倪允琪，赵思雄等．1998夏季中国暴雨的形成机理与预报研究．北京：气象出版社，2001．pp1-156．
[215]汪美华，谢强，王红亚．未来气候变化对淮河流域径流深的影响．地理研究，2003，22(1)：79-88．
[216]周寅康，王腊春．淮河流域洪涝变化的耗散性．地理研究，2000，19(3)：277-282．
[217]丁一汇．1991年江淮流域持续性特大暴雨研究．北京：气象出版社，1993，pp1-30
[218]严华生，张青，尤卫红．大气环流变化对云南5月雨量的影响及其预报．高原气象，1994，13(2)：217-223
[219]秦剑，琚建华，解明恩．低纬高原天气气候．北京：气象出版社，1997，pp163-90
[220]董谢琼，段旭，陶云，王恒康．云南典型涝夏特点与及其相关因子的关系分析．气象科学，2001，21(2)：235-240
[221]李崇银．华北地区汛期降水的一个分析研究．气象学报，1992，50(1)：41-48
[222]张庆云．1880年以来华北降水及水资源的变化．高原气象，1999，18(4)：486-495
[223]张启龙，翁学传，程明华．华北地区汛期降水与热带西太平洋暖池和黑潮的关系．高原气象，1999，18(4)：575-583
[224]孙淑清．近五十年来华北地区旱涝特征与全球变化的研究及未来趋势的探讨．高原气象，1999，18(4)：541-551
[225]杨金虎，江志红，杨启国等．中国西北近41a来年中雨及以上级别降水次数的时空分布特征．地球科学进展，2005，20(增)：13-45．
[226]赵庆云，张武，王式功等．西北地区东部干旱半干旱区极端降水事件的变化．中国沙 漠，2005，25(6)：904-909．
[227]东北低温科研协作组．东北地区冷夏热夏长期预报的研究．气象学报，1979，37(3)：44-58．
[228]刘实，王宁．前期ENSO事件对东北地区夏季气温的影响．热带气象学报，2001，17(3)：314-319．
[229]孙力，安刚，丁力等．中国东北地区夏季降水异常的气候分析．气象学报，2000，58(1)：70-82．
[230]赵声蓉，宋正山，纪立人．华北汛期降水与亚洲季风异常关系的研究．气象学报，2002，60(1)：68-75
[231]赵声蓉，宋正山．华北汛期旱涝与中高纬大气环流异常．高原气象，1999，18(4)：535-540
[232]卫捷，张庆云，陶诗言．近20年华北地区干旱期大气环流异常特征．应用气象学报，1999，14(2)：140-151
[2]叶笃正，陈泮勤．中国的全球变化预研究，1992，北京：地震出版社，p14
[3]冯佩芝，李翠金等．中国主要气象灾害分析1951~1980．1985，气象出版社，p171-173．
[4]黄荣辉，郭其蕴等．中国气候灾害分析图集．1997，海洋出版社，p58．
[5]黄嘉佑．气候状态变化趋势与突变分析，1995，气象，21(7)：54-57．
[6]Bonsal, B.R.,X. Zhang, L.A. Vincent, and W.D. Hogg, Characteristics of Daily and Extreme Temperature over Canada, American Meteorological Society, 2001,5(14): 1959-1976.
[7]Cooter, E.J. and S.K. Leduk, Recent frost data trends in the northern United States, Int, J. Climatology, 1993,15:65-75.
[8]C.K. Folland, C. Miller, D. Bader, M. Crowe, P. Jones, N. Plummer, M. Rishman, D.E. Parker, J. Rogers and P. Scholefield, Workshop on Indices and Indicators for Climate Extremes:Asheville, NC, USA, 3-6 June, Breakout Group C:Temperature Indices for Climate Extremes, Clim. Change, 1997,42:31-41.
[9]Dai, et al, Global variation in droughts and wet seplls, Geophis. Res. Letts., 1998,25:3367-3370.
[10]Easterling, D.R.,J.L. Evans, P. Ya. Groisman, T.R. Karl, K.E. Kunkel and P. Ambenje, Observed Variability and trends in extreme climate events. Bull. Am. Meteorol. Soc., 2000,72:1507-1520.
[11]Easterling. D R,B Horton, et al. Recent trends in maximum and minimum temperature Trends for the globe. Science, 1997,277:364-367
[12]Karl. T.R, et al. Global warming:evidence for asymmetric diurnal temperature change, Geophis. Res. Letts.,1991,18:253-2256.
[13]Manton. M.J.,P.M. Della-Marta, M.R. Haylock, etal, Trend in Extreme Daily Rainfall and Temperature in Southeast Asia and the South Pacific:1961-1998,2001, Int. J. Climatol.,21:269-284.
[14]Gruza, G.,E. Rankova, V. Razuvaev, and O. Bulygina. Indicators of climate Change for the Russian Federation. 1999. Climatic change, 42(1):219-242.
[15]Nogaj M, Yioup, pareys, et al. Amplitude and frequent of temperature extremes over the North Atlantic region. GeoPhysiealResearehLetters, 2006,33(5):L10801.
[16]翟盘茂，潘晓华．中国北方近50年温度和降水极端事件变化．地理学报，2003，58(增刊)：1-10．
[17]Zhai P M, Pan X H. Trends in temperature extremes during1951-1999 in China. GeoPhysiealResearch Letters, 2003,30(17):2913-1916.
[18]龚道溢，韩晖．华北农牧交错带夏季极端气候的趋势变化．地理学报，2004，59(2)：230-238．
[19]Qian W H, Lin X. Regional trends in recent temperature indices in China. Climate Researeh, 2004,27(5):119-134.
[20]周秀杰，张桂华，郑红等．黑龙江省气候变暖对极端天气气候事件的影响．气象，2004，30(11)：47-50．
[21]王鹏祥，杨金虎．中国西北近45年来极端高温事件及其对区域性增暖的响应．中国沙漠，2007，27(7)：649-655．
[22]江志红，丁裕国，屠其璞．中国近50年冬夏季极端气温场的年代际空间型态及其演变特征研究．应用气象学报，1998，10(增刊)：97-103
[23]丁裕国，江志红．中国近50年严冬和冷夏演变趋势与区划．应用气象学报，1995，10(增刊)：88-96．
[24]翟盘茂，任福民．中国近四十年最高最低温度变化．气象学报，1997，55(4)：418-529．
[25]任福民，翟盘茂．1951-1990年中国极端气温变化分析．大气科学，1998，22(2)：217-227．
[26]潘晓华，翟盘茂．近五十年中国极端温度和降水事件变化规律的研究．中国气象科学研究院硕士学位论文，2002．
[27]潘晓华，翟盘茂．气温极端值的选取与分析．气象，2002，28(10)：28-31．
[28]李如琦，王谦谦．江淮梅雨期(6-7月)最高气温的区域特征．南京气象学院学报，2005，28(3)：308-315．
[29]唐红玉，翟盘茂，王振宇．1951-2002年中国平均最高、最低气温及日较差变化．气候与环境研究，2005，10(4)：728-735．
[30]Kunkel K E, Easterling D R, Redmond K. HubbardK。Temporal variations of extreme precipitation events in the United States:1895-2000. GeoPhysieal Research Letters, 2003,30(17):1900.
[31]Goswami B N, Venugufal V, SenguPta D, et al. Increasing trend of extreme rain events over lndia in a warming environment. Seienee, 2006,314(5804):1442-1445.
[32]Haylock M R, Peterson T C, AlvesL M, et al. Trends in total and extreme south American rainfall in1960-2001 and links with sea surface temperature. Joumal of Clinutte, 2005,19(8):1490-1512.
[33]黄嘉佑．赤道东太平洋海温与我国夏季雨日的相关矩分析，气象学报，1989，47(4)：475-478．
[34]孙淑清，马淑杰．海温异常对东亚夏季风及长江流域降水影响的分析及数值试验．大气科学，2003，27(1)：37-52．
[35]韦志刚，黄荣辉，董文杰．青藏高原气温和降水的年际和年代际变化．大气科学，2003，27(2)：157-170．
[36]杨扬，施能．1948-2001全球9-11月降水长期变化．气象科学，2003，23(3)：253-262．
[37]夏冬冬，施能，陈绿文．1948-2000年ENSO事件与全球陆地降水量的关系．南京气象学院学报，2003，26(3)：333-340．
[38]Zhai P M, Zhang X B, Wan H, etal. Trends in total Precipitation and frequency of daily precipitation extremes over China. Journal of Clinutte, 2005,18(7): 1096-1108.
[39]Wang Y Q, Zhou L. Observed trends in extreme precipitation events in China during1961-2001 and the associated changes in large-Scale circulation, geoPhysieal Research Letters, 2005,32(5):L09707.
[40]Qian W, Lin X. Regional trends in recent PreciPitation indices in China. meteorology and Atlmospherie Physics, 2005,90(2):193-207.
[36]赵庆，张武，王式功等．西北地区东部干旱半干旱区极端降水事件的变化．中国沙漠，2005，25(6)：904-909．
[41]孙风华，吴志坚，杨素英．东北地区近50年来极端降水和干燥事件时空演变特征．生态学杂志，2006，25(7)：779-784．
[42]IPCC, 1996:Climate change 1995:The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[Houghton, J.T.,L.G. Meira Filho, B.A. Callander, N. Harris, A. Kattenberg, and K. Maskell(eds.)].Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom an New York, NY, USA.
[43]IPCC, 2001:Climate change 2001:The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the IntergovernmentalPanel on Climate Change[Houghton, J.T.,Y. Ding, D.J. Griggs, M. Noguer, P. J. vander Linden, X. D, K. Maskell, and C. A. Johnson(eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom an New York, NY, USA.:156-159.
[44]Beniston M, Stephenson D B, Christensen O B, et al. Future extreme events in European climate:An exploration of Regional climate model Projections. 2007 Climatic Change 81(supplement 1):71-95
[45]Soloman S, Qin D H, Manning M, Alley R B, Berntsen T 2007 Climate Chang 2007:The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the IPCC Fourth Assessment Report(Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA:Cambridge University Press)p316
[46]胡宜昌，董文杰，何勇．21世纪初极端天气气候事件研究进展，地球科学进展．2007，22(10)：1067-1075
[47]Alexander L V, Zhang X, Peterson T C, etal. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and Precipitation. Journal of Geophsieal Researeh, 2006,111(3):D05109.
[48]Kikte v D, Sexton D M H, Alexander L, etal. comparison of modeled and observed trends in indices of daily climate extremes. Joumal of Climate, 2003,16(22): 3560-3570.
[49]丑纪范，任宏利．数值天气预报--另类途径的必要性和可行，2006，应用气象学报，17：240
[50]巢纪平，巢清尘，刘琳．热带太平ENSO事件和印度洋的DIPOLE事件，气象学报，2005，63(5)：594-602．
[51]杨培才，周秀骥．气候系统的非平稳行为和预测理论．气象学报．2005，63(5)：556-570
[52]穆穆，段晚锁：条件非线性最优扰动及其在天气和气候可预报性研究中的应用．科学通报，2005，50(24)：2695-2701．
[53]周秀骥，罗哲贤，高守亭．涡旋自组织的两类可能机制．2006，中国科学(D辑)，36：201-208
[54]Easterling D R, Evans J L, Groisman P Y, et al. Bulletin of the American Meteorological Society 2000,81:417
[55]Jones P.D., Hemispheric surface air temperature variations:a reanalysis and an update to 1993, 1994, J. Climate, 4:1794-1802.
[56]Jones P.D.,Briffa K.R.,Barnett T.P.,Tett S.F.B. High-resolution pale climatic record for the last millennium:interpretation, integration and comparison with GCM control-run temperture, The Holocene, 1998,8:779-787.
[57]张宁，孙照勃．中国极端气温和降水趋势变化研究．南京信息工程大学硕士学位论文，2007．
[58]王颖，施能．1955-200年极端气候事件的时空变化特征研究．南京信息工程大学硕士学 位论文，2006．
[59]张尚印，宋艳玲等．华北主要城市夏季高温气候特征及评估方法．地理学报，2004，59(3)：383-390
[60]严绍谨，彭永清，张永刚．一维气温时间序列的多分形研究．热带气象学报，1996，12：207-211．
[61]Aroneode A, Barcry E, Muzy J F. The thermodynamics of fractals revisited with wavelets. Physical A, 1995,213:232-275.
[62]Heinz-Ottto P, Hutmart J, Dietmar S. Chaos and fractal-new frontiers of Science. NewYork:Springer Velay, Hamilton Printing Co. Rennselaser, 1997, 921-954.
[63]屈世显，张建华．复杂系统的分形理论与应用．西安：陕西人民出版社，1996：337-345
[64]Peng C K, Buldyrev S V, Havlin S, et al. Mosaic organization of DNA nucleotides. Phys Rev E, 1994,49:1685-1689.
[65]Lux T, Marehesi M. Sealing and criticality in astochastic multi-agent model of financial market. Nature, 1999,397(11): 498-500
[66]Mantegna R N, Stanley H E. Sealing behavior in the dynamics of an economic index. Nature, 1995,376(6):46-49
[67]Cuniberti G, Raberto M, Seala S E. Correlations in the bound future market. PhysieaA, 1999,269(1):90-97
[68]Sealas E. Sealing in the market of futures. Physica A, 1998,253(1-4):394-402
[69]Janosi I M, Janeesko B, KondorI. Statistical analysis of 5s index data of the Budapest Stoek Exchange. Physiea A, 1999,269(1):111-124
[70]黄登仕．金融市场的标度理论．管理科学学报，2000，3(2)：27-33
[71]宋学峰，顾世清．深沪证券市场股价波动的浑沌度及其调控方法．管理科学学报，2000，3(1)：53-57
[72]周奕，陈收，汪寿阳．资本结构作用下市场投资组合轨迹的研究．管理科学学报，2000，3(3)：75-81
[73]Stanley H E, Amaral LAN, Canning D, et al. Eeonophysics:Can physicists Contribute to the science of economies?.Physiea A, 1999,269(1):156--169
[74]Stanley H E, Afanasyevr V, Anlaral LAN, etal. Anomalous fluctuations in the Dynamics of complex systems:from DNA and physiology to econophysics. Physica A, 1996,224(2):302-321
[75]黄小原，庄新田，张泉．股市波动的标度无关性算法及应用研究．管理科学学报，2001，4(6)：55-59
[76]Bunde E K, Bunde A, Havlins S, et al. Analysis of daily temperature fluctuations. Physica A, 1996,231:393-396.
[77]Pelletier J D, Turcotte D L. Long-range persistence in climatological and hydrological time series analysis, modeling and application to drought hazard assessment. Journal of Hydrology, 1997,203:198-208.
[78]Bunde E K, Bunde A, Havlins S, et al. Indication of a universal persistence law governing atmospheric variability. Phys Rev Lett, 1998,81:729-732.
[79]Talkner P, Weber R O. Power spectrum and detrended fluctuation analysis:Application to daily temperature. PAys Rev E, 2000,62:150-160.
[80]Govindan R B, Vjushin D, Brenner S, et al. Long-range correlations and trends in global climatemodels:comparison with real data. Physica A, 2001,294:239-248.
[81]Govindan R B, Bunde A, Havlins S, et al. Volatility in atmospheric temperature variability. Physica A, 2003,318:529-536
[82]Kantelhardta J W, Zschiegner S A, Bunde E K, et al. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series. Physica A, 2002,316:87-114.
[83]Detrended Fluctuation Analysis. http://www.ebi.dongnc.eehi.it/gloSSary/Detrended Fluctuation Analysis. html
[84]魏宇．基于多标度分形理论的金融风险管理方法研究．西安交通大学博士研究生学位论文，2004：23-30
[85]Panlov A N, Sosnovtseva O V, Ziganshin A R, et al. Multiscality in the dynamics of coupled chaotic system. Physica A, 2002,316:233-249.
[86]Lee J M, Kin D J, Kim I Y, et al. Detrended Fluctuation Analysis of EEG in sleep apnea using MIT/BIH polysomnography data. Computers in Biology and Medicine, 2002,32:37-47.
[87]OTT E. Chaos in dynamical systems. Cambridge, UK:Cambridge University Press, 1993,305-333.
[88]Fraser A M, Swinney H L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information, Phys. Rev. A., 1986,33:1134
[89]杨志安、王光瑞、陈式刚．用等间距分格子法计算互信息函数确定延迟时间，计算物理，1995，12：442
[90]Nichols J M, Nichols J D. Attractor reconstruction for non-linear system: a methodological note, Mathematical Biosciences, 2001,171:21
[91]Rechester A B, White R B. Symbolic Kinetic Equation for a Chaotic Attractor, Phys. Lett. A , 1991,156:419
[92]Rechester A B, White R B, Symbolic Analysis of Chaotic Signals and Turbulent Fluctuations, Phys. Rev. Lett.,1997,78:54
[93]Lehrman M, Rechester A B, Extracting Symbolic Cycles from Turbulent Fluctuation Data, Phys. Rev. Lett., 2001, 87:164501
[94]Liu Z H, Chen S G, Symbolic analysis of generalized synchronization of chaos, Phys. Rev. E, 1997,56:7297
[95]Azad R K, Rao J S ,Ramaswamy R. Stochastic resonance with tuning system parameters: The application of bistable systems in signal processing, Chaos, Solitons and Fractals, 2002,14:633
[96]Xiao F H, Yan G R, Han Y H. A SYMBOLIC DYNAMICS APPROACH FOR THE COMPLEXITY ANALYSIS OF CHAOTIC PSEUDORANDOM SEQUENCES, Acta Phys. Sin., 2004,53:2877
[97]肖方红，阎桂荣，韩宇航．混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法．物理学报，2005，54(2)：550-556
[98]J Theiler, P S Linsay, D M Rubin. Time Series Prediction: Forecasting the Future and Understanding the Past (Addison-Wesley, Reading Mass.,1993),p429.
[99]J Timmer. Power of surrogate data testing with respect to nonstationarity. Phys. Rev. E, 1998,58:5153-5156
[100]J Theiler, S Eubank, A Longtin, et al., Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data, Physica D.,1992,58:77-94
[101]T Schreiber, A Schmitz. Improved Surrogate Data for Nonlinearity .Tests. Phys. Rev. Lett.,1996,77:635.
[102]D Kugiumtzis. Surrogate data test for nonlinearity including nonmonotonic transforms. Phys. Rev. E.,2000,62:25.
[103]Palus, M. Kolmogorov entropy from time series using information-theoretic functionals. Neural Network World, 1997,7:3269-292.
[104]J Timmer, What Can Be Inferred from Surrogate Data Testing?,Phys. Rev. Lett. ,2000,85:2547.
[105]J Theiler, D Prichard. Constrained-realization Monte-Carlo method for hypothesis testing. Physica D, 1996,94:221.
[106]T Schreiber, A Schmitz. Discrimination power of measures for nonlinearity in a time series. Phys. Rev. K,1997,55:5443-5447
[107]C J Stam, J P M Pijn, W S Pritchard. Reliable detection of non-linearity in experimental time series with strong periodic components, 1998, Physica D, 112:361.
[108]Bernaola-Galvan P, Scale invariance in the nonstationarity of human heart rate. Phys. Rev. Lett.,2001,87:168-105
[109]Bernaola-Galv(?)n P, Grosse I, Carpena P, Oliver JL, Rom(?)n-Rold(?)n R, Stanley HE. Finding borders between coding and noncoding DNA regions by an entropic segmentation method. Phys Rev Lett.,2000,7;85(6):1342-1345.
[110]Oliver JL, Bernaola-Galv(?)n P, Carpena P, Rom(?)n-Rold(?)n R. Isochore chromosome maps of eukaryotic genomes. Gene. 2001, 276(1-2):47-56.
[111]Grosse I, Bernaola-Galv(?)n P, Carpena P, Rom(?)n-Rold(?)n R, Oliver J, Stanley HE. Analysis of symbolic sequences using the Jensen-Shannon divergence. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys.,2002,65(4 Pt 1):041905.
[112]Fukuda K, Stanley H E, Amaral L A N. Heuristic segmentation of a nonstationary time series. Phys. Rev. Lett.,2004,69:021108
[113]Chernoff H, Lehmann E.L. The use of maximum likelihood estimates in x2 tests for goodness-of-fit. The Annals of Mathematical Statistics, 1954,25:579-586.
[114]Plackett R L, Karl Pearson and the Chi-Squared Test, lnternational Statistical Review, 1983, 51 (1):59-72.
[115]Greenwood P E, Nikulin M S.A guide to chi-squared testing. Wiley, New York. 1996, ISBN 047155779X
[116]谢庄，王桂田．北京地区气温和降水百年变化规律的探讨．大气科学，1994，18(6)：683-690
[117]孙继松．北京地区夏季边界层急流的基本特征及形成机理研究．大气科学，2005，29(3)：445-451．
[118]郑祚芳，张秀丽，曹鸿兴，谢庄，潘家华．用去趋势涨落分析研究北京气候的长程变化特征．地球物理学报，2007，50(2)：420-424
[119]高守亭，周玉淑，雷霆，孙建华．北京城市夏季高温高湿天气过程分析及动力识别．中国科学D辑，2005，35(增刊Ⅰ)：107-114
[120]谢庄，崔继良，刘海涛等．华北和北京的酷暑天气(Ⅰ)-历史概况及个例分析．气候与环境研究，1999，4(4)：323-3331
[121]孙建华，陈红，赵思雄等．华北和北京的酷暑天气(Ⅱ)-模拟试验和机理分析．气候与环境研究，1999，4(4)：334-3451
[122]陈洪滨，范学华，董文杰．2005年极端天气和气候事件及其它相关事件的概要回顾．气候与环境研究．2006，11(2)：236-244．
[123]陈洪滨，刁丽军．2003年的极端天气和气候事件及其它相关事件．气候与环境研究，2004，9(1)：218-223．
[124]陈洪滨，刁丽军．2004年的极端天气和气候事件及其它相关事件的概要回顾．气候与环境研究，10(1)：140-144．
[125]张宁，孙照勃．中国极端气温和降水趋势变化研究．南京信息工程大学硕士学位论文，2007．
[126]杨辉，李崇银．2003年夏季中国江南异常高温的分析研究．气候与环境研究，2005，10(1)：80-85．
[127]杨义文，许力，龚振淞等．2003年北半球大气环流及中国气候异常特征．气象，2004，30(4)：20-25．
[128]唐国利，丁一汇．近44年南京温度变化的特征及其可能原因的分析．大气科学，2006，30(1)：57-68．
[129]卫捷，杨辉，孙淑清．西太平洋副热带高压东西位置异常与华北夏季酷暑．气象学报，2004，62(3)：308-316．
[130]张琼，吴国雄．长江流域大范围旱涝与南系．气象学报，2001，59(5)：569-577．
[131]张庆云，王会军，林朝晖等．中国天气气候异常成因研究-2003年，北京：气象出版社，2004，1170pp
[132]秦剑，琚建华，解明恩．低纬高原天气气候．北京：气象出版社，1997，pp51-97．
[133]徐裕华．西南气候，北京：气象出版社，1991，pp1-5
[134]孙国武．中国西北地区干旱气候成因预测和对策研究．北京：气象出版社，1997．
[135]于淑秋，林学椿，徐祥德．我国西北地区近50年降水和温度的变化．气候与环境研究，2003，8(1)：9-18．
[136]宋连春．近40年我国气温时空变化特征．应用气象学报，1994，5(1)：119-124．
[137]周琳．东北气候．北京：气象出版社．1991
[138]陈隆勋，朱文琴．近45年我国气候变化的研究．气象学报，1998，56(3)：257-271．
[139]郭志梅，缪启龙，李雄．中国北方地区近50年来气温变化特征及其突变性．干旱区地理，2005，28(2)：176-182．
[140]赵振国．中国夏季早涝及环境场．北京：气象出版社，1999：pp38-40．
[141]尤卫红，傅抱璞，林振山．云南近百年气温变化与8月低温冷害天气．高原气象，1997，16(1)：63-72．
[142]孙建华，卫捷，张小玲等．2003年夏季的异常天气及预测试验．气候与环境研究，2004，9(1)：203-217
[143]王兰宁，田武文，黄祖英等．西北地区东部夏季温度特征及热带SSTA的相关分析．气象科学，2000：20(1)：23-29
[144]黄嘉佑．气象统计分析与预报方法．北京：气象出版社，2000，pp135-139
[145]吴洪宝，吴蕾．气候变率诊断和预测方法．北京：气象出版社，2005：pp15-44．
[146]魏凤英．现代气候统计诊断预测技术．气象出版社，1999
[147]Wallace J M,C Smith, C S Bretheron. Singular value decomposition of winter time sea surface temperature and 500 hPa height anomalies. J Climate, 1992,5:561-576
[148]丁裕国，江志红．SVD方法在气象诊断分析中的普适性．气象学报，1995，54(3)：365-371
[149]BRETHERTON C S, SMITH C, WALLACE J M, An inter-comparison of methods for finding coupled patterns in climate data. J Climate, 1992,5(6):541-560.
[150]施能，魏凤英，封国林等．气象场相关分析及合成分析中蒙特卡洛检验方法及应用．南京气象学院学报，1997，20(3)：355-358．
[151]王凌，高歌，张强等．2008年1月我国大范围低温雨雪冰冻灾害分析Ⅰ：气候特征与影响评估．气象，2008，34(4)：95-100
[152]赵琳娜，马清云，杨贵名等．2008年初我国低温雨雪冰冻对重点行业的影响及致灾成因分析．气候与环境研究，2008，13(4)：556-566
[153]中国气象局．中国气象灾害年鉴．北京：气象出版社．
[154]赵思雄，孙建华．2008年初南方雨雪冰冻天气的环流场与多尺度特征．气候与环境研究，2008，13(4)：351-67
[155]孙建华，赵思雄．2008年初南方雨雪冰冻灾害天气静止锋与层结结构分析．气候与环境研究，2008，13(4)：368-384
[156]陶诗言，卫捷．2008年1月我国南方严重冰雪灾害过程分析．气候与环境研究，2008，13(4)：337-350
[157]李勇，陆日宇，何金海．影响我国冬季温度的若干气候因子．大气科学，2007，31(3)：506-514
[158]陶诗言．冬季从印缅移过来的高空低槽．气象学报，1952，23：171-192
[159]陶诗言．冬季中国上空平直西风环流条件下的西风波动．气象学报，1956，27：345-360
[160]陶诗言．阻塞形势破坏时期的一次东亚寒潮过程．气象学报，1957，28：63-74
[161]陶诗言．十年来我国对东亚寒潮的研究．气象学报，1959，30：226-230
[162]陶诗言，李毓芳，温玉璞．东亚对流层上部和平流层中下部大气环流的初步研究．气象学报，1965，35：155-165
[163]高守亭，陶诗言，丁一汇．寒潮期间高空波动与东亚急流的相互作用．大气学，1992，16：718-724
[164]陶诗言，张庆云．亚洲冬季风对ENSO现象的响应．大气科学，1998，22：399-407．
[165]朱抱真，丁一汇，罗会邦．关于东亚大气环流和季风的研究．气象学报，1990，48：4-16
[166]李巧萍，丁一汇．区域气候模式对东亚冬季风多年平均特征的模拟．应用气象学报，2005．16：30-40
[167]丁一汇．东亚冬季风的统计研究．热带气象，1990，6：119-128．
[168]丁一汇，温市耕，李运锦．冬季西伯利亚高压动力机构的研究．气象学报，1991，49：430-439．
[169]王遵娅，丁一汇．近53年中国寒潮的变化特征及其可能成因．大气科学，2006，30：1068-1076
[170]琚建华，任菊章，吕俊梅．北极涛动年代际变化对东亚北部冬季气温增暖的影响．高原气象，2004，23(4)：429-434．
[171]龚道溢，王绍武，朱锦红．北极涛动对我国冬季日气温方差的显著影响．科学通报，2004，49(5)：487-492．
[172]龚道溢，王绍武．近百年北极涛动对中国冬季气候的影响．地理学报，2003，58(4)：559-568．
[173]何春，何金海．冬季北极涛动和华北冬季气温变化关系研究．南京气象学院学报，2003，26(1)：127．
[174]Wu B Y, Wang J. Impact of winter Arctic Oscillation on Siberia High, the East winter monsson and sea-ice exten. Adv Atmos Sci, 2002,19 (2):297-320.
[175]Gong D Y, Wang SW, Zhu J H. EastAsia wintermonsoon and Arctic Oscillation. Geophys Res Lett, 2001,28 (10):2073-2076.
[176]郭其蕴．东亚冬季风的变化与中国气温异常的关系．应用气象学报，1994，5(2)：218-225．
[177]朱乾根，施能，吴朝辉等．近百年北半球冬季大气活动中心的长期变化及其与中国气候变化的关系．气象学报，1997，55(6)：750-757．
[178]Tomposon D J, Wallace J M. The Arctic Oscillation signature in the wintertime goepotential height and temperature fields. Geophysical Res Lett, 1998, 25 (9): 1297-3000.
[179]Wallace J M, Gutzler D S. Teleconnections in t he geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Mon. Wea. Rev., 1981, 109(4): 784-812
[180]龚道溢，王绍武．西伯利亚高压的长期变化及全球变暖可能影响的研究．地理学报，1999，54：125-133
[181]琚建华，任菊章，吕俊梅．北极涛动年代际变化对东亚北部冬季气温增暖的影响．高原气象，2004，23(4)：429-434
[182]龚道溢，朱锦红，王绍武．西伯利亚高压对亚洲大陆的气候影响分析．高原气象，2002，21(1)：8-14
[183]龚道溢，王绍武．近百年北极涛动对中国冬季气候的影响．地理学报，2003，58(4)：559-568
[184]普业，裴顺强，李崇银等．异常东亚冬季风对赤道西太平洋纬向风异常的影响．大气科学，2006，30(1)：69-79
[185]李崇银，穆明权．异常东亚冬季风激发ENSO的数值模拟研究．大气科学，1998，22(4)：481-490
[186]Wallace J M. North Atlantic Oscillation/annular mode:Twoparadigms one phenomenon. Quart J. Roy. Meteor. Soc.,2000,126 (564):791-805
[187]中国气象局．中国气象灾害年鉴．北京：气象出版社．
[188]包澄澜．热带天气学．北京：科技出版社，1980，10：pp130-132
[189]Shao Fen Tian, T. Yasunari, Climatologlcal Aspects and Mechanism of spring Persisitent Rains Over Central China, J. Meteo. Soe. JaPan, 1998,76(1): 57-71
[190]朱乾根，林锦瑞，寿绍文，唐东异．天气学原理和方法，北京：气象出版社，1994，pp484-486
[191]Ding Yi Hui. Monsoons over Chlna, London:kluwer Academic Publishers, 1994, pp135-136
[192]Ninomiya K, Murakl T. The early summer rainy season(Baiu) over Japan. New York:Oxford University Press, 1987,93-121
[193]Ding Yi Hui, Summer Monsoon Rainfall in China, J Meteor soc japan, 1992, 70(1):373-396
[194]丁一汇，村上胜人．东亚季风，北京：气象出版社，1994，13：pp74-92
[195]陶诗言．季风研究中有待解决的问题，国家自然科学基金委员会等编，现代大气科学前沿和展望，北京：气象出版社，1996，pp35-36
[196]梁平德，印度夏季风与我国华北降水量，气象学报，1988，1
[197]何敏，我国主要秋雨区的分布及长期预报，气象，1984，10(9)：10-13
[198]Wang B, Ho Lin. Rainy season of the Asian-pacific summer monsoon .J. Climate, 2002,15:386-398
[199]W. Qian, H S Kang, D K Lee. Distribution of seasonal rain fall in the East Asian Monsoon region, Theor. APPI. Climatol, 2002,000:1-18
[200]Tsing ChangChen, Sllih Yuwang, Wan RuHuang, Ming Chengyen. variation of the East Asian surnrner monsoon rainfall
[201]陈敏，郑永光，陶祖钰．近50年(1949-1996)西北太平洋热带气旋气候特征的再分析．热带气象学报，1999，15(1)：10-16．
[202]Henderson Sellers A.,Zhang H.,Berz G.,et al. Tropical Cyclones and Global Climate Change:A Post-IPCC Assessment. Bulletin of the American Meteorological Society, 1998,79(1):19-38.
[203]章淹，张义民，白建强．台风暴雨．自然灾害学报，1995，4(3)：15-22．
[204]田辉，马开玉，林振山．华南＼华东沿海登陆台风暴雨和大风的分析．应用气象学报，1999，10(增刊)：148-152．
[205]朱定真，沈树勤，李昕．华东地区大范围热带气旋大暴雨的综合分析．气象科学，1997，17(3)：298-306．
[206]李江南，龚志鹏，王安宇等．近十年来台风暴雨研究的若干进展与讨论．热带地理，2004，24(2)：113-116．
[207]Ren Fumin, Gleason B.,Easterling D. Typhoon Impact on China' s Precipitation during 1957-1996. Advances In Atmospheric Sciences, 2002,19(5):943-952.
[208]杨宏青，陈正洪．长江流域近40年强降水的变化趋势．气象，2005，31(3)：66-69．
[209]王叶红，王谦谦，赵玉春．长江中下游降水异常特征及其与全国降水和气温异常的关系．南京气象学院学报．1999．22(4)：685-691．
[211]徐群．近八十年长江中、下游的梅雨．气象学报，1965，35(4)：507-518．
[212]陈艺敏，钱永甫．116 a长江中下游梅雨的气候特征．南京气象学院学报，2004，27(1)：65-72．
[213]陶诗言，张庆云，张顺利．1998年长江流域洪涝灾害的气候背景和大尺度环流条件．气候与环境研究，1998，3(4)：290-299．
[214]陶诗言，倪允琪，赵思雄等．1998夏季中国暴雨的形成机理与预报研究．北京：气象出版社，2001．pp1-156．
[215]汪美华，谢强，王红亚．未来气候变化对淮河流域径流深的影响．地理研究，2003，22(1)：79-88．
[216]周寅康，王腊春．淮河流域洪涝变化的耗散性．地理研究，2000，19(3)：277-282．
[217]丁一汇．1991年江淮流域持续性特大暴雨研究．北京：气象出版社，1993，pp1-30
[218]严华生，张青，尤卫红．大气环流变化对云南5月雨量的影响及其预报．高原气象，1994，13(2)：217-223
[219]秦剑，琚建华，解明恩．低纬高原天气气候．北京：气象出版社，1997，pp163-90
[220]董谢琼，段旭，陶云，王恒康．云南典型涝夏特点与及其相关因子的关系分析．气象科学，2001，21(2)：235-240
[221]李崇银．华北地区汛期降水的一个分析研究．气象学报，1992，50(1)：41-48
[222]张庆云．1880年以来华北降水及水资源的变化．高原气象，1999，18(4)：486-495
[223]张启龙，翁学传，程明华．华北地区汛期降水与热带西太平洋暖池和黑潮的关系．高原气象，1999，18(4)：575-583
[224]孙淑清．近五十年来华北地区旱涝特征与全球变化的研究及未来趋势的探讨．高原气象，1999，18(4)：541-551
[225]杨金虎，江志红，杨启国等．中国西北近41a来年中雨及以上级别降水次数的时空分布特征．地球科学进展，2005，20(增)：13-45．
[226]赵庆云，张武，王式功等．西北地区东部干旱半干旱区极端降水事件的变化．中国沙 漠，2005，25(6)：904-909．
[227]东北低温科研协作组．东北地区冷夏热夏长期预报的研究．气象学报，1979，37(3)：44-58．
[228]刘实，王宁．前期ENSO事件对东北地区夏季气温的影响．热带气象学报，2001，17(3)：314-319．
[229]孙力，安刚，丁力等．中国东北地区夏季降水异常的气候分析．气象学报，2000，58(1)：70-82．
[230]赵声蓉，宋正山，纪立人．华北汛期降水与亚洲季风异常关系的研究．气象学报，2002，60(1)：68-75
[231]赵声蓉，宋正山．华北汛期旱涝与中高纬大气环流异常．高原气象，1999，18(4)：535-540
[232]卫捷，张庆云，陶诗言．近20年华北地区干旱期大气环流异常特征．应用气象学报，1999，14(2)：140-151
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