观测数据非线性时空分布理论和方法

《观测数据非线性时空分布理论和方法》针对气候系统的观测数据具有非线性、多层次结构和非平稳性的特征，系统地介绍了动力学相关因子指数(Q指数)、启发式分割算法(BG)、经验模态分解(EMD)、复杂度和幂律尾指数等一系列处理观测数据的非线性时空分布新的理论和方法，及其最新的相关研究成果，旨在为气候突变的检测和归因、观测数据信息的提取与预测以及从某种程度上区分自然变率和人为变率对20世纪增暖的贡献提供新的有效途径。

《观测数据非线性时空分布理论和方法》为从事与气候诊断和气候变化有关的研究工作者和研究生提供新的研究思路和分析方法；同时，也可供从事水文、地震、经济等其他非气象领域的科研工作者以及高等院校师生查阅参考。