本书以厄尔尼诺-南方涛动遥相关关系为切入点，提出对全球气象模型季节降水预报的有效性评估分析方法。同时，本书构建了一个分析框架，用于识别厄尔尼诺-南方涛动遥相关与预报相关系数空间对应关系，并开发了量化遥相关和季节降水预报重合信息的集合运算方法。本书还比较了常见大尺度气象因子与全球季节降水遥相关关系，探讨了它们对全球气象模型季节降水预报相关系数的影响。 本书可供水利、气候及气象、生态和资源环境等领域的科技工作者、技术人员，以及大中专院校水利工程的教师、研究生、本科生参考。

前言
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 季节水文气象预报
1.2.1 季节水文预报研究
1.2.2 水文-气象遥相关关系
1.2.3 基于遥相关的统计预报
1.3 全球气象模型降水预报
1.3.1 全球气象模型发展历程
1.3.2 基于气象模型的全球降水预报
1.3.3 降水预报有效性分析
1.4 研究思路与主要内容
1.4.1 研究思路
1.4.2 主要内容
第2章 全球降水预报与观测数据
2.1 引言
2.2 CFSv2全球降水预报
2.2.1 CFSv2模型概述
2.2.2 高维预报数据
2.2.3 季节降水预报的提取
2.3 CPC全球降水观测
2.4 气象因子
2.5 本章小结
第3章 相邻网格之间预报-观测相关系数的空间关联
3.1 引言
3.2 局部空间关联指标的提出
3.3 空间关联分析实验方案
3.4 空间关系分析结果
3.4.1 相关系数空间分布
3.4.2 局部莫兰指数分析
3.4.3 LISAAC分析
3.4.4 不同预见期结果对比
3.4.5 其他季节对比分析
3.5 本章小结
第4章 遥相关强度与预报-观测相关系数的对应关系
4.1 引言
4.2 与ENSO遥相关对应关系分析思路
4.2.1 相关系数的计算与分类
4.2.2 不同类别百分比计算
4.2.3 偏相关系数分析
4.3 对应关系数值实验设计
4.4 对应关系实验结果
4.4.1 全球尺度结果分析
4.4.2 全球26个主要区域分析
4.4.3 ENSO效应控制实验结果
4.4.4 不同预见期对比分析
4.5 本章小结
第5章 ENSO遥相关与季节降水预报信息重合度
5.1 引言
5.2 集合论角度的重叠与差异信息量化
5.3 重叠与差异信息实验分析
5.4 与ENSO的重叠与差异信息
5.4.1 重叠与差异信息的空间分布
5.4.2 重叠与差异信息特征分析
5.4.3 分季节对比分析
5.5 本章小结
第6章 ENSO与其他气象因子对比分析
6.1 引言
6.2 多气象因子分季节实验
6.3 重叠与差异信息结果
6.3.1 DJF结果
6.3.2 MAM结果
6.3.3 JJA结果
6.3.4 SON结果
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 主要结论
7.2 主要创新点
7.3 不足之处和今后工作展望
参考文献