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內容簡介： 本书从markov链理论出发，探讨用随机模拟方法建立各种统计或动力模式，并应用于大气和水文科学各个领域。全书共分三篇7章：**篇为基础篇，叙述markov过程与隐式markov过程的基本理论；基于markov理论的随机模拟方法与时空降尺度技术；第二篇为应用篇，介绍基于markov链的天气气候变量的随机模拟技术方法；第三篇则是前沿篇，重点涉及markov过程与复杂气候系统问题；气候系统的不确定性及其他一些问题。 關於作者： 丁裕国男，1941年2月出生，卒于2012年11月16日。教授，南京大学毕业。曾任南京气象学院环境科学系教授、硕士研究生导师。中国暨江苏省气象学会统计气象委员会委员，全国高校（气象）教材编审领导组成员，1964年从南京大学毕业后一直从事教学和科研工作，对大气科学有专门研究，先后承担国家及省部级科研项目18项，6项科研成果获省部级科技奖。在气候概率模型理论与应用、气象场统计诊断预测等领域的科研成果达到国际先进水平。出版《气候统计》等专著多部。在国内外刊物上发表100余篇论文，数篇论文被国际权威文摘刊物引用，1993年获国 目錄： 序言 前言 绪论 一、基础篇 第1章Markov过程与Markov链 1.1基本概念和运算 1.2转移概率的重要性质和运算 1.3状态的划分和Markov链的分类 1.4随机游动模型和Markov链 1.5正则Markov链及其简单应用 1.6Markov极限分布在降水气候特征描述中的应用 第2章隐Markov过程及其他随机过程 2.1隐Markov模型的定义 2.2隐Markov模型的运算 2.3HMM模型的应用 2.4具有Markov性的其他随机过程 第3章随机模拟方法与时空降尺度技术 3.1基本概念 3.2随机变量的模拟（各种分布的模拟） 3.3随机过程的模拟 3.4降尺度技术简介 3.5随机天气发生器（WGEN） 二、应用篇 第4章气候和水文变量的模拟试验 4.1空间随机变量的模拟 4.2由旱涝特征重建历史降水量场的模拟试验 4.3SWAT模式的逐日天气子模式简介 4.4SWAT模式在水文科学中的应用 4.5改进SWAT模型的随机天气发生器及模式评估 第5章基于Markov链的天气气候变量随机模拟 5.1逐日降水量的Markov链模拟 5.2干湿日游程的简化（0，1）变量序列模拟 5.3干湿月游程的Markov链模拟 5.4时间序列交叉理论的应用 三、前沿篇 第6章复杂气候系统与Markov过程 6.1一般动力学系统的描述 6.2非线性动力学（含大气动力学系统） 6.3涨落理论及其大气科学的应用 6.4两个重要的随机微分方程 第7章若干问题的探讨 7.1不确定性问题 7.2极值统计理论在气候变化不确定性研究中的应用 7.3利用二维分布和Markov链相结合描述区域暴雨过程的算例 7.4线性相关关系形成的理论机制 参考文献 后记（一） 后记（二）

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