学习本书需要有概率论与数理统计学、线性代数和初步的天气学知识，既要懂得方法的原理、计算步骤，更要学会使用计算机处理大型气象实际问题和进行运算和结果分析。本书的作者自1964年以来在南京气象学院(现南京信息工程大学)讲授气象统计预报，也讲授过概率论与数理统计、中长期天气预报等课程。本书是根据作者发表的论文、著作和历届的教材整理、修改、补充而成。书中除了介绍方法以外，各章都附有应用的实例、方法、使用的经验总结以及作者编写使用的三个重要的FORTRAN计算机程序。这些都来自作者从事气象统计预报科研的发表成果或者未发表的成果。

本书系统地介绍了国内外气象学中有关天气预报统计分析与预报方法的基本理论和计算方法。如多变量分析方法中的回归分析、判别分析、二分类预报、主成分分析、气象场的经验正交展开、聚类分析；还有时间序列分析的若干方法，如谐波分析、波谱分析、奇异谱分析和自回归模型。书中附有大量的计算方法和应用实例。书中还讲述了选择最大信息的预报因子、预报指标、预报方法、气象场相羔分析与合成分析中的统计检验的方法，并附有3个重要的FORTRAN计算程序。

本书是高等学校大气科学专业本科生气象统计预报课程的教材；也可以作为大专院校有关专业参考书；对气象业务工作人员也有参考价值。

前言

符号说明

第一章 气象资料及其表示方法

 第一节 单个要素的气象资料

 第二节 多要素的气象资料

 参考文献

第二章 选择最大信息的预报因子

 第一节 概率和条件概率以及预报指标

 第二节 天气预报指标的统计检验

 第三节 定量数据时的指标

 第四节 非连续数据时的指标

 第五节 组合因子、预报因子数量的缩减

 第六节 高自相关变量间的相关系数及其统计检验

 参考文献

第三章 回归分析

 第一节 一元线性回归

 第二节 多元回归分析

 第三节 回归方程的统计检验

 第四节 逐步回归方法

 第五节 选择最优的变量子集

 第六节 正交组合的多元回归

 第七节 最小残差绝对值回归和稳健回归

 第八节 几个定量预报结果的最优综合

 第九节 附录

 参考文献

第四章 二分类预报

 第一节 天气预报指标群的使用

 第二节 二分类预报的数学模型

 第三节 二分类预报结果的最优经济综合

 第四节 多数表决问题及准确率的理论估计

 参考文献

第五章 主成分分析

 第一节 基础知识

 第二节 主成分的基本概念

 第三节 主成分的导出

 第四节 主成分的性质

 第五节 因子分析

 第六节 典型相关分析

 参考文献

第六章 气象场的各种经验正交展开及其应用

 第一节 气象场的经验正交展开

 第二节 扩展的经验正交函数(EEOF)分析

 第三节 向量场的经验正交展开

 第四节 复经验正交函数(CEOF)方法

 第五节 气象场的奇异值分解(SVD)

 第六节 附录

 参考文献

第七章 判别分析

 第一节 贝叶斯准则的二组判别

 第二节 费希尔准则的线性判别

 第三节 多组判别、错分损失不同时的多组判别

 第四节 多组逐步判别

 第五节 利用马氏距离作多组判别

 参考文献

第八章 聚类分析

 第一节 相似性统计量

 第二节 系统聚类法

 参考文献

第九章 奇异谱分析

 第一节 常规EOF和主成分分析

 第二节 奇异谱分析的原理和方法

 第三节 为什么称时间EOF为奇异谱分析

 第四节 奇异谱分析在气象中的应用

 参考文献

第十章 气象统计预报中的统计检验

 第一节 趋势变化对相关系数的影响

 第二节 相关分析及合成分析中的蒙特卡罗检验方法

 第三节 气象场相关的统计检验

 第四节 多维统计检验、风场的统计检验

 第五节 EOF，SVD的统计检验

 第六节 统计检验的若干注记

 第七节 附录

 参考文献

第十一章 气象时间序列分析

 第一节 谐波分析方法

 第二节 气象时间序列波谱分析

 第三节 气象时间序列的自回归预报模型

 参考文献