《气候统计方法和应用》是中国科学院大学为气候研究相关专业研究生开设的一门专业核心课的教材。课程目的是为研究生正确运用统计方法提供必要的知识基础，通过研究案例传授方法应用经验，并引导探索气候统计分析领域前沿问题。
《气候统计方法和应用》（严中伟等编著. 北京 : 科学出版社, 2024）基于2014 年以来逐年改进的授课材料整理而来，可分为基础知识、经典方法和前沿问题三部分内容。
本书首先从气候跃变这一特殊现象及其动力学系统理论背景的新视角引入统计分析的重要性（第1 章），试图从气候研究的应用角度出发，介绍在该领域常用的统计分析方法，在简要总结一些基础性的统计概念和统计检验知识（第2 章、第3 章）后，着重讲解若干常用的传统气候变化分析方法，包括线性回归、趋势及跃变检测（第4 章、第5 章、第9 章）、基于周期观的谐波分析和小波分析（第8 章）、气候变量场的时空结构分解（第7 章）及其应用案例。这些统计基础知识和传统分析方法也适用于更广泛的地学领域的有关分析。
本书还介绍近年来在气候变化研究领域日益受到重视的一些特殊问题的分析方法。例如，可用于拟合区域气候变量场中的趋势分布格局的广义加法模型（GAM）以及探索气候变化趋势格局与“外强迫”联系的广义线性模拟（GLM）（第6 章）、分辨时间序列中自然振荡信号及非线性趋势的集合经验模分解（EEMD）（第8 章）、反映极端天气气候事件的气候极值以及随时间演变的非平稳极值统计方法（第10 章）、可用于评估气候变化影响和可预测性研究的天气发生器（第11 章），以及气候序列的均一化（第12 章）等。还有一些新方法仍在发展并已开始在气候变化领域获得广泛应用，如检测和归因、机器学习等，它们已在上述部分章节中提及，也将在本书中分别介绍（第13 章、第14 章）。
近年来，气候变化及其影响和应对正日益成为区域可持续发展的决策因素之一，也是国际论坛的一个重要议题。然而，气候研究领域涉及大量不确定性，这是导致相关决策困难乃至国际争议的源泉。恰当运用统计方法，有助于消减和诠释关键的不确定性，为决策提供科学基础，这也是本书的一个期望所在。
本书在编写过程中考虑了不同学科研究生的知识水平，在概述方法原理的基础上，加强启发式的应用案例介绍。本书不仅可以作为中国科学院大学的研究生教材，也可以成为气象、海洋、环境、水文、生态、地理及更广泛的相关专业大学生和科研人员的参考读物。
本文摘编自《气候统计方法和应用》（严中伟等编著. 北京 : 科学出版社, 2024）一书“前言”“第1 章 引论——从气候跃变说起”，有删减修改，标题为编者所加。
(中国科学院大学研究生教材系列)
审图号：GS 京（2024）1291 号
ISBN 978-7-03-079279-2
本书是中国科学院大学为气候研究相关专业研究生开设的一门专业核心课的教材，包含三部分内容。第一部分基础知识：首先从动力学系统理论的新视角引入统计分析的意义，继而精练总结气候统计分析必需的基本概念和常用的显著性检验等知识。第二部分经典方法：包括回归分析、气候趋势、气候场分析和时间序列的信号分解等。第三部分前沿问题：包括非正态变量的趋势检验、气候场趋势及其成因分析、非线性信号分解、跃变检测、非平稳极值拟合、随机天气发生器和极端气候事件的可预测性、气候序列均一化、气候变化检测归因以及机器学习等。
本书不仅可以为气象、海洋、环境、水文、生态、地理等专业研究生教学提供参考，也可以成为相关专业大学生和科研人员的参考读物。
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