短期气候预报的经验（统计）方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡克·范登杜（Huug van den Dool） 著，张勤，肖子牛，江志红 译

图书标签:

• 气候预报
• 短期预报
• 统计方法
• 经验方法
• 气象学
• 预测技术
• 时间序列分析
• 数据分析
• 数值预报
• 模式识别

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502951467

版次：1

商品编码：10623270

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：151

字数：282000

正文语种：中文

编辑推荐

《短期气候预报的经验（统计）方法》是一本通俗易懂的介绍短期气候预报（两周至一年的时间尺度）方法的教科书。虽然准确的气候预报仍然是当前的世界难题，但是最近十多年来，研究海气相互作用（例如厄尔尼诺），全球资料观测网的建立，以及短期气候预报方法本身都取得了显著的进展。在强调经验预报方法的同时，本书的主要内容是介绍了经验波传播法、遥相关理论和经验正交化遥相关方法以及构建相似预报法。本书也涉及其他用于季节、月业务预报的方法，并给出最新的例子和讨论。同时，作者也指出了实时气候预报的挑战性，其中包括预报的规则、形式，以及怎样传递给用户。

内容简介

《短期气候预报的经验（统计）方法》是美国气候预测中心（NOAA／CPC）H．范登杜博士根据他和他的同事们多年气候预测的经验和应用实践写成。全书系统地介绍了在业务上作为基础性工具的主要经验或统计方法，其中最具特色的有经验波传播法（EMP），遥相关理论和经验正交化遥相关方法与相似预报法，这些都是在CPC用于业务气候预测中行之有效的方法。《短期气候预报的经验（统计）方法》将气候研究的最新理论研究成果和预报技术有机地结合起来，这对从事气候预报的业务人员十分有用，同时也可以帮助业务人员用这些方法拓展到延伸预报中去。另外，《短期气候预报的经验（统计）方法》中关于现代短期气候预测方法的介绍与季节预测的实例对于各国，包括中国的气候预报员也是十分有用的。

目录

献辞
译版序言
序
前言
Acronyms and notions（缩略语）
List of symbols（符号表）
第l章 引言
第2章 正交函数协方差的背景知识
2．1 正交函数
2．2 相关和协方差
2．3 关于平均值的问题
2．4 几点讨论
附录 距平相关
第3章 经验波传播预报
3．1 资料和经验波传播预报方法
3．2 经验波传播诊断
3．3 石头扔进水塘的试验
3．4 用经验波传播技术预报1天的技巧
3．5 对于经验波传播技术的讨论
附加说明1：经验波传播预报技术的正式推导
附加说明2：罗斯贝方程
第4章 遥相关
4．1 工作定义
4．2 北半球两个最有名的例子
4．3 度量遥相关
4．4 寻找一系列遥相关：经验正交遥相关（EOT）
4．5 讨论
4．6 监测，指数和台站资料
4．7 结语
第5章 经验正交函数
5．1 方法和定义
5．2 例子
5．3 简化EOF-EOT
5．4 对EOF的讨论
附录l EOF／EOT的后处理
附录2 迭代
第6章 自由度
6．1 有效自由度N的估计方法
6．2 例子
6．3 EOF与自由度的联系
6．4 存在的问题
6．5 结语
第7章 相似法
7．1 自然相似法（NA）
7．2 构建相似
7．3 降尺度分析的工具
7．4 全球海表温度的季节预报
7．5 短期预报和频散试验
7．6 用经验方法计算最快增长模
附录 用CA作预报
第8章 短期气候预报方法
8．1 气候预报
8．2 持续性预报
8．3 优化气候平均
8．4 局部回归
8．5 非局地回归与ENSO
8．6 合成预报方法
8．7 分型的回归模式
8．8 数值预报模式
8．9 综合预报
8．10 其他预报方法
8．11 未被使用的预报方法
附录1 实际应用中的时空连续性要求
附录2 脊线回归综合预报
第9章 实用短期气候预报方法
9．1 季节平均预报
9．2 预报的设计
9．3 季节预报的时间尺度
9．4 预报方法与预报要素的相适性
9．5 不确定性的表达
9．6 简化的概率预报（三分法预报）
9．7 预报的格式
9．8 正式预报
9．9 第一类检验——历史回报技巧
9．10 第二类检验——Herdke技巧得分
9．11 趋势
9．12 预测的机会和定期业务预报的压力
附录 历史记录
第10章 结束语
10．1 线性问题
10．2 大气环流模式和统计模式的相对性能
10．3 可预报性
10．4 未来短期气候预报
参考文献

精彩书摘

　　我们已经给出的式（2.1）～（2.6）都是在空间S的表达式，我们也可以将空间变量换成时间变量t（1≤t≤n），只要将式中的S用时间t来表达。当然，如果我们的观测资料同时是时间和空间的函数f（s，t），像一般的气象观测要素场那样，那么我们该怎样处理呢？如果我们像前面那样选择一个空间的正交函数集，式（2.3）可写为 　　这里它的投影系数和空间平均是时间t的函数，而当我们选择一个时间上的正交函数集时，它可表达为 　　这里时间平均值和投影系数是空间变量的函数，符号《>表示对时间求平均。 　　通常式（2.7）和式（2.7a）对于同一观测资料得到了看起来完全不同的分析结果，有时称之为T模和S模分析。但是无论是空间变换还是时间变换的经验函数分析，它们有一个特别的函数集是相同的，即经验正交函数（EOFs）。例如，在式（2.7）中的am（t）与式（2.7a）中的em（t）是一回事，而式（2.7a）中的am（s）与式（2.7）中的em（s）一样。我们是否可以这样来说，对于经验正交函数EOFs，空间和时间变量的角色是可以互换的。实践证明的确是这样，只不过在处理空间和时间的平均值时要特别小心，这一点在2.3节中再讨论。　　……

前言/序言

气候系统中的不确定性与可预测性：一个前沿探索 书籍名称： 气候系统中的不确定性与可预测性：一个前沿探索 作者： [此处可填入一个虚构的、具有权威性的专家姓名，例如：张伟教授, 李明博士] 出版社： [此处可填入一个知名的学术出版社名称，例如：全球科学出版社] --- 内容提要 本书深入剖析了当代气候科学研究中最为核心且极具挑战性的两大议题：气候系统的内在不确定性来源以及长期气候预测的理论极限与实际可行性。不同于侧重于某一特定时间尺度的预报技术（如短期预报的统计模型），本书立足于气候学、统计物理学、非线性动力学以及信息论的交叉前沿，构建了一个关于地球气候系统复杂性与信息传递效率的全新认知框架。 全书共分为六个主要部分，层层递进，从微观的随机过程到宏观的全球环流，系统地揭示了气候系统如何产生、维持并耗散其内在的不确定性，同时探讨了我们如何才能更有效地从这些噪声中提取出具有统计意义的可预测信号。 --- 第一部分：气候系统的多尺度不确定性根源 本部分聚焦于气候系统内部固有的随机性和混沌特性。我们不再仅仅将不确定性视为误差来源，而是将其视为气候系统基本运行机制的一部分。 第一章：大气与海洋的内在随机性：噪声的起源 详细讨论了海气界面上的湍流混合、云过程的微物理随机性、以及海洋深层环流中微小扰动如何通过反馈机制放大，成为影响中长期气候变化的主要“白噪声”来源。引入了随机微分方程（SDE）在描述大气边界层过程中的应用，并对比了拉格朗日与欧拉视角下对噪声的量化差异。 第二章：气候模式中的参数化挑战与归一化不确定性 气候模型依赖于对次网格尺度过程（如云、边界层、陆面过程）的参数化表示。本章深入探讨了不同参数化方案之间的系统性差异（结构性不确定性），并引入了贝叶斯方法来量化模型结构选择带来的预测偏差。重点分析了“集合预报系统”中，集合成员发散速度与物理真实度之间的复杂关系。 第三章：遥相关与多圈层耦合的非线性放大效应 气候系统中的不确定性并非简单叠加，而是通过大气、海洋、冰雪圈和生物地球化学圈之间的非线性耦合得到放大。本章特别关注厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等关键模态在信息传递链中的“瓶颈效应”，即小尺度的初始扰动如何被这些模态转化为大范围、长持续时间的异常。 --- 第二部分：可预测性理论：从混沌到信息的提取 本部分从信息论和动力系统理论的角度，重新审视了气候预测的理论基础和信息熵的衰减规律。 第四章：动力系统中的混沌边界与预测时效 基于庞加莱截面和最大李雅普诺夫指数，精确界定了大气和海洋系统的局部混沌时间尺度。本书提出了“信息半衰期”的概念，用以衡量系统内有效信息（可预测性）随时间指数衰减的速率。这为理解“为什么我们无法准确预测三个月后的具体天气”提供了严谨的理论支撑。 第五章：信息论视角下的气候可预测性度量 引入互信息（Mutual Information）和因果熵（Causal Entropy）等高级统计工具，用以量化不同气候变量之间（如海温与降水）的相互依赖程度。重点论述了如何通过分析信息的流向和瓶颈，识别出对长期预测最有价值的“先验信息源”，而非仅仅依赖于初始条件的精确度。 第六章：气候信号的“记忆”与时间序列的谱分析 探讨了气候系统内部如何维持其“记忆”。通过对气候时间序列进行高分辨率的功率谱分析，区分出“高频噪声”、“中频振荡”和“低频气候漂移”三类信号，并介绍了如何利用小波分析和经验正交函数（EOF）分解来分离这些不同时间尺度的信号，从而优化预测模型的信号提取能力。 --- 第三部分：面向未来的气候信息提取策略 本部分聚焦于超越传统统计回归模型的先进计算和数据驱动方法，旨在提高中长期（数月到数年）预测的可靠性。 第七章：机器学习与深度学习在气候信号分离中的应用 详细介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）在处理气候时间序列中的优势。重点不再是单纯的预测，而是如何利用这些模型自动学习和识别气候系统中的非线性、多变量依赖关系，从而构建更鲁棒的“替代模型”（Surrogate Models）来捕捉传统物理模型遗漏的复杂动力学。 第八章：基于概率密度函数的动态校准与模型融合 传统的确定性预测已无法满足决策需求。本章提出了动态校准框架，用于实时评估和调整预报概率密度函数的形态。探讨了“多模型集成预测”（Multi-Model Ensemble Forecasting）的高级融合技术，特别是基于信息增益的权重分配策略，以应对不同模型在不同气候状态下表现的差异性。 第九章：不确定性量化与决策支持：从预报到风险管理 本书的终极目标是将气候科学的预测能力转化为可操作的决策信息。本章阐述了如何将复杂的概率预报输出转化为决策者可以理解的“风险暴露矩阵”，并探讨了气候风险评估中对极端事件频率和强度预测的统计稳健性要求。 --- 目标读者 本书面向地球科学、大气科学、海洋学、统计学、应用数学以及环境工程领域的高级本科生、研究生、科研人员和气候数据分析师。它为那些希望超越标准气象学预报框架，深入理解气候系统底层信息结构和可预测性极限的专业人士，提供了一套严谨的理论基础和前沿的方法论工具。本书的写作风格严谨、逻辑清晰，着重于概念的清晰界定和数学工具的实际应用，避免了对具体天气事件的描述，而是专注于气候动力学和统计物理学的深层原理。

评分☆☆☆☆☆

在我翻开《短期气候预报的经验（统计）方法》之前，我的脑海里就已经勾勒出了一个大致的轮廓：这绝对不是一本空谈理论、脱离实际的学术著作。相反，我坚信它会是一部充满“匠心”的作品，凝聚了作者在长期气候预报实践中提炼出的精髓。我期待书中能够深入浅出地讲解各种统计工具，并重点强调它们在分析和预测短期气候变化时的独特优势。比如，如何巧妙运用贝叶斯统计的思想来更新预报模型，如何在面对海量气象数据时，有效地进行特征提取和降维，甚至是如何构建更加稳健的集成预报系统，以减少单一模型的固有偏差。这本书的书名中“经验”二字，对我来说尤为重要，它意味着作者并非仅仅罗列方法，而是会分享那些在实际应用中发现的“窍门”和“陷阱”，以及如何规避它们。我非常希望作者能够分享一些鲜活的案例研究，展示这些统计方法是如何在真实的预报场景中发挥作用的，例如，如何成功预测一次突发的强对流天气，或者如何量化一次极端高温事件的发生概率。我期望这本书能够提供一套系统性的思路，帮助我理解从数据采集、预处理，到模型构建、验证，再到预报发布和后评估的整个流程，从而真正提升我进行短期气候预报的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《短期气候预报的经验（统计）方法》让我一下子就联想到了一系列充满智慧与实操性的场景。我脑海中浮现出的，并非是枯燥冗长的理论公式堆砌，而是那些在实际工作中，经验丰富的预报员们如何凭借敏锐的洞察力和扎实的统计功底，一点点揭开短期气候变动的神秘面纱。想象一下，在某个关键时刻，需要准确预测未来几天甚至几周的天气状况，关系到农作物能否安全收割，或是重大活动能否顺利进行。这本书，我预期它会详细阐述那些经过无数次验证的“经验之谈”，是如何转化为一套套行之有效的统计模型。我特别期待它能深入剖析一些经典的统计方法，比如时间序列分析、回归分析，甚至是机器学习在短期气候预报中的应用。更重要的是，我希望能看到作者如何将这些方法与具体的案例相结合，例如，如何利用历史同期数据来识别异常天气模式，如何量化各种气象要素之间的关联性，以及如何评估和修正预报的不确定性。这本书，在我看来，将是一本能够帮助我从“纸上谈兵”走向“实战演练”的宝贵指南，它承诺的“经验（统计）方法”标签，让我看到了理论与实践的完美融合，也预示着它将为我打开一扇通往更精准、更可靠气候预报世界的大门。我迫不及待地想要深入其中，去学习那些前辈们智慧的结晶。

评分☆☆☆☆☆

《短期气候预报的经验（统计）方法》这本书的书名，让我充满了期待，它似乎承诺着一种实操性极强的指导。我脑海中浮现的是一本能够帮助我“学以致用”的书，而不是一本停留在理论层面的学术专著。我希望它能深入浅出地讲解各种统计学在短期气候预报中的具体应用，让我能够理解这些方法背后的逻辑，并学会如何在实际工作中运用它们。我很期待书中能够展示一些具体的统计模型，例如，如何运用回归分析来预测气温变化，如何利用概率统计来量化降水发生的可能性，甚至是如何通过机器学习算法来识别潜在的气候模式。这本书的书名中的“经验”二字，对我来说尤其重要，它意味着作者将分享他在长期实践中总结出的宝贵经验，这些经验可能包括如何规避常见的预报误区，如何根据不同的天气背景选择最合适的统计方法，以及如何有效地评估和改进预报的准确性。我希望这本书能够提供一套完整的预报流程，从数据准备、模型构建，到预报评估和误差分析，帮助我全面提升我的短期气候预报能力，让我能够更自信地面对各种气候挑战。

评分☆☆☆☆☆

我之所以被《短期气候预报的经验（统计）方法》这本书的名字所吸引，是因为它直接点出了我一直以来在探索的重点：如何将统计学的力量融入到短期气候预报的实践中。我的直觉告诉我，这不仅仅是一本介绍统计公式的书，更是一本关于如何“用对”统计方法、如何从数据中“榨取”出最有价值信息的书。我迫切地想要知道，作者是如何将抽象的统计理论转化为具体可操作的预报技巧的。我期待书中能够详细讲解一系列与短期气候预报紧密相关的统计技术，例如，如何利用时间序列模型来捕捉气候变化的周期性特征，如何运用非参数统计方法来处理非线性的气象关系，甚至是如何构建能够有效预测极端天气事件的统计模型。更吸引我的是“经验”二字，它暗示着书中会包含大量作者在实际工作中积累的宝贵经验，比如，在模型选择上应该注意些什么，在数据质量控制上需要关注哪些细节，以及在预报结果的解释和沟通上有什么关键点。我希望这本书能够提供一套完整的框架，指导我如何从理解数据特性开始，到选择合适的模型，再到评估和改进预报结果，从而能够更自信、更准确地进行短期气候预测。

评分☆☆☆☆☆

《短期气候预报的经验（统计）方法》这个书名，在我看来，点出了一个非常关键的领域：将科学严谨的统计学与日新月异的气候变化预测相结合。我预想这本书将不会止步于对基础统计概念的介绍，而是会更进一步，深入探讨如何将这些概念应用于解决复杂的短期气候预测难题。我特别希望看到作者能够分享一些在实际应用中被证明非常有效的“经验之谈”，这些经验可能来自于多年的预报实践，也可能来自于对大量历史数据的深入挖掘。比如，作者是否会探讨如何针对不同的气候区域和不同的预报时效，选择最合适的统计模型？又或者，书中是否会提供一些关于如何处理和利用不完整或存在噪声的气象数据的方法？我非常期待书中能够出现一些具体的统计模型构建的实例，例如，如何利用主成分分析（PCA）来提取影响短期气候的关键因子，或者如何运用支持向量机（SVM）来区分不同的天气模式。此外，我对书中关于预报不确定性量化和传播的论述也抱有浓厚的兴趣，因为这对于理解预报的可靠性至关重要。总而言之，我期望这本书能够成为我理解和掌握短期气候预报统计方法的“百科全书”，为我的研究和实践提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。

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会有用的

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这本书介绍的方法正好是我们现在要用到的，介绍的很不错！

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这本书理论性很深，不容易看懂。

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比较方便，送货时间可以接受。

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会有用的

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不错哦，没有推荐错！

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希望有用。。。。。。。

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读书已经成为我的一种习惯，小学时最爱做的事情，就是看各种各样的闲书，从爸爸妈妈给订阅的儿童杂志，到一些文学名著，我都照单全收。即使是上中学以后，也是依然爱读书，也要在繁忙间隙让自己的心灵得到些许的休憩。拿起一本喜爱的书籍，就好像随手推开一扇窗户，欣赏窗外美丽的风景。这风景或粗犷豪放，或细腻委婉，或雄伟磅礴，或感人肺腑，令我浑然忘却了学习中的烦恼与不快，仿佛排徊在青山绿水之间，呼吸着新鲜的空气，挥着思想的翅膀，感受着生命的美好。

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