短期氣候預報的經驗（統計）方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鬍剋·範登杜（Huug van den Dool） 著，張勤，肖子牛，江誌紅 譯

圖書標籤:

• 氣候預報
• 短期預報
• 統計方法
• 經驗方法
• 氣象學
• 預測技術
• 時間序列分析
• 數據分析
• 數值預報
• 模式識彆

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502951467

版次：1

商品編碼：10623270

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-02-01

用紙：膠版紙

頁數：151

字數：282000

正文語種：中文

編輯推薦

《短期氣候預報的經驗（統計）方法》是一本通俗易懂的介紹短期氣候預報（兩周至一年的時間尺度）方法的教科書。雖然準確的氣候預報仍然是當前的世界難題，但是最近十多年來，研究海氣相互作用（例如厄爾尼諾），全球資料觀測網的建立，以及短期氣候預報方法本身都取得瞭顯著的進展。在強調經驗預報方法的同時，本書的主要內容是介紹瞭經驗波傳播法、遙相關理論和經驗正交化遙相關方法以及構建相似預報法。本書也涉及其他用於季節、月業務預報的方法，並給齣最新的例子和討論。同時，作者也指齣瞭實時氣候預報的挑戰性，其中包括預報的規則、形式，以及怎樣傳遞給用戶。

內容簡介

《短期氣候預報的經驗（統計）方法》是美國氣候預測中心（NOAA／CPC）H．範登杜博士根據他和他的同事們多年氣候預測的經驗和應用實踐寫成。全書係統地介紹瞭在業務上作為基礎性工具的主要經驗或統計方法，其中最具特色的有經驗波傳播法（EMP），遙相關理論和經驗正交化遙相關方法與相似預報法，這些都是在CPC用於業務氣候預測中行之有效的方法。《短期氣候預報的經驗（統計）方法》將氣候研究的最新理論研究成果和預報技術有機地結閤起來，這對從事氣候預報的業務人員十分有用，同時也可以幫助業務人員用這些方法拓展到延伸預報中去。另外，《短期氣候預報的經驗（統計）方法》中關於現代短期氣候預測方法的介紹與季節預測的實例對於各國，包括中國的氣候預報員也是十分有用的。

目錄

獻辭
譯版序言
序
前言
Acronyms and notions（縮略語）
List of symbols（符號錶）
第l章 引言
第2章 正交函數協方差的背景知識
2．1 正交函數
2．2 相關和協方差
2．3 關於平均值的問題
2．4 幾點討論
附錄 距平相關
第3章 經驗波傳播預報
3．1 資料和經驗波傳播預報方法
3．2 經驗波傳播診斷
3．3 石頭扔進水塘的試驗
3．4 用經驗波傳播技術預報1天的技巧
3．5 對於經驗波傳播技術的討論
附加說明1：經驗波傳播預報技術的正式推導
附加說明2：羅斯貝方程
第4章 遙相關
4．1 工作定義
4．2 北半球兩個最有名的例子
4．3 度量遙相關
4．4 尋找一係列遙相關：經驗正交遙相關（EOT）
4．5 討論
4．6 監測，指數和颱站資料
4．7 結語
第5章 經驗正交函數
5．1 方法和定義
5．2 例子
5．3 簡化EOF-EOT
5．4 對EOF的討論
附錄l EOF／EOT的後處理
附錄2 迭代
第6章 自由度
6．1 有效自由度N的估計方法
6．2 例子
6．3 EOF與自由度的聯係
6．4 存在的問題
6．5 結語
第7章 相似法
7．1 自然相似法（NA）
7．2 構建相似
7．3 降尺度分析的工具
7．4 全球海錶溫度的季節預報
7．5 短期預報和頻散試驗
7．6 用經驗方法計算最快增長模
附錄 用CA作預報
第8章 短期氣候預報方法
8．1 氣候預報
8．2 持續性預報
8．3 優化氣候平均
8．4 局部迴歸
8．5 非局地迴歸與ENSO
8．6 閤成預報方法
8．7 分型的迴歸模式
8．8 數值預報模式
8．9 綜閤預報
8．10 其他預報方法
8．11 未被使用的預報方法
附錄1 實際應用中的時空連續性要求
附錄2 脊綫迴歸綜閤預報
第9章 實用短期氣候預報方法
9．1 季節平均預報
9．2 預報的設計
9．3 季節預報的時間尺度
9．4 預報方法與預報要素的相適性
9．5 不確定性的錶達
9．6 簡化的概率預報（三分法預報）
9．7 預報的格式
9．8 正式預報
9．9 第一類檢驗——曆史迴報技巧
9．10 第二類檢驗——Herdke技巧得分
9．11 趨勢
9．12 預測的機會和定期業務預報的壓力
附錄 曆史記錄
第10章 結束語
10．1 綫性問題
10．2 大氣環流模式和統計模式的相對性能
10．3 可預報性
10．4 未來短期氣候預報
參考文獻

精彩書摘

　　我們已經給齣的式（2.1）～（2.6）都是在空間S的錶達式，我們也可以將空間變量換成時間變量t（1≤t≤n），隻要將式中的S用時間t來錶達。當然，如果我們的觀測資料同時是時間和空間的函數f（s，t），像一般的氣象觀測要素場那樣，那麼我們該怎樣處理呢？如果我們像前麵那樣選擇一個空間的正交函數集，式（2.3）可寫為 　　這裏它的投影係數和空間平均是時間t的函數，而當我們選擇一個時間上的正交函數集時，它可錶達為 　　這裏時間平均值和投影係數是空間變量的函數，符號《>錶示對時間求平均。 　　通常式（2.7）和式（2.7a）對於同一觀測資料得到瞭看起來完全不同的分析結果，有時稱之為T模和S模分析。但是無論是空間變換還是時間變換的經驗函數分析，它們有一個特彆的函數集是相同的，即經驗正交函數（EOFs）。例如，在式（2.7）中的am（t）與式（2.7a）中的em（t）是一迴事，而式（2.7a）中的am（s）與式（2.7）中的em（s）一樣。我們是否可以這樣來說，對於經驗正交函數EOFs，空間和時間變量的角色是可以互換的。實踐證明的確是這樣，隻不過在處理空間和時間的平均值時要特彆小心，這一點在2.3節中再討論。　　……

前言/序言

氣候係統中的不確定性與可預測性：一個前沿探索 書籍名稱： 氣候係統中的不確定性與可預測性：一個前沿探索 作者： [此處可填入一個虛構的、具有權威性的專傢姓名，例如：張偉教授, 李明博士] 齣版社： [此處可填入一個知名的學術齣版社名稱，例如：全球科學齣版社] --- 內容提要 本書深入剖析瞭當代氣候科學研究中最為核心且極具挑戰性的兩大議題：氣候係統的內在不確定性來源以及長期氣候預測的理論極限與實際可行性。不同於側重於某一特定時間尺度的預報技術（如短期預報的統計模型），本書立足於氣候學、統計物理學、非綫性動力學以及信息論的交叉前沿，構建瞭一個關於地球氣候係統復雜性與信息傳遞效率的全新認知框架。 全書共分為六個主要部分，層層遞進，從微觀的隨機過程到宏觀的全球環流，係統地揭示瞭氣候係統如何産生、維持並耗散其內在的不確定性，同時探討瞭我們如何纔能更有效地從這些噪聲中提取齣具有統計意義的可預測信號。 --- 第一部分：氣候係統的多尺度不確定性根源 本部分聚焦於氣候係統內部固有的隨機性和混沌特性。我們不再僅僅將不確定性視為誤差來源，而是將其視為氣候係統基本運行機製的一部分。 第一章：大氣與海洋的內在隨機性：噪聲的起源 詳細討論瞭海氣界麵上的湍流混閤、雲過程的微物理隨機性、以及海洋深層環流中微小擾動如何通過反饋機製放大，成為影響中長期氣候變化的主要“白噪聲”來源。引入瞭隨機微分方程（SDE）在描述大氣邊界層過程中的應用，並對比瞭拉格朗日與歐拉視角下對噪聲的量化差異。 第二章：氣候模式中的參數化挑戰與歸一化不確定性 氣候模型依賴於對次網格尺度過程（如雲、邊界層、陸麵過程）的參數化錶示。本章深入探討瞭不同參數化方案之間的係統性差異（結構性不確定性），並引入瞭貝葉斯方法來量化模型結構選擇帶來的預測偏差。重點分析瞭“集閤預報係統”中，集閤成員發散速度與物理真實度之間的復雜關係。 第三章：遙相關與多圈層耦閤的非綫性放大效應 氣候係統中的不確定性並非簡單疊加，而是通過大氣、海洋、冰雪圈和生物地球化學圈之間的非綫性耦閤得到放大。本章特彆關注厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）等關鍵模態在信息傳遞鏈中的“瓶頸效應”，即小尺度的初始擾動如何被這些模態轉化為大範圍、長持續時間的異常。 --- 第二部分：可預測性理論：從混沌到信息的提取 本部分從信息論和動力係統理論的角度，重新審視瞭氣候預測的理論基礎和信息熵的衰減規律。 第四章：動力係統中的混沌邊界與預測時效 基於龐加萊截麵和最大李雅普諾夫指數，精確界定瞭大氣和海洋係統的局部混沌時間尺度。本書提齣瞭“信息半衰期”的概念，用以衡量係統內有效信息（可預測性）隨時間指數衰減的速率。這為理解“為什麼我們無法準確預測三個月後的具體天氣”提供瞭嚴謹的理論支撐。 第五章：信息論視角下的氣候可預測性度量 引入互信息（Mutual Information）和因果熵（Causal Entropy）等高級統計工具，用以量化不同氣候變量之間（如海溫與降水）的相互依賴程度。重點論述瞭如何通過分析信息的流嚮和瓶頸，識彆齣對長期預測最有價值的“先驗信息源”，而非僅僅依賴於初始條件的精確度。 第六章：氣候信號的“記憶”與時間序列的譜分析 探討瞭氣候係統內部如何維持其“記憶”。通過對氣候時間序列進行高分辨率的功率譜分析，區分齣“高頻噪聲”、“中頻振蕩”和“低頻氣候漂移”三類信號，並介紹瞭如何利用小波分析和經驗正交函數（EOF）分解來分離這些不同時間尺度的信號，從而優化預測模型的信號提取能力。 --- 第三部分：麵嚮未來的氣候信息提取策略 本部分聚焦於超越傳統統計迴歸模型的先進計算和數據驅動方法，旨在提高中長期（數月到數年）預測的可靠性。 第七章：機器學習與深度學習在氣候信號分離中的應用 詳細介紹瞭循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和圖神經網絡（GNN）在處理氣候時間序列中的優勢。重點不再是單純的預測，而是如何利用這些模型自動學習和識彆氣候係統中的非綫性、多變量依賴關係，從而構建更魯棒的“替代模型”（Surrogate Models）來捕捉傳統物理模型遺漏的復雜動力學。 第八章：基於概率密度函數的動態校準與模型融閤 傳統的確定性預測已無法滿足決策需求。本章提齣瞭動態校準框架，用於實時評估和調整預報概率密度函數的形態。探討瞭“多模型集成預測”（Multi-Model Ensemble Forecasting）的高級融閤技術，特彆是基於信息增益的權重分配策略，以應對不同模型在不同氣候狀態下錶現的差異性。 第九章：不確定性量化與決策支持：從預報到風險管理 本書的終極目標是將氣候科學的預測能力轉化為可操作的決策信息。本章闡述瞭如何將復雜的概率預報輸齣轉化為決策者可以理解的“風險暴露矩陣”，並探討瞭氣候風險評估中對極端事件頻率和強度預測的統計穩健性要求。 --- 目標讀者 本書麵嚮地球科學、大氣科學、海洋學、統計學、應用數學以及環境工程領域的高級本科生、研究生、科研人員和氣候數據分析師。它為那些希望超越標準氣象學預報框架，深入理解氣候係統底層信息結構和可預測性極限的專業人士，提供瞭一套嚴謹的理論基礎和前沿的方法論工具。本書的寫作風格嚴謹、邏輯清晰，著重於概念的清晰界定和數學工具的實際應用，避免瞭對具體天氣事件的描述，而是專注於氣候動力學和統計物理學的深層原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《短期氣候預報的經驗（統計）方法》讓我一下子就聯想到瞭一係列充滿智慧與實操性的場景。我腦海中浮現齣的，並非是枯燥冗長的理論公式堆砌，而是那些在實際工作中，經驗豐富的預報員們如何憑藉敏銳的洞察力和紮實的統計功底，一點點揭開短期氣候變動的神秘麵紗。想象一下，在某個關鍵時刻，需要準確預測未來幾天甚至幾周的天氣狀況，關係到農作物能否安全收割，或是重大活動能否順利進行。這本書，我預期它會詳細闡述那些經過無數次驗證的“經驗之談”，是如何轉化為一套套行之有效的統計模型。我特彆期待它能深入剖析一些經典的統計方法，比如時間序列分析、迴歸分析，甚至是機器學習在短期氣候預報中的應用。更重要的是，我希望能看到作者如何將這些方法與具體的案例相結閤，例如，如何利用曆史同期數據來識彆異常天氣模式，如何量化各種氣象要素之間的關聯性，以及如何評估和修正預報的不確定性。這本書，在我看來，將是一本能夠幫助我從“紙上談兵”走嚮“實戰演練”的寶貴指南，它承諾的“經驗（統計）方法”標簽，讓我看到瞭理論與實踐的完美融閤，也預示著它將為我打開一扇通往更精準、更可靠氣候預報世界的大門。我迫不及待地想要深入其中，去學習那些前輩們智慧的結晶。

評分☆☆☆☆☆

我之所以被《短期氣候預報的經驗（統計）方法》這本書的名字所吸引，是因為它直接點齣瞭我一直以來在探索的重點：如何將統計學的力量融入到短期氣候預報的實踐中。我的直覺告訴我，這不僅僅是一本介紹統計公式的書，更是一本關於如何“用對”統計方法、如何從數據中“榨取”齣最有價值信息的書。我迫切地想要知道，作者是如何將抽象的統計理論轉化為具體可操作的預報技巧的。我期待書中能夠詳細講解一係列與短期氣候預報緊密相關的統計技術，例如，如何利用時間序列模型來捕捉氣候變化的周期性特徵，如何運用非參數統計方法來處理非綫性的氣象關係，甚至是如何構建能夠有效預測極端天氣事件的統計模型。更吸引我的是“經驗”二字，它暗示著書中會包含大量作者在實際工作中積纍的寶貴經驗，比如，在模型選擇上應該注意些什麼，在數據質量控製上需要關注哪些細節，以及在預報結果的解釋和溝通上有什麼關鍵點。我希望這本書能夠提供一套完整的框架，指導我如何從理解數據特性開始，到選擇閤適的模型，再到評估和改進預報結果，從而能夠更自信、更準確地進行短期氣候預測。

評分☆☆☆☆☆

在我翻開《短期氣候預報的經驗（統計）方法》之前，我的腦海裏就已經勾勒齣瞭一個大緻的輪廓：這絕對不是一本空談理論、脫離實際的學術著作。相反，我堅信它會是一部充滿“匠心”的作品，凝聚瞭作者在長期氣候預報實踐中提煉齣的精髓。我期待書中能夠深入淺齣地講解各種統計工具，並重點強調它們在分析和預測短期氣候變化時的獨特優勢。比如，如何巧妙運用貝葉斯統計的思想來更新預報模型，如何在麵對海量氣象數據時，有效地進行特徵提取和降維，甚至是如何構建更加穩健的集成預報係統，以減少單一模型的固有偏差。這本書的書名中“經驗”二字，對我來說尤為重要，它意味著作者並非僅僅羅列方法，而是會分享那些在實際應用中發現的“竅門”和“陷阱”，以及如何規避它們。我非常希望作者能夠分享一些鮮活的案例研究，展示這些統計方法是如何在真實的預報場景中發揮作用的，例如，如何成功預測一次突發的強對流天氣，或者如何量化一次極端高溫事件的發生概率。我期望這本書能夠提供一套係統性的思路，幫助我理解從數據采集、預處理，到模型構建、驗證，再到預報發布和後評估的整個流程，從而真正提升我進行短期氣候預報的能力。

評分☆☆☆☆☆

《短期氣候預報的經驗（統計）方法》這本書的書名，讓我充滿瞭期待，它似乎承諾著一種實操性極強的指導。我腦海中浮現的是一本能夠幫助我“學以緻用”的書，而不是一本停留在理論層麵的學術專著。我希望它能深入淺齣地講解各種統計學在短期氣候預報中的具體應用，讓我能夠理解這些方法背後的邏輯，並學會如何在實際工作中運用它們。我很期待書中能夠展示一些具體的統計模型，例如，如何運用迴歸分析來預測氣溫變化，如何利用概率統計來量化降水發生的可能性，甚至是如何通過機器學習算法來識彆潛在的氣候模式。這本書的書名中的“經驗”二字，對我來說尤其重要，它意味著作者將分享他在長期實踐中總結齣的寶貴經驗，這些經驗可能包括如何規避常見的預報誤區，如何根據不同的天氣背景選擇最閤適的統計方法，以及如何有效地評估和改進預報的準確性。我希望這本書能夠提供一套完整的預報流程，從數據準備、模型構建，到預報評估和誤差分析，幫助我全麵提升我的短期氣候預報能力，讓我能夠更自信地麵對各種氣候挑戰。

評分☆☆☆☆☆

《短期氣候預報的經驗（統計）方法》這個書名，在我看來，點齣瞭一個非常關鍵的領域：將科學嚴謹的統計學與日新月異的氣候變化預測相結閤。我預想這本書將不會止步於對基礎統計概念的介紹，而是會更進一步，深入探討如何將這些概念應用於解決復雜的短期氣候預測難題。我特彆希望看到作者能夠分享一些在實際應用中被證明非常有效的“經驗之談”，這些經驗可能來自於多年的預報實踐，也可能來自於對大量曆史數據的深入挖掘。比如，作者是否會探討如何針對不同的氣候區域和不同的預報時效，選擇最閤適的統計模型？又或者，書中是否會提供一些關於如何處理和利用不完整或存在噪聲的氣象數據的方法？我非常期待書中能夠齣現一些具體的統計模型構建的實例，例如，如何利用主成分分析（PCA）來提取影響短期氣候的關鍵因子，或者如何運用支持嚮量機（SVM）來區分不同的天氣模式。此外，我對書中關於預報不確定性量化和傳播的論述也抱有濃厚的興趣，因為這對於理解預報的可靠性至關重要。總而言之，我期望這本書能夠成為我理解和掌握短期氣候預報統計方法的“百科全書”，為我的研究和實踐提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

讀書好，好讀書，讀好書勤讀報，會讀報，你就會和大韆世界息息相通。這樣的好機會，我們從小就因該抓住這樣的好習慣，我們從小就因該養成。短期氣候預報的經驗（統計）方法是一本通俗易懂的介紹短期氣候預報（兩周至一年的時間尺度）方法的教科書。雖然準確的氣候預報仍然是當前的世界難題，但是最近十多年來，研究海氣相互作用（例如厄爾尼諾），全球資料觀測網的建立，以及短期氣候預報方法本身都取得瞭顯著的進展。在強調經驗預報方法的同時，本書的主要內容是介紹瞭經驗波傳播法、遙相關理論和經驗正交化遙相關方法以及構建相似預報法。本書也涉及其他用於季節、月

評分☆☆☆☆☆

有用

評分☆☆☆☆☆

會有用的

評分☆☆☆☆☆

希望有用。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

希望有用。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

有用

評分☆☆☆☆☆

讀書就如同一個科學傢去讀當代文學作品，一個詩人去讀某個考古學傢的記錄一樣，讀是因為喜歡，讀是源於興趣，有一句話說的好閱讀不能改變人生的長度，但它可以改變人生的寬度。正是這種興趣的閱讀，讓我的生活豐富多彩。

評分☆☆☆☆☆

比較方便，送貨時間可以接受。

評分☆☆☆☆☆

初讀好書，如獲良友重讀好書，如逢故知。書，可以使我們增長見識，不齣門便可知天下事。書，可以提高我們的閱讀能力和寫作水平。書，可以使我們變得有修養。書，還可使我們在競爭激烈的社會上立於不敗之地其實讀書的好處有很多，就等著有心人去慢慢發現。