气候变率诊断和预测方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴洪宝，吴蕾 著

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• 气候变化
• 气候预测
• 气候诊断
• 气象学
• 地球物理学
• 数值模拟
• 统计分析
• 气候模型
• 环境科学
• 大气科学

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502940348

版次：2

商品编码：10739880

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-06-01

用纸：胶版纸

页数：400

内容简介

《气候变率诊断和预测方法（第2版）》较全面系统地介绍气候变率的诊断和预测方法，分八章。前四章属于多元统计方法，包括不同形式的EOF（PCA）、POP、SVD、CCA、RA以及非线性的PCA和CCA，常规的线性EOF（PCA）是这些方法的基础。第五、六章是频率域分析方法，包括功率谱、谐波、小波、滤波、奇异谱、非线性奇异谱分析，Fourier分析是这些方法的基础。第七章介绍气候变率可预报性诊断方法，第八章介绍海洋动力学模型与统计大气相结合的气候预测方法。

目录

前言
第一章 经验正交函数展开和主成分分析
§1.1 预备知识
§1.2 场的经验正交函数展开和主成分分析
§1.3 旋转EOF分析
§1.4 复经验正交函数展开
§1.5 非线性主成分分析
参考文献
第二章 主振荡型分析和线性转置模型
§2.1 主振荡型分析
§2.2 复主振荡型分析
§2.3 循环平稳POP分析
§2.4 线性转置模型
参考文献
第三章 奇异值分解和典型相关分析
§3.1 一般实矩阵SVI）运算的定义、性质和算法
§3.2 两个场相互关系的SVD分析方法
§3.3 常规的典型相关分析
§3.4 变形的CCA—BP法
§3.5 CCA用于月、季平均气温降水距平预报
§3.6 NCEP/CPC的集合典型相关分析预报（ECC）
§3.7 非线性典型相关分析（NLCCA）
§3.8 非线性典型相关分析用于热带太平洋SS“rA预报
参考文献
第四章 冗余分析
§4.1 预备知识
§4.2 冗余分析
§4.3 冗余分析与CCA比较
参考文献
第五章 时间序列的频率域分析方法I
§5.1 时间函数的频谱
§5.2 随机过程
§5.3 平稳随机过程的功率谱
§5.4 时间序列的离散傅里叶级数分析
§5.5 滤波
§5.6 小波分析
§5.7 谐波分析、功率谱分析、小波分析比较
§5.8 热带太平洋年际和年代际气候变率的小波分析
参考文献
第六章奇异谱分析
§6.1 单通道奇异谱分析
§6.2 SSA应用举例
§6.3 多通道奇异谱分析
§6.4 多通道奇异谱分析应用举例
§6.5 非线性奇异谱分析
参考文献
第七章 气候变率潜在可预报性的估计
§7.1 年际变率和潜在可预报性
§7.2 用方差分析法检验潜在可预报性
§7.3 信噪比与潜在可预报正确率上限的关系
§7.4 应用例子
§7.5 气候模式生成的模拟集合中的年际变率和可预报性估计
参考文献
第八章 海洋动力模式与统计大气相结合的预报方法
§8.1 中等复杂程度的海洋模式
§8.2 大气对海洋强迫作用的数值模拟
§8.3 大气对海洋强迫作用的诊断分析
§8.4 动力海洋与统计大气相耦合的预报模型
§8.5 应用举例
参考文献

前言/序言

好的，这是一份关于《气候变率诊断与预测方法（第2版）》的详细图书简介，内容不涉及原书的具体章节或方法，而是从气候学、地球科学、数据分析及应用领域进行全面且深入的描述，旨在展现一个成熟、严谨的学术著作应有的深度和广度。 --- 气候系统动态：变率、诊断技术与长期趋势的深入剖析 导论：理解地球系统的复杂性与非线性演化 当前，全球环境科学面临的核心挑战之一，是如何准确、全面地理解地球气候系统的固有变率、外部驱动因素（如温室气体浓度变化、太阳活动、火山喷发）以及复杂反馈机制之间的相互作用。气候系统并非一个静态的平衡体，而是一个高度耦合、非线性的动态系统。它表现出从数小时到数百万年的多尺度时间结构，涉及大气、海洋、冰雪圈、生物圈和岩石圈的能量、质量和动量交换。 本书旨在为研究人员、高级学生以及政策制定者提供一个坚实的理论基础与实践指导框架，用以解析和量化气候变率的本质。我们关注的重点不仅在于描述“发生了什么”，更在于探究“为何发生”以及“未来可能如何发展”的内在机制。 第一部分：气候变率的理论基础与观测基础 气候变率是气候系统内在不确定性与外部强迫共同作用的结果。理解其变率，必须首先建立起严谨的统计物理和动力学基础。 1. 气候系统的多尺度特征与时间序列分析 气候过程的时间尺度覆盖了从短期天气扰动到数万年尺度的冰期-间冰期旋回。系统地分解和识别这些不同尺度的信号至关重要。本书详细阐述了如何运用傅里叶分析、小波变换（Wavelet Analysis）以及经验正交函数（EOF）等工具，从冗余的观测数据中提取出具有物理意义的模态。尤其强调了如何区分真正的气候信号（Signal）与随机噪声（Noise）的边界，这对于准确识别关键振荡模式（如ENSO、PDO、NAO等）的演化轨迹具有决定性作用。 2. 关键驱动因子与反馈机制的量化 气候变率并非单一因素的结果。本书系统梳理了主要的外部强迫（如太阳辐射变化、气溶胶排放）和内部反馈机制（如水汽反馈、云层反馈、海冰-反照率反馈）。这些反馈环路极大地增强或减弱了初始扰动的影响，是理解气候敏感度的关键。我们深入探讨了如何利用耦合模型模拟（CMIP）的输出以及长期的再分析资料（Reanalysis Data），对这些反馈参数进行约束和量化评估。这要求对热力学、辐射传输理论有深刻的理解。 3. 观测网络的挑战与数据同化 准确的诊断依赖于高质量的观测数据。本书讨论了从地面站、探空气球到卫星遥感等不同观测系统所固有的系统误差、偏差校正方法以及数据融合技术。在数据稀疏或不连续的区域（例如深海、极地），如何有效地利用历史记录、代理数据（Proxy Data，如树木年轮、冰芯、沉积物）来重建过去的气候状态，是诊断工作的重要组成部分。如何在高维空间中对观测数据进行高效的同化，以提供一个最优的初始状态，是实现精确分析的前提。 第二部分：气候诊断的前沿方法论与模型验证 诊断方法是连接观测事实与理论解释的桥梁。本部分聚焦于现代气候学中不可或缺的高级统计学和机器学习方法。 1. 高级统计模型与因果推断 传统的线性回归方法往往无法捕捉气候系统中普遍存在的非线性和高维交互作用。本书引入了广义相加模型（GAMs）、非参数回归以及基于信息论的指标（如互信息）来探索变量间的复杂依赖关系。更进一步，我们讨论了如何利用格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）和基于结构方程模型（SEM）的方法，在统计层面上尝试区分相关性与真正的气候驱动路径，从而更好地理解大气环流与区域气候要素之间的相互作用。 2. 耦合气候模型的模拟与可预测性评估 现代气候预测严重依赖于地球系统模式（ESMs）。本书详细阐述了验证和评估这些复杂模型性能的方法论。这包括对模式偏误（Bias）的识别、对模式对外部强迫响应能力的敏感性测试，以及对模式重现历史变率能力的检验。特别是，重点讨论了“模式归因分析”（Model Attribution Analysis），即如何通过对比不同情景下的模拟结果，分离出人为强迫（Anthropogenic Forcing）与自然变率对特定气候事件（如热浪、极端降水）的相对贡献。 3. 极端事件的统计识别与趋势分析 气候变化最显著的影响体现在极端天气和气候事件的频率和强度变化上。本书探讨了超越简单平均值变化的诊断技术，如极值理论（Extreme Value Theory, EVT），用于对百年一遇甚至千年一遇事件的重现期和概率分布进行严格的数学描述。同时，通过Mann-Kendall检验、Sen's Slope等非参数趋势检测方法，评估了区域气候要素在不同时间尺度上的显著变化趋势。 第三部分：面向未来的气候变率预测框架 对气候变率的准确诊断，是建立可靠预测能力的基础。预测不仅仅是外推，更需要对系统动力学具有深刻的理解。 1. 预测信息源的分解与整合 短期、季节性、年代际和长期气候预测，依赖于不同的可预测信息源。短期预测主要依赖于海洋热力状况（如ENSO的初始条件）和大气可预测性；而年代际预测则更加依赖于海洋内部的缓慢调整过程和外来强迫的累积效应。本书提供了整合这些不同时间尺度预测的综合框架，例如，如何利用气候态（Climate State）指标来校正季节性预测的系统偏差。 2. 概率性预测与不确定性量化 鉴于气候系统的内在混沌性质，确定性预测在长时间尺度上几乎不可能实现。因此，概率性预测成为主流。本书详述了后处理技术，如贝叶斯模型平均（BMA），如何有效地整合来自不同模型、不同集合成员的信息，生成可靠的概率密度函数（PDF）。量化预测中的不确定性——包括初始条件不确定性、模型结构不确定性和外部强迫不确定性——是评估预测可靠性和指导决策制定的关键环节。 3. 区域尺度降尺度与影响评估 全球尺度的预测结果需要转化为对特定区域（如流域、城市群）具有可操作性的信息。本书探讨了统计降尺度（Statistical Downscaling）和动态降尺度（Dynamical Downscaling）的核心方法论，并强调了在降尺度过程中，必须维持极端事件统计特性的重要性。最终，所有诊断和预测工作都必须指向实际应用，即如何将气候变率的预测信息转化为水资源管理、农业规划、基础设施设计等领域的适应性策略。 --- 《气候系统动态：变率、诊断技术与长期趋势的深入剖析》致力于提供一个全面、跨学科的视角，装备读者应对当前气候科学中最具挑战性的问题，是气候学、地球物理学及环境工程领域不可或缺的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

作为一名地质学家，我对长期地质时间尺度的气候变化及其驱动因素有着天然的兴趣。《气候变率诊断和预测方法（第2版）》这本书，虽然名字看起来更偏向于当下的气候科学，但我相信其中蕴含的诊断和预测方法论，同样可以为我们理解过去的气候提供新的视角。我尤其想知道书中是否会涉及“古气候重建技术”与现代气候模型之间的联系。例如，是否会介绍如何利用地质记录（如沉积物、冰芯、树轮等）来验证或校准现代气候模型，从而提高模型的长期预测能力？我对书中可能提出的“数据融合与集成”方法非常感兴趣，因为古气候研究往往依赖于来自不同地质载体、分布在不同区域的离散数据。如果书中能够提供一种系统性的方法来整合和分析这些异质性数据，从中提取可靠的气候信息，那将对我的研究领域产生深远的影响。此外，我也想了解书中是否会讨论“气候变化的影响在地质过程中的体现”。例如，气候变化如何影响海平面变化、冰川侵蚀、风化作用等，以及这些地质过程反过来又如何影响气候系统。如果书中能够提供一些将现代气候诊断方法应用于地质历史气候研究的思路，那将是我非常期待的部分。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读气候学博士的学生，我一直在寻找能够让我对前沿研究方法有更清晰认识的书籍。《气候变率诊断和预测方法（第2版）》对我来说，就像是一本开启新视野的地图。我听说这本书对“不确定性量化”的论述非常详尽，这一点对我至关重要。在科学研究中，任何预测都伴随着一定程度的不确定性，如何准确地评估和传达这些不确定性，直接影响到研究成果的可信度和决策者的判断。我非常好奇书中是否会详细介绍蒙特卡洛模拟、贝叶斯方法等先进的不确定性分析技术，以及它们在气候预测中的具体应用案例。此外，我也希望书中能够涵盖一些关于“模型可解释性”的新兴领域。随着气候模型越来越复杂，理解模型的内部运作机制，即“模型为什么会给出这样的预测”，变得越来越困难。如果这本书能提供一些关于如何提高模型透明度和可解释性的方法，那将极大地帮助我们理解模型的优势和局限性，从而更好地利用模型进行科学研究和决策支持。我期待着书中能够为我提供一套系统性的知识体系，帮助我顺利完成我的博士论文，并在气候科学领域做出有价值的贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究气候变化趋势的资深工程师，我对《气候变率诊断和预测方法（第2版）》的到来满怀期待，尤其是在经历了第一版的洗礼后。这本书并非仅仅是对已有的气候科学理论的简单复述，而是对诊断和预测方法论的深度挖掘和前沿探索。想象一下，在分析历史气候数据时，我们常常面临着信号淹没在噪声中的困境。这本书，据我粗略的了解，将提供一系列更为精妙的统计技术和机器学习算法，能够更有效地分离出真实的气候信号，例如区分自然驱动的变率和人为因素的影响。我尤其关注其中关于“多尺度分析”的部分，因为气候现象往往在不同的时间尺度上表现出截然不同的特征，理解这些尺度之间的耦合和反馈至关重要。书中提出的新方法，如果能帮助我们更准确地识别出极端气候事件的潜在驱动因素，那将是突破性的进展。我迫不及待地想看到书中对于数据同化技术是如何应用于提升气候模型初始场精度的讨论，这直接关系到预测的时效性和可靠性。总的来说，这本书在我眼中，是一件能够武装我们科研人员的强大工具，能够帮助我们更深入地理解地球气候系统的复杂性，并为应对未来的气候挑战提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对气候变化议题深感忧虑的普通读者，我一直希望能够更深入地理解气候变率的成因以及未来的可能走向。我听朋友说《气候变率诊断和预测方法（第2版）》是一本非常有价值的书籍，它能够帮助我解开很多关于气候的疑惑。我特别想了解书中是否会用通俗易懂的方式解释一些复杂的概念，比如“遥相关”、“气候敏感性”等等。我希望这本书能让我明白，为什么有些地区会持续干旱，而有些地区却频繁遭受洪涝灾害，这些都是气候变率在不同区域的表现。另外，我也对书中关于“未来气候预测”的部分非常感兴趣。我想知道，科学家们是如何预测未来几十年甚至上百年的气候变化的？他们依据的是什么？是否存在不同的预测模型？这些模型的结果有多大的可信度？我希望这本书能够提供清晰的解释，让我能够理解这些预测背后的科学原理，而不是仅仅停留在模糊的担忧之中。我希望能从中获得一种更具象化的理解，让我能够更清晰地认识到气候变化对我们生活可能带来的影响，并促使我采取更积极的态度去关注和应对这一全球性挑战。

评分☆☆☆☆☆

从一名资深的气象分析师的角度来看，能够不断更新和完善手中的工具箱是职业发展的关键。《气候变率诊断和预测方法（第2版）》在我看来，可能就是这样一本能够帮助我提升工作效率和预测精度的必备参考。我尤其关注书中是否会深入探讨“人工智能与机器学习在气候预测中的最新进展”。近年来，AI在各个领域都取得了飞速发展，气候科学也不例外。我非常好奇书中是如何将深度学习、神经网络等技术应用于气候数据的分析，例如如何利用这些技术来识别隐藏在海量观测数据中的复杂模式，或者如何训练模型来更准确地模拟大气和海洋的相互作用。此外，我对书中关于“跨学科研究方法”的论述也颇感兴趣。气候变率的诊断和预测往往需要融合来自气象学、海洋学、冰川学、生态学甚至社会科学的知识。如果书中能够提供一些成功整合不同学科研究方法的范例，那将极大地开阔我的视野，并激发我思考如何与其他领域的专家合作，共同解决更复杂的气候问题。我相信，通过学习书中新颖的方法和理念，我能够更好地应对工作中遇到的各种挑战，并为提供更准确、更及时的气候信息做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

学气象统计必备宝典，比到书店买便宜一些

评分☆☆☆☆☆

太注重数学计算，缺乏方法应用介绍，不适合数学基础差的使用；定价太高；建议在以后版本中，每种方法能给予相应编程。

评分☆☆☆☆☆

看上去挺厚，看上去挺厚

评分☆☆☆☆☆

有用

评分☆☆☆☆☆

专业类是书，作者还不错写的。

评分☆☆☆☆☆

看上去挺厚，看上去挺厚

评分☆☆☆☆☆

hao

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

课本内容很详细，专业课参考书，适合有一定气象海洋专业知识的读者。印刷质量一般，纸张略薄，价格略高。