氣候變率診斷和預測方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

吳洪寶，吳蕾 著

圖書標籤:

• 氣候變化
• 氣候預測
• 氣候診斷
• 氣象學
• 地球物理學
• 數值模擬
• 統計分析
• 氣候模型
• 環境科學
• 大氣科學

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502940348

版次：2

商品編碼：10739880

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-06-01

用紙：膠版紙

頁數：400

內容簡介

《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》較全麵係統地介紹氣候變率的診斷和預測方法，分八章。前四章屬於多元統計方法，包括不同形式的EOF（PCA）、POP、SVD、CCA、RA以及非綫性的PCA和CCA，常規的綫性EOF（PCA）是這些方法的基礎。第五、六章是頻率域分析方法，包括功率譜、諧波、小波、濾波、奇異譜、非綫性奇異譜分析，Fourier分析是這些方法的基礎。第七章介紹氣候變率可預報性診斷方法，第八章介紹海洋動力學模型與統計大氣相結閤的氣候預測方法。

目錄

前言
第一章 經驗正交函數展開和主成分分析
§1.1 預備知識
§1.2 場的經驗正交函數展開和主成分分析
§1.3 鏇轉EOF分析
§1.4 復經驗正交函數展開
§1.5 非綫性主成分分析
參考文獻
第二章 主振蕩型分析和綫性轉置模型
§2.1 主振蕩型分析
§2.2 復主振蕩型分析
§2.3 循環平穩POP分析
§2.4 綫性轉置模型
參考文獻
第三章 奇異值分解和典型相關分析
§3.1 一般實矩陣SVI）運算的定義、性質和算法
§3.2 兩個場相互關係的SVD分析方法
§3.3 常規的典型相關分析
§3.4 變形的CCA—BP法
§3.5 CCA用於月、季平均氣溫降水距平預報
§3.6 NCEP/CPC的集閤典型相關分析預報（ECC）
§3.7 非綫性典型相關分析（NLCCA）
§3.8 非綫性典型相關分析用於熱帶太平洋SS“rA預報
參考文獻
第四章 冗餘分析
§4.1 預備知識
§4.2 冗餘分析
§4.3 冗餘分析與CCA比較
參考文獻
第五章 時間序列的頻率域分析方法I
§5.1 時間函數的頻譜
§5.2 隨機過程
§5.3 平穩隨機過程的功率譜
§5.4 時間序列的離散傅裏葉級數分析
§5.5 濾波
§5.6 小波分析
§5.7 諧波分析、功率譜分析、小波分析比較
§5.8 熱帶太平洋年際和年代際氣候變率的小波分析
參考文獻
第六章奇異譜分析
§6.1 單通道奇異譜分析
§6.2 SSA應用舉例
§6.3 多通道奇異譜分析
§6.4 多通道奇異譜分析應用舉例
§6.5 非綫性奇異譜分析
參考文獻
第七章 氣候變率潛在可預報性的估計
§7.1 年際變率和潛在可預報性
§7.2 用方差分析法檢驗潛在可預報性
§7.3 信噪比與潛在可預報正確率上限的關係
§7.4 應用例子
§7.5 氣候模式生成的模擬集閤中的年際變率和可預報性估計
參考文獻
第八章 海洋動力模式與統計大氣相結閤的預報方法
§8.1 中等復雜程度的海洋模式
§8.2 大氣對海洋強迫作用的數值模擬
§8.3 大氣對海洋強迫作用的診斷分析
§8.4 動力海洋與統計大氣相耦閤的預報模型
§8.5 應用舉例
參考文獻

前言/序言

好的，這是一份關於《氣候變率診斷與預測方法（第2版）》的詳細圖書簡介，內容不涉及原書的具體章節或方法，而是從氣候學、地球科學、數據分析及應用領域進行全麵且深入的描述，旨在展現一個成熟、嚴謹的學術著作應有的深度和廣度。 --- 氣候係統動態：變率、診斷技術與長期趨勢的深入剖析 導論：理解地球係統的復雜性與非綫性演化 當前，全球環境科學麵臨的核心挑戰之一，是如何準確、全麵地理解地球氣候係統的固有變率、外部驅動因素（如溫室氣體濃度變化、太陽活動、火山噴發）以及復雜反饋機製之間的相互作用。氣候係統並非一個靜態的平衡體，而是一個高度耦閤、非綫性的動態係統。它錶現齣從數小時到數百萬年的多尺度時間結構，涉及大氣、海洋、冰雪圈、生物圈和岩石圈的能量、質量和動量交換。 本書旨在為研究人員、高級學生以及政策製定者提供一個堅實的理論基礎與實踐指導框架，用以解析和量化氣候變率的本質。我們關注的重點不僅在於描述“發生瞭什麼”，更在於探究“為何發生”以及“未來可能如何發展”的內在機製。 第一部分：氣候變率的理論基礎與觀測基礎 氣候變率是氣候係統內在不確定性與外部強迫共同作用的結果。理解其變率，必須首先建立起嚴謹的統計物理和動力學基礎。 1. 氣候係統的多尺度特徵與時間序列分析 氣候過程的時間尺度覆蓋瞭從短期天氣擾動到數萬年尺度的冰期-間冰期鏇迴。係統地分解和識彆這些不同尺度的信號至關重要。本書詳細闡述瞭如何運用傅裏葉分析、小波變換（Wavelet Analysis）以及經驗正交函數（EOF）等工具，從冗餘的觀測數據中提取齣具有物理意義的模態。尤其強調瞭如何區分真正的氣候信號（Signal）與隨機噪聲（Noise）的邊界，這對於準確識彆關鍵振蕩模式（如ENSO、PDO、NAO等）的演化軌跡具有決定性作用。 2. 關鍵驅動因子與反饋機製的量化 氣候變率並非單一因素的結果。本書係統梳理瞭主要的外部強迫（如太陽輻射變化、氣溶膠排放）和內部反饋機製（如水汽反饋、雲層反饋、海冰-反照率反饋）。這些反饋環路極大地增強或減弱瞭初始擾動的影響，是理解氣候敏感度的關鍵。我們深入探討瞭如何利用耦閤模型模擬（CMIP）的輸齣以及長期的再分析資料（Reanalysis Data），對這些反饋參數進行約束和量化評估。這要求對熱力學、輻射傳輸理論有深刻的理解。 3. 觀測網絡的挑戰與數據同化 準確的診斷依賴於高質量的觀測數據。本書討論瞭從地麵站、探空氣球到衛星遙感等不同觀測係統所固有的係統誤差、偏差校正方法以及數據融閤技術。在數據稀疏或不連續的區域（例如深海、極地），如何有效地利用曆史記錄、代理數據（Proxy Data，如樹木年輪、冰芯、沉積物）來重建過去的氣候狀態，是診斷工作的重要組成部分。如何在高維空間中對觀測數據進行高效的同化，以提供一個最優的初始狀態，是實現精確分析的前提。 第二部分：氣候診斷的前沿方法論與模型驗證 診斷方法是連接觀測事實與理論解釋的橋梁。本部分聚焦於現代氣候學中不可或缺的高級統計學和機器學習方法。 1. 高級統計模型與因果推斷 傳統的綫性迴歸方法往往無法捕捉氣候係統中普遍存在的非綫性和高維交互作用。本書引入瞭廣義相加模型（GAMs）、非參數迴歸以及基於信息論的指標（如互信息）來探索變量間的復雜依賴關係。更進一步，我們討論瞭如何利用格蘭傑因果關係檢驗（Granger Causality Test）和基於結構方程模型（SEM）的方法，在統計層麵上嘗試區分相關性與真正的氣候驅動路徑，從而更好地理解大氣環流與區域氣候要素之間的相互作用。 2. 耦閤氣候模型的模擬與可預測性評估 現代氣候預測嚴重依賴於地球係統模式（ESMs）。本書詳細闡述瞭驗證和評估這些復雜模型性能的方法論。這包括對模式偏誤（Bias）的識彆、對模式對外部強迫響應能力的敏感性測試，以及對模式重現曆史變率能力的檢驗。特彆是，重點討論瞭“模式歸因分析”（Model Attribution Analysis），即如何通過對比不同情景下的模擬結果，分離齣人為強迫（Anthropogenic Forcing）與自然變率對特定氣候事件（如熱浪、極端降水）的相對貢獻。 3. 極端事件的統計識彆與趨勢分析 氣候變化最顯著的影響體現在極端天氣和氣候事件的頻率和強度變化上。本書探討瞭超越簡單平均值變化的診斷技術，如極值理論（Extreme Value Theory, EVT），用於對百年一遇甚至韆年一遇事件的重現期和概率分布進行嚴格的數學描述。同時，通過Mann-Kendall檢驗、Sen's Slope等非參數趨勢檢測方法，評估瞭區域氣候要素在不同時間尺度上的顯著變化趨勢。 第三部分：麵嚮未來的氣候變率預測框架 對氣候變率的準確診斷，是建立可靠預測能力的基礎。預測不僅僅是外推，更需要對係統動力學具有深刻的理解。 1. 預測信息源的分解與整閤 短期、季節性、年代際和長期氣候預測，依賴於不同的可預測信息源。短期預測主要依賴於海洋熱力狀況（如ENSO的初始條件）和大氣可預測性；而年代際預測則更加依賴於海洋內部的緩慢調整過程和外來強迫的纍積效應。本書提供瞭整閤這些不同時間尺度預測的綜閤框架，例如，如何利用氣候態（Climate State）指標來校正季節性預測的係統偏差。 2. 概率性預測與不確定性量化 鑒於氣候係統的內在混沌性質，確定性預測在長時間尺度上幾乎不可能實現。因此，概率性預測成為主流。本書詳述瞭後處理技術，如貝葉斯模型平均（BMA），如何有效地整閤來自不同模型、不同集閤成員的信息，生成可靠的概率密度函數（PDF）。量化預測中的不確定性——包括初始條件不確定性、模型結構不確定性和外部強迫不確定性——是評估預測可靠性和指導決策製定的關鍵環節。 3. 區域尺度降尺度與影響評估 全球尺度的預測結果需要轉化為對特定區域（如流域、城市群）具有可操作性的信息。本書探討瞭統計降尺度（Statistical Downscaling）和動態降尺度（Dynamical Downscaling）的核心方法論，並強調瞭在降尺度過程中，必須維持極端事件統計特性的重要性。最終，所有診斷和預測工作都必須指嚮實際應用，即如何將氣候變率的預測信息轉化為水資源管理、農業規劃、基礎設施設計等領域的適應性策略。 --- 《氣候係統動態：變率、診斷技術與長期趨勢的深入剖析》緻力於提供一個全麵、跨學科的視角，裝備讀者應對當前氣候科學中最具挑戰性的問題，是氣候學、地球物理學及環境工程領域不可或缺的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

從一名資深的氣象分析師的角度來看，能夠不斷更新和完善手中的工具箱是職業發展的關鍵。《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》在我看來，可能就是這樣一本能夠幫助我提升工作效率和預測精度的必備參考。我尤其關注書中是否會深入探討“人工智能與機器學習在氣候預測中的最新進展”。近年來，AI在各個領域都取得瞭飛速發展，氣候科學也不例外。我非常好奇書中是如何將深度學習、神經網絡等技術應用於氣候數據的分析，例如如何利用這些技術來識彆隱藏在海量觀測數據中的復雜模式，或者如何訓練模型來更準確地模擬大氣和海洋的相互作用。此外，我對書中關於“跨學科研究方法”的論述也頗感興趣。氣候變率的診斷和預測往往需要融閤來自氣象學、海洋學、冰川學、生態學甚至社會科學的知識。如果書中能夠提供一些成功整閤不同學科研究方法的範例，那將極大地開闊我的視野，並激發我思考如何與其他領域的專傢閤作，共同解決更復雜的氣候問題。我相信，通過學習書中新穎的方法和理念，我能夠更好地應對工作中遇到的各種挑戰，並為提供更準確、更及時的氣候信息做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

作為一名地質學傢，我對長期地質時間尺度的氣候變化及其驅動因素有著天然的興趣。《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》這本書，雖然名字看起來更偏嚮於當下的氣候科學，但我相信其中蘊含的診斷和預測方法論，同樣可以為我們理解過去的氣候提供新的視角。我尤其想知道書中是否會涉及“古氣候重建技術”與現代氣候模型之間的聯係。例如，是否會介紹如何利用地質記錄（如沉積物、冰芯、樹輪等）來驗證或校準現代氣候模型，從而提高模型的長期預測能力？我對書中可能提齣的“數據融閤與集成”方法非常感興趣，因為古氣候研究往往依賴於來自不同地質載體、分布在不同區域的離散數據。如果書中能夠提供一種係統性的方法來整閤和分析這些異質性數據，從中提取可靠的氣候信息，那將對我的研究領域産生深遠的影響。此外，我也想瞭解書中是否會討論“氣候變化的影響在地質過程中的體現”。例如，氣候變化如何影響海平麵變化、冰川侵蝕、風化作用等，以及這些地質過程反過來又如何影響氣候係統。如果書中能夠提供一些將現代氣候診斷方法應用於地質曆史氣候研究的思路，那將是我非常期待的部分。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對氣候變化議題深感憂慮的普通讀者，我一直希望能夠更深入地理解氣候變率的成因以及未來的可能走嚮。我聽朋友說《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》是一本非常有價值的書籍，它能夠幫助我解開很多關於氣候的疑惑。我特彆想瞭解書中是否會用通俗易懂的方式解釋一些復雜的概念，比如“遙相關”、“氣候敏感性”等等。我希望這本書能讓我明白，為什麼有些地區會持續乾旱，而有些地區卻頻繁遭受洪澇災害，這些都是氣候變率在不同區域的錶現。另外，我也對書中關於“未來氣候預測”的部分非常感興趣。我想知道，科學傢們是如何預測未來幾十年甚至上百年的氣候變化的？他們依據的是什麼？是否存在不同的預測模型？這些模型的結果有多大的可信度？我希望這本書能夠提供清晰的解釋，讓我能夠理解這些預測背後的科學原理，而不是僅僅停留在模糊的擔憂之中。我希望能從中獲得一種更具象化的理解，讓我能夠更清晰地認識到氣候變化對我們生活可能帶來的影響，並促使我采取更積極的態度去關注和應對這一全球性挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名研究氣候變化趨勢的資深工程師，我對《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》的到來滿懷期待，尤其是在經曆瞭第一版的洗禮後。這本書並非僅僅是對已有的氣候科學理論的簡單復述，而是對診斷和預測方法論的深度挖掘和前沿探索。想象一下，在分析曆史氣候數據時，我們常常麵臨著信號淹沒在噪聲中的睏境。這本書，據我粗略的瞭解，將提供一係列更為精妙的統計技術和機器學習算法，能夠更有效地分離齣真實的氣候信號，例如區分自然驅動的變率和人為因素的影響。我尤其關注其中關於“多尺度分析”的部分，因為氣候現象往往在不同的時間尺度上錶現齣截然不同的特徵，理解這些尺度之間的耦閤和反饋至關重要。書中提齣的新方法，如果能幫助我們更準確地識彆齣極端氣候事件的潛在驅動因素，那將是突破性的進展。我迫不及待地想看到書中對於數據同化技術是如何應用於提升氣候模型初始場精度的討論，這直接關係到預測的時效性和可靠性。總的來說，這本書在我眼中，是一件能夠武裝我們科研人員的強大工具，能夠幫助我們更深入地理解地球氣候係統的復雜性，並為應對未來的氣候挑戰提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀氣候學博士的學生，我一直在尋找能夠讓我對前沿研究方法有更清晰認識的書籍。《氣候變率診斷和預測方法（第2版）》對我來說，就像是一本開啓新視野的地圖。我聽說這本書對“不確定性量化”的論述非常詳盡，這一點對我至關重要。在科學研究中，任何預測都伴隨著一定程度的不確定性，如何準確地評估和傳達這些不確定性，直接影響到研究成果的可信度和決策者的判斷。我非常好奇書中是否會詳細介紹濛特卡洛模擬、貝葉斯方法等先進的不確定性分析技術，以及它們在氣候預測中的具體應用案例。此外，我也希望書中能夠涵蓋一些關於“模型可解釋性”的新興領域。隨著氣候模型越來越復雜，理解模型的內部運作機製，即“模型為什麼會給齣這樣的預測”，變得越來越睏難。如果這本書能提供一些關於如何提高模型透明度和可解釋性的方法，那將極大地幫助我們理解模型的優勢和局限性，從而更好地利用模型進行科學研究和決策支持。我期待著書中能夠為我提供一套係統性的知識體係，幫助我順利完成我的博士論文，並在氣候科學領域做齣有價值的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

全麵係統地介紹氣候變率的診斷和預測方法

評分☆☆☆☆☆

學長推薦的，書講的很詳細，但拿到手後，和其他書相比手感差瞭好多，還有紙質真心差，讓人心裏好不爽，不過看會書的內容，感覺就是自己想要的，適閤有一定高等數學基礎的閱讀。

評分☆☆☆☆☆

一直想買的書，終於買到瞭

評分☆☆☆☆☆

太注重數學計算，缺乏方法應用介紹，不適閤數學基礎差的使用；定價太高；建議在以後版本中，每種方法能給予相應編程。

評分☆☆☆☆☆

全麵係統地介紹氣候變率的診斷和預測方法

評分☆☆☆☆☆

方便購買專業齣版社、書店又難以買到的書，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

專業類是書，作者還不錯寫的。

評分☆☆☆☆☆

課本內容很詳細，專業課參考書，適閤有一定氣象海洋專業知識的讀者。印刷質量一般，紙張略薄，價格略高。

評分☆☆☆☆☆

看上去挺厚，看上去挺厚