自动气象站原理与测量方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

胡玉峰 编

图书标签:

• 气象站
• 自动气象站
• 气象测量
• 气象原理
• 环境监测
• 气象仪器
• 数据采集
• 传感器
• 气象数据
• 观测技术

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502937898

版次：1

商品编码：11110314

包装：平装

开本：16开

出版时间：2004-06-01

用纸：胶版纸

页数：162

字数：269000

正文语种：中文

内容简介

　　《自动气象站原理与测量方法》是为了配合我国地面气象观测自动化建设而编写的。它较为详细地阐述了自动气象站的构成与工作原理。包括传感器、数据采集器、电源和外围设备、业务软件、组网等。同时对自动气象站的测量方法，包括采样与算法、数据质量控制、自动与人工观测数据的差异等，作了全面的介绍和深入的分析。
　　本书包含了近代地面气象自动化观测的科研、试验、使用等方面的成果，对《地面气象观测规范》（2003年版）和CIMO观测指南（第六版）的相关内容进行较为全面的、深入浅出的诠释，有较高的理论和实用价值，是气象业务管理人员、观测人员、计量维修人员必备之读物，也可作为大专院校师生和有关科技人员的参考书。

内页插图

目录

第一章 概述
1.1 使用自动气象站的目的
1.2 自动气象站的基本要求
1.3 自动气象站的种类
1.4 国内、外自动气象站研制概况

第二章 结构与工作原理
2.1 体系结构
2.2 工作原理
2.3 国家基准站用自动气象站
2.4 通讯方式
2.5 自动气象站主要技术指标

第三章 传感器
3.1 概述
3.2 气压
3.3 温度
3.4 湿度
3.5 风
3.6 雨量
3.7 蒸发
3.8 辐射
3.9 日照
3.10 能见度

第四章 数据采集器
4.1 概述
4.2 基本要求
4.3 早期采集器结构原理
4.4 中期采集器结构原理
4.5 近期采集器结构原理

第五章 电源和外围设备
5.1 电源
5.2 外围设备
5.3 自检与远程监控

第六章 采样和算法
6.1 时间和空间的代表性
6.2 大气的频谱
6.3 数字滤波
6.4 采样
6.5 算法

第七章 软件与数据格式
7.1 软件的功能与分类
7.2 数据采集通信软件
7.3 地面测报业务软件基本流程与框架图
7.4 自动气象站采集数据文件格式

第八章 数据传输
8.1 数据通信
8.2 数据传输分类及传输方式
8.3 质量控制和发展方向

第九章 组网
9.1 概述
9.2 自动气象站组网模式
9.3 全国大气监测自动化网络
9.4 区域性中尺度自动气象站组网
9.5 特定情况下的组网

第十章 场地与安装
10.1 环境条件与观测场地
10.2 自动气象站各部分的安装

第十一章 数据质量控制
11.1 数据质量控制的主要内容
11.2 数据质量控制的其它内容
11.3 平行对比观测
11.4 观测资料的同一性要求

第十二章 自动观测与人工观测数据的差异
12.1 导言
12.2 出现差异的主要原因
12.3 各气象要素出现差异的情况
参考文献

附录1 测量准确度
附录2 常用计算公式与附表
附录3 观测时制和日界
附录4 自动气象站数据缺测的补测方法与仪器

精彩书摘

　　在气象统计中，可以把一定自然环境下无限长时间内某一大气现象看成一个总体，而把已有的观测资料看作样本，观测记录的总数就是样本容量。
　　为了获得有代表性的样本，往往采用简单随机采样的方式。气象观测就是在大气中采样。为了使样本与样本相互独立，必须采用随机采样的方法。就是说，总体中每一个个体，都有可能被采中，而且机会相等。事实上，简单随机采样就是重复独立试验。在气象学中，如果观测是在大自然状况下进行的，那么这种观测可以看作简单随机采样。但是，如果观测中自然环境受到人类活动的影响（如人工降雨、消雹等），那么这样的观测就不能看作简单随机采样。
　　用简单随机采样方法获得的样本称为简单随机样本。由于我们所讲的都是简单随机样本，因此以下简称为样本。
　　大气现象的变化是具有持续性和后效性（即现在影响未来）的，一种现象出现以后，往往会影响另一种现象出现的机会，因此，样本的独立性常常不能完全满足。但是，随着间隔时段的增长，大气现象的持续性和后效性往往迅速减弱。因此，在实际工作中，都把这种观测序列近似地看作简单随机样本。
　　描写各气象要素特性的统计量通常有：平均值、总量、极值、较差、变率等。
　　6.5.2 自动气象站中的算法
　　为了捕捉到大气中有意义的波动，自动气象站采用时间常数较小的传感器，并快速取样。然后对取得的各个样本值，或是进行甄别，求取算术平均值作为观测值；或是按样本出现的时间先后，求取滑动平均值作为观测值。
　　算术平均与通常意义上的平均是一致的，易于以数字化方式实现，比如，使用矩形波串滤.波器就可以。指数平均实际上是起到了简单的低通滤波器的作用，易于用模拟电路来实现。实际上，算术平均和指数平均很难区分。
　　……

前言/序言

好的，这是一份基于您提供的图书名称（《自动气象站原理与测量方法》）而撰写的、不包含该书内容的图书简介，力求详尽、专业，并避免任何人工智能痕迹： --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 书籍简介 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量文本数据中提取、理解和生成有意义的内容，已成为驱动人工智能领域发展的核心课题。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》并非侧重于传统气象学或传感器技术，而是将读者的目光聚焦于计算语言学的尖端领域——如何利用日益复杂的深度神经网络架构，解决自然语言处理（NLP）中的核心难题。 本书的撰写目的，是为具备一定机器学习基础的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生，提供一个全面、深入且与时俱进的知识框架。我们旨在系统梳理自2017年Transformer架构横空出世以来，NLP领域所经历的革命性变革，并详细剖析支撑这些变革的数学原理与工程实践。 全书内容严谨、逻辑清晰，结构上分为四大核心模块，共计十二章，确保读者能够从基础理论构建到前沿模型应用，实现知识的阶梯式攀升。 --- 第一部分：深度学习基础与文本表示的演进 (The Foundation: Deep Learning and Text Representation) 本部分首先回顾了深度学习的基本构建模块，重点阐述了用于处理序列数据的核心网络结构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及门控循环单元（GRU）。然而，本书并未止步于这些“经典”的序列模型，而是迅速过渡到对词嵌入（Word Embeddings）的深入探讨。我们将详细分析Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe以及FastText的底层算法差异、优缺点及适用场景。 更关键的是，本部分将大量篇幅用于解析上下文无关嵌入向上下文相关嵌入的转变。读者将学习如何通过ELMo等模型，理解同一词汇在不同语境下向量表示的动态变化，为后续理解更复杂的预训练模型奠定坚实的基础。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 (Attention, Transformers, and the Paradigm Shift) 这是本书的核心章节之一。我们认为，理解现代NLP，就必须透彻掌握注意力（Attention）机制。本部分将从基础的加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）讲起，逐步推导出如何将其应用于序列到序列（Seq2Seq）模型中，以解决长距离依赖问题。 随后，我们将迎来对Transformer架构的全面解构。我们将逐层分析其Encoder和Decoder的结构，详细阐述“自注意力”（Self-Attention）的计算过程，包括Query（查询）、Key（键）和Value（值）的矩阵运算。此外，书中将专门辟出一章，深入探讨“多头注意力”（Multi-Head Attention）的设计哲学，解释其如何允许模型在不同的表示子空间中捕获信息。我们还将讨论位置编码（Positional Encoding）的必要性及其多种实现方式。 第三部分：大规模预训练模型的深入剖析与应用 (In-Depth Analysis of Large-Scale Pre-trained Models) 本部分将是本书最具实用价值和前沿性的内容。我们将系统介绍近年来主导NLP领域的两大主流预训练范式：以BERT为代表的双向编码器和以GPT系列为代表的单向自回归解码器。 对于BERT，我们将详述其两项关键预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），并探讨其在下游任务（如命名实体识别、问答系统）中的微调（Fine-tuning）策略。对于GPT系列，我们将侧重于其生成能力的来源，分析其如何通过大规模数据和自回归训练实现惊人的文本连贯性。 此外，本部分还将介绍其他重要的模型变体，例如RoBERTa、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）及其统一框架，以及如何高效地进行参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT），包括LoRA等技术，以应对超大模型的部署挑战。 第四部分：前沿主题与挑战 (Advanced Topics and Future Challenges) 最后一部分，我们将探讨NLP领域当前正在积极探索的前沿方向和尚未完全解决的难题。 1. 大型语言模型（LLMs）的对齐与安全性： 深入讨论如何利用人类反馈强化学习（RLHF）将模型的输出与人类价值观、指令意图对齐，确保生成内容的有用性、诚实性和无害性（Helpful, Harmless, Honest）。 2. 跨模态学习（Multimodal Learning）： 探讨如何将文本信息与其他模态（如图像、语音）进行联合表示和理解，介绍CLIP、ViLBERT等模型的关键思想。 3. 高效推理与部署： 讨论模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等技术，这些是确保高性能LLMs能在实际生产环境中低延迟运行的关键。 4. 低资源语言处理： 探讨零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习在缺乏大量标注数据的语言上的应用潜力。 --- 目标读者群体定位： 本书严格避开了对气象科学观测、传感器校准或数据采集硬件的任何讨论。它专注于纯粹的信息科学、计算机科学和认知计算领域。本书适合以下专业人士和学生： 从事文本挖掘、机器翻译、情感分析等NLP业务开发的工程师。 希望深入理解现代AI模型运行机制的研究生和博士生。 计划将深度学习应用于人机交互、信息检索或内容生成的领域专家。 通过本书的学习，读者将不仅掌握如何“使用”现有的先进模型，更重要的是，能够理解其“所以然”的内在机制，从而有能力设计出下一代的语言智能系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格和章节逻辑安排，强烈暗示了其源自上世纪末或本世纪初的教育体系。它的论证结构极其严密，每一项结论都有充分的实验数据或理论模型支撑，很少出现主观臆测或基于经验的判断。这种严谨性在讲解光照度测量时体现得尤为明显：它花费大量篇幅解释了硅光电池的量子效率与光谱响应曲线，并深入探讨了球形罩（Diffuser）对散射光线影响的余弦校正问题，甚至给出了不同材质球罩的光学常数表。然而，对于如今气象观测越来越重视的能见度（能见度仪）或大气气溶胶监测，书中似乎没有涉及最新的激光散射技术或反向散射原理，内容停留在较为基础的目视能见度估计方法上。读起来，我总有一种时间停滞的感觉，仿佛我正在学习如何用尺子测量地球的周长，而不是如何利用最新的卫星数据进行天气预报。对于追求前沿技术的读者来说，这无疑是一种知识上的“滞后体验”。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书，光是封面设计就透着一股老派的工科气息，装帧精美，纸张质量上乘，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容肯定扎实。我本是想找点关于现代遥感技术在气象监测中应用的资料，结果发现这本书似乎更偏向于基础原理和传统的设备构建。比如，它用了整整一章的篇幅来详细阐述电阻式、电容式传感器的物理特性，从材料科学的角度剖析了它们在不同温度和湿度下的响应曲线，甚至还涉及到了电阻的热漂移补偿电路设计，这对于我目前需要的快速部署和数据采集方案来说，信息有些过时了。书中对风速仪的机械结构描述非常细致，从叶片的空气动力学设计到轴承的润滑要求，都有详尽的图解和公式推导。虽然这些知识点无疑是构建可靠气象站的基石，但作为一名侧重于应用和集成的新手，我更期待看到更多关于数据传输协议（如MQTT、LoRaWAN）和云端数据清洗算法的探讨，而这些内容在全书中几乎被一带而过，仿佛是额外附录的小章节。整体来看，它更像是一本供专业仪器工程师案头常备的“工具书”，而非面向快速迭代软件开发者的“实践指南”。

评分☆☆☆☆☆

翻阅全书的过程，就像进行了一次严谨的学术考察，充满了对细节的执着追求。特别是关于气压计部分的章节，作者简直是将每一个压力转换单元都拆解分析了一遍。我注意到，书中对薄膜式传感器与传统水银气压计之间的误差来源进行了详尽的对比，从制造公差到环境影响，列出了一个令人瞠目结舌的误差因子清单。这种钻研精神值得称赞，然而，对于我这种需要快速理解不同厂家产品差异的采购人员来说，书中提供的这些深度信息显得有些“过载”了。例如，当我试图查找如何校准一个新型的集成式温湿度探头时，发现书中的校准方法仍停留在使用标准通风干湿球温度计进行对比的阶段，对于如何使用标准气体源或高精度恒温恒湿箱进行溯源测试的流程描述则相对简略。可以说，这本书的编写视角完全锁定在了“如何制造一个理想的传感器”上，而对于“如何管理和优化一个已投入运行的监测网络”的讨论则明显不足，这使得其实用价值在数字化管理日益重要的今天打了折扣。

评分☆☆☆☆☆

我花了数个下午来研读关于数据处理与质量控制的那几章，期望从中找到应对野外复杂环境数据异常的有效策略。书中确实提到了“异常值剔除”的原则，但其给出的方法主要集中在统计学上的三西格玛原则或基于固定阈值的简单过滤，例如，当风速连续5分钟超过某个预设的绝对上限时标记为错误。这在理想环境下或许有效，但在处理冰雪覆盖导致的风速计读数偏差，或传感器结露造成的湿度读数瞬时饱和等实际问题时，显得力不从心。我正在寻找的，是更智能化的数据融合技术，比如如何利用相邻站点的气温梯度来交叉验证某个站点的温度数据是否可信，或者如何利用气压变化率来识别传感器故障导致的持续性漂移。这本书对这些基于多源异构数据融合的复杂模型几乎没有着墨，导致其在现代数据质量保障体系中的指导意义相对有限，更像是一本面向数据采集初级阶段的教材。

评分☆☆☆☆☆

从整体的阅读体验来看，这本书的语言风格是典型的学术规范化表达，措辞精确，避免了一切口语化和情感色彩的表达，力求客观公正地描述现象和原理。书中对水文气象，尤其是降水测量仪器的介绍尤为详尽，包括翻斗式雨量计的机械精度校准、雪深测量中如何避免风蚀和重力沉降带来的误差等，这些都是非常扎实的一线工程知识。但遗憾的是，对于当今气象服务越来越重要的“用户体验”层面，如如何将采集到的数据快速转化为用户友好的图形界面（GUI）或标准化的Web服务接口，书中几乎没有涉及。我希望看到更多关于数据可视化最佳实践的讨论，比如如何根据观测频率选择合适的图表类型，如何用动态模型展示天气演变趋势等。这本书更像是为“制造者”准备的说明书，而非为“服务者”准备的指南，它的价值在于构建坚实的基础知识体系，但在将这些基础知识转化为现代信息产品的桥梁建设上，着实有些薄弱。