气象数据统计分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄嘉佑，李庆祥 著

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• 气象统计
• 数据分析
• 气象数据
• 统计分析
• 数据挖掘
• R语言
• Python
• 气候变化
• 数据可视化
• 科学计算

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502957926

版次：1

商品编码：11678063

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：506

字数：828000

正文语种：中文

内容简介

　　《气象数据统计分析方法》主要介绍了近代数据处理与统计方法及其在各类气象分析中的应用，并加入了许多21世纪以来国际上在气象应用统计领域的一些最新成果。此外，还将一些常用的数据处理方法的基本原理和计算步骤编写在附录中，希望有助于气象工作人员参考使用。　　本书可以作为具有一定气象学基础的气象及相关行业技术人员从事相关研究及业务工作的参考书，也可以作为气象学硕士、博士研究生开展相关研究的参考书或教材。

目录

第1章气象资料与数据1.1气象数据的特征1.2气象数据的类型1.3气象数据的描述1.4数据整理的方法论参考文献第2章大气基本状态2.1大气平均状态的描述2.2大气状态的异常2.3大气平均状态的代表性2.4大气平均状态的差异性2.5大气状态出现的频率2.6大气变量的分布2.7大气状态的分级2.8大气异常的极端状态2.9大气变量的数据变换参考文献第3章大气变量的相互关系3.1大气状态的关联性3.2信息关联3.3列联表3.4级别变量的相关3.5连续变量的相关3.6偏相关3.7不同时刻的交叉相关3.8不同时段的相关3.9变量的瞬时相关3.10变量相关程式关系3.11多个变量的相关3.12变量变化的相似性参考文献第4章大气变量的时间演变特征4.1离散变量持续性4.2连续变量的持续性4.3变量的变化趋势4.4变量变化趋势的检验4.5变量变化的突变4.6变量变化的周期性4.7两个变量变化的交叉周期性4.8变量的时间变化滤波参考文献第5章大气变量场基本特征5.1大气变量场基本状态5.2变量场的变化特征5.3变量的条件平均场5.4变量信号场5.5条件差值场5.6外力影响特征参考文献第6章大气变量场中的相关性6.1遥相关6.2高度场时空特征模态6.3大气涛动6.4地面要素场时空特征模态6.5风场时空特征模态6.6变量场中的关联性6.7变量场中气候分类6.8变量场中的波动特征参考文献第7章两个变量场的关系7.1两个变量场的差异性7.2两个变量场的相似性指标7.3两个风场相似性7.4两个变量场的关联性7.5两个变量场的回归关系7.6两个变量场的耦合关系参考文献第8章多个变量场耦合分析8.1多变量场的综合模态8.2风场综合模态8.3多变量场模态8.4变量场时间演变模态8.5联合耦合模态参考文献第9章变量场的时间演变特征9.1变量场的趋势分析9.2变量场的平均序列演变特征9.3变量场的时间演变特征提取9.4变量场的周期变化特征9.5变量场时间演变模态9.6风场的时间演变特征9.7多变量场时间演变特征9.8周期变化外力成因参考文献第10章大气变量的预报10.1外因子预报模型10.2持续性预报模型10.3周期模式预报模型10.4时间外延预报模型10.5大气变量场的预报10.6潜在可预报性10.7预报的稳定性10.8预报效果评价参考文献第11章大气变量动力统计预报11.1数值预报产品释用11.2随机气候模式11.3动力系统的可预报性11.4集合预报11.5降尺度预报11.6数值预报的统计订正参考文献第12章气象数据修正、插补和融合12.1气象资料数据的质量评估与控制12.2气象资料数据的均一性处理12.3城市化对气候序列均一性的影响12.4资料恢复与插补12.5大气变量场的空问插值12.6气象数据融合、同化及再分析参考文献附录A回归分析A1单个因子的回归模型A2多因子线性回归模型A3逐步回归模型A4事件概率回归（REEP）A5Logit回归模型A6最佳子集回归模型A7预报残差最小逐步回归A8权重回归A9卡曼滤波回归A10岭回归A11贝叶斯回归A12支持向量机回归附录B判别分析B1费歇判别方程B2贝叶斯判别方程B3逐步判别B4回归逐步判别附录C变量场的分解C1主分量分析C2经验正交函数分解C3多变量场经验正交函数分解C4复向量经验正交函数分解C5扩展经验正交函数分解C6联合经验正交函数分解C7复经验正交函数分解C8主振荡模态分析C9独立分量分析附录D聚类分析D1因子分析的一般模型D2主因子分析模型D3因子轴的转动D4对应分析D5串组法附录E变量场的耦合分析E1典型相关分析E2奇异值分解E3偏最小二乘回归附录F大气变量时域分析F1自回归模型F2滑动平均模型F3自回归滑动平均模型F4方差分析模型F5均生函数模型F6经验模态分解F7去趋势的涨落分析附录G大气变量频域分析G1变量的频谱G2功率谱G3非整谱G4最大熵谱G5双谱分析G6多窗口谱分析G7滤波G8交叉谱G9奇异谱G10交叉奇异谱G11小波分析G12交叉小波谱附录H大气变量场的谱分析H1纬向谐波分析H2高度场的物理量谱H3高度场的球谐分析H4时空谱H5二维空间谱分析H6变量场中的交叉谱分析H7多窗口奇异值分析H8循环平稳经验正交函数分解附录I马尔科夫概型分析I1马尔科夫链I2转移概率I3绝对概率I4转移概率矩阵的谱分解I5马尔科夫性质的检验附录J神经网络J1神经元模型J2神经网络结构J3网络学习J4前馈型神经网络J5径向基函数网络J6自组织映射网络附录K统计检验K1假设检验K2平均值检验K3两组样本平均值差异的检验K4方差检验K5相关系数的检验K6变量的分布检验K7频率的检验K8趋势检验K9突变检验K10蒙特卡洛检验附录L气象统计常用数表L1正态分布函数L2γ2分布L3F分布L4t分布

精彩书摘

　　第1章气象资料与数据　　1．1气象数据的特征　　目前，在气象业务系统中拥有大量的气象资料和各种其他有关的信息资料（直接或间接获得的观测数据），它们是来自地面、高空、雷达和卫星的观测资料，隐含着丰富的地球环境和大气环流信息，这些信息既包含地区天气变化和气候环境状况，也包含外界影响局地天气和气候的因素。人类和大部分生物生存在地球大气中，大气圈是人类对气候变化感受的主要空间环境，人类生存环境与大气、下垫面生态环境有关，也与人类居住环境有关，如果能够从数据中找出其演变规律，就能够对人类环境的未来状态进行预测。因此，如何利用这些资料数据，分析其基本特征及其演变规律，是开发利用气象资源的重要内容。　　地球系统包含岩石圈、冰雪圈、大气圈、水圈和生物圈，圈层之间存在相互作用。气象资料主要来自大气圈观测资料，诊断大气中的天气和气候状态及变化是通过气象要素和气候要素来描述的，即通过气候要素的量化描述，来反映气候各子系统的状态和变化过程。大气系统的气候要素常用的有温度、降水、气压，此外还有水汽含量、风向风速、二氧化碳含量、臭氧含量等。考虑到大气圈与水圈相互作用，还常常使用海洋和河流的各种物理量的测量资料。例如，海洋系统常用的有海表海温、深层海温和海洋热含量等，它们是描述海洋向大气子系统传输热量多少的要素。陆地中常用河流流量、水库水位等资料。冰雪系统常用积雪厚度、冰雪范围来描述冷源作用的程度和大小。陆面系统中常用火山喷发和火山灰强度指数来描述。生物圈的作用目前还无公认的描述要素。上述的资料数据都可以用于气象规律性的分析，均可以称为气象资料数据。　　1．2气象数据的类型　　地球系统中的气象资料类型大体有两种，一种是定性资料。例如，天气现象，雷暴、霜冻、雾霾和沙尘暴等现象，观测资料中使用“有”和“无”来记载。对地区温度的气候状态，一般分为特冷、冷、正常、暖和特暖5个级别进行描述。有时为描述简便，也可以把温度的气候状态分为两级，即冷和暖。对地区降水的气候状态，也有特旱、旱、正常、涝和特涝5个级别的状态描述，或旱和涝两个级别的状态描述。在我国历史上，气温或降水的状态描述还使用文字来记载。例如，某地的县志等资料记录该地某年某月“城门水深三尺”“颗粒无收”等，均是历史文献中有关水旱状态的文字描述。这些文字记载也是一种定性资料。　　另一种是定量资料。即由现代仪器观测（各种在地面观测和卫星中使用的仪器）得到的资料数据，常常表现为连续变化的数值资料。　　……

前言/序言

《海量天文观测数据的统计解析与可视化》 内容简介 本书旨在为天文观测数据分析领域的研究者、学生及相关从业人员提供一本全面而深入的统计分析与可视化指南。随着现代天文仪器的飞速发展，我们正以前所未有的速度积累着海量的天文观测数据。这些数据不仅包含着恒星、星系、行星、宇宙大尺度结构等基本天体的信息，更蕴藏着揭示宇宙演化、物理过程以及暗物质、暗能量等 fundamental questions 的关键线索。然而，原始的观测数据往往伴随着噪声、系统误差，且维度高、信息量庞大，如何从中提取有效信息，发现隐藏的模式，并进行科学的解释，已成为天文学研究中的核心挑战。 本书不同于一般的统计学教材，它紧密结合天文领域的实际应用，系统性地介绍了适用于处理天文数据的统计方法，并重点强调了如何将这些方法有效地应用于解读复杂的天文观测结果。全书结构清晰，从基础的统计概念到前沿的机器学习算法，力求做到循序渐进，易于理解，同时又不失学术的严谨性。 第一部分：天文数据的预处理与描述性统计 在进入复杂的模型分析之前，充分理解数据的特性至关重要。本部分将详细阐述天文数据在获取、存储和传输过程中可能遇到的问题，以及如何对其进行有效的预处理。这包括： 数据清洗与质量控制： 介绍识别和剔除异常值、缺失值的方法，如基于统计阈值、鲁棒统计量以及可视化检查等。重点讨论天文特有的噪声来源（如宇宙射线、探测器暗电流、大气扰动等）及其对数据的影响，以及相应的校正技术。 数据标准化与归一化： 讲解在不同观测设备、不同观测波段下获取的数据之间进行统一和比较的必要性，以及常用的标准化和归一化技术，如Z-score标准化、Min-Max归一化等，并讨论它们在天文数据中的适用性。 描述性统计的艺术： 深入探讨如何利用均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度和峰度等基本统计量来概括天文样本的分布特征。特别关注如何解释这些统计量在天体物理学中的含义，例如，星系亮度的分布、恒星金属丰度的离散程度等。 探索性数据分析（EDA）中的可视化： 强调可视化在揭示数据结构、发现潜在关系和异常情况中的关键作用。本书将介绍多种适用于天文数据的图表类型，如散点图、直方图、箱线图、密度图、二维直方图（heatmap）等。我们将详细讲解如何根据数据的维度和特性选择最合适的图表，以及如何通过颜色、形状、大小等视觉元素有效地传达信息。例如，如何绘制星系颜色-星等图（Color-Magnitude Diagram）来研究恒星演化，如何绘制星系形态与距离的关系图来探索宇宙膨胀。 第二部分：推断性统计与模型构建 在对数据有了初步了解后，本部分将转向利用样本数据推断整体特征，并构建数学模型来描述天文现象。 参数估计与置信区间： 介绍最大似然估计（MLE）、矩估计等参数估计方法，并讲解如何计算统计量的置信区间，以量化参数估计的不确定性。在天文背景下，我们将讨论如何估计恒星的质量、星系中心的黑洞质量，以及如何量化这些估计的误差范围。 假设检验的逻辑与实践： 详细讲解统计假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等概念。本书将通过一系列天文实例，如检验一个新发现的天体是否属于某个已知类别，或者判断两个星系样本在某个物理参数上是否存在显著差异，来演示假设检验的应用。我们将覆盖t检验、卡方检验、F检验等经典方法，并讨论它们在天文研究中的局限性。 回归分析： 深入探讨线性回归和非线性回归模型，以及它们在建立物理量之间关系中的应用。例如，如何利用恒星的光度、颜色和光谱信息来预测其温度或年龄；如何利用星系的亮度和红移来估计其距离，进而研究宇宙学参数。本书还将介绍模型诊断（如残差分析、共线性检验）以及模型选择（如AIC、BIC准则）的重要性。 方差分析（ANOVA）： 介绍ANOVA用于比较多个组别均值差异的方法，例如，比较不同类型恒星在某个光谱特征上的差异，或者不同星系在星族年龄上的差异。 相关性分析： 讲解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，并讨论如何在天文数据中寻找变量之间的线性或非线性关联。例如，研究星系旋转速度与质量的关系，或者行星轨道参数与恒星性质的关系。 第三部分：高级统计模型与机器学习在天文中的应用 随着数据规模的指数级增长和计算能力的提升，越来越复杂的统计模型和机器学习方法被应用于天文研究。本部分将重点介绍这些前沿技术。 贝叶斯统计方法： 介绍贝叶斯定理及其在天文推断中的优势，特别是其在处理不确定性和整合先验知识方面的能力。我们将讨论如何使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等采样方法来估计后验分布，并举例说明其在恒星参数推断、系外行星轨道建模等方面的应用。 聚类分析： 讲解无监督学习方法，如K-means、DBSCAN、层次聚类等，用于发现天文数据中的自然分组。例如，对恒星进行光谱分类，对星系进行形态分类，或者识别星系团等。 分类算法： 介绍监督学习方法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，用于将观测对象划归到预定义的类别。例如，区分恒星和类星体，或者识别射电天文中的不同信源类型。 降维技术： 讲解主成分分析（PCA）和t-SNE等方法，用于降低高维天文数据的维度，便于可视化和进一步分析。例如，对星系的光谱数据进行降维，提取其关键特征。 时间序列分析： 针对天文观测中常见的时间序列数据，介绍傅里叶变换、自回归模型（ARIMA）、平稳性检验等方法，用于分析恒星光变曲线、脉冲星信号等。 异常检测： 介绍识别天文数据中的罕见事件或异常对象的方法，如使用统计阈值、基于模型的异常分数，或使用 Isolation Forest 等算法。例如，搜寻瞬变天体、发现奇怪的天体物理现象。 深度学习在天文中的初步探索： 简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别（如星系形态分类）、光谱分析（如恒星化学丰度推断）以及序列数据处理（如引力波信号识别）等方面的潜力。 第四部分：数据可视化的高级技巧与应用 除了基础的图表，本部分将深入探讨如何利用高级可视化技术来呈现复杂的天文数据和分析结果，以增强可读性和科学传播效果。 三维可视化： 介绍如何利用Matplotlib、Plotly、Mayavi等工具绘制三维散点图、曲面图、等值面图，用于展示恒星的三维位置、星系的三维分布、宇宙大尺度结构的体绘制等。 交互式可视化： 讲解如何构建交互式图表，使用户能够放大、缩小、旋转、筛选数据，从而更深入地探索数据。例如，使用Bokeh、Dash等库创建交互式星表浏览器。 地图投影与天体坐标系统： 介绍如何在二维平面上准确地展示三维天空，包括不同的天球投影方法（如球面投影、等距投影）以及如何处理天体坐标系统（如赤道坐标、地平坐标）的转换。 科学出版物的可视化规范： 讨论如何遵循期刊要求，制作高质量、信息丰富且美观的图表，以符合科学论文的出版标准。 本书的特色： 理论与实践相结合： 每种统计方法都会在理论介绍后，紧接着给出具体的、可操作的 Astronomical 案例，并附带实际的数据处理和代码示例（主要基于Python语言及其科学计算库，如NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Astropy等）。 强调天文背景： 避免泛泛而谈的统计理论，而是始终围绕天文数据的特点和研究问题展开讨论，让读者能够理解统计方法在天文领域的实际意义。 覆盖面广： 从基础统计到前沿机器学习，力求为读者提供一个相对完整的知识体系。 语言风格： 力求语言严谨、逻辑清晰，同时注重可读性，避免使用过于晦涩的术语，让非统计学背景的读者也能轻松上手。 通过阅读本书，读者将能够掌握处理海量天文观测数据的必备统计分析技能，能够独立地开展数据分析工作，发现新的科学现象，并以清晰、直观的方式展示研究成果，从而在浩瀚的宇宙探索之路上取得更大的进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感极强，读起来有一种酣畅淋漓的快感。它似乎在构建一个宏大的逻辑框架，在这个框架下，任何看似孤立的现象都可以被纳入到统一的分析体系中进行考察。我特别欣赏作者在论述时间序列分析时的那种精妙的编排。虽然它没有直接给出针对特定年份或地点的气象时间序列案例，但它对自相关性、平稳性这些核心概念的剖析，简直是教科书级别的示范。我感觉自己像是在攀登一座知识的山峰，每翻过一页，视野就开阔一分。作者对假设检验的描述，摒弃了那种冷冰冰的数学证明，而是将其转化为一种基于证据链条的推理过程，极富说服力。这种叙事方式，让复杂的统计推断变得直观且富有说服力。它让我意识到，数据分析的精髓不在于计算的复杂程度，而在于推理的严密性和逻辑的连贯性。它提供的是一套思考工具，而非一套死板的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

天哪，这本书简直是打开了我对数字世界的新大门！我一直以为数据分析就是那些枯燥的电子表格和复杂的公式，但这本书完全颠覆了我的认知。它没有直接谈论气象本身，而是像一位耐心而智慧的导师，一步步引导我理解数据背后的“语言”。作者似乎有一种魔力，能将那些看似冰冷无情的数字，描绘成一幅幅动态的、充满故事的景象。我尤其喜欢它在阐述统计学概念时所采用的类比，那些比喻生动得让人拍案叫绝，即便是对统计学一窍不通的“小白”也能迅速抓住核心要领。书中对数据清洗和预处理的章节，虽然没有直接涉及具体的地理信息系统（GIS）操作，但它强调的“数据质量决定分析上限”的理念，深入骨髓。这让我开始反思自己过去在处理任何数据集时可能存在的疏忽。这本书更像是一本哲学著作，探讨的是如何用严谨的逻辑去审视和解释我们周围世界的变化规律，而不是简单地罗列公式。它教会我的，是如何提出正确的问题，而不是急于寻找标准答案。那种思维上的提升，远超出了任何技术手册所能给予的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它的“留白”。它并没有将所有细节都填满，而是巧妙地设置了许多逻辑上的钩子，引人深思。在讨论不确定性量化时，作者的笔触极其细腻，他没有给出标准误差的计算公式，而是深入探讨了“测量误差的来源与传播”这一哲学命题。这让我开始重新审视那些我们习以为常的测量结果——它们背后隐藏了多少未被言明的偏差？书中对贝叶斯方法的论述，也并非侧重于公式的推导，而是强调先验信息在数据分析中的关键地位。这是一种非常现代和审慎的统计哲学。整本书读下来，我感觉自己不仅仅是学会了分析方法，更重要的是，养成了一种对数据保持敬畏和批判性眼光的习惯。它让我明白，最好的分析，往往是那些敢于承认自己“不知道”或“不确定”的分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字布局和论证风格，简直是一次对传统教材模式的颠覆。它用一种近乎散文诗的笔调，来探讨严谨的统计推断过程。例如，在谈到异常值检测时，它没有直接给出任何检测算法，而是聚焦于“异常值背后的物理意义是什么？”以及“我们是否有权将其剔除？”这种对分析伦理和判断力的强调，在我看来比掌握任何一个软件功能都重要。作者在论证不同分布类型对结果影响时，运用的类比非常巧妙，它们都指向一个核心概念：模型的适用性是分析的生命线。虽然我期待书中能有一些关于特定气候模型输入的案例，但这本书的价值显然更高，它提供的是一套普适的、超越学科壁垒的分析框架。它成功地将统计学从一门工具学科，提升为一门解释世界的艺术。读完后，我发现自己看待任何领域的数据报告时，都多了一层更深沉的审视目光。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我带着一些既定的偏见打开了这本书，以为它会是一本晦涩难懂的学术专著。然而，这本书的文字风格极其清新，充满了洞察力，而且在结构上展现出一种令人惊叹的清晰度。它花了大量篇幅来讨论如何选择合适的统计模型，这个过程被描绘成一场“量体裁衣”的艺术。虽然我们没有直接看到具体的模型代码或复杂的气象图表，但作者对模型假设、适用场景以及局限性的讨论，比任何实际案例都更具指导意义。它不教你“怎么做”，而是教你“为什么这么做”。这种对底层逻辑的强调，使我能够举一反三。例如，当书中探讨降维技术时，它探讨的重点在于“信息损失与解释力的平衡”，而不是如何操作PCA（主成分分析）。这种高度抽象但又极其实用的讲解方式，极大地提升了我对复杂数据结构本质的理解。这本书更像是一次深刻的思维体操训练。

评分☆☆☆☆☆

很实用的工具书，是我想要的。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，很实用的教材。

评分☆☆☆☆☆

质量很好

评分☆☆☆☆☆

挺好的书！

评分☆☆☆☆☆

书是不错，但是送货时间真的有点慢。

评分☆☆☆☆☆

挺好的书！

评分☆☆☆☆☆

书非常不错，值得推荐！！

评分☆☆☆☆☆

物流很快

评分☆☆☆☆☆

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