大氣科學研究方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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浦一芬，戴新剛，張人禾，陳文，王紹武 ... 著

圖書標籤:

• 大氣科學
• 研究方法
• 氣象學
• 環境科學
• 科學研究
• 數據分析
• 觀測技術
• 數值模擬
• 大氣物理
• 氣象觀測

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030444721

版次：1

商品編碼：11721179

包裝：平裝

叢書名： 科學方法大係

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：344

正文語種：中文

內容簡介

　　《大氣科學研究方法》係統收集、歸納、總結瞭已有的常用大氣科學研究方法，並給齣瞭相應的案例分析和總結評述。從滿足國傢社會經濟發展需求以及科學本身發展需求兩個著力點齣發，《大氣科學研究方法》重點突齣天氣預報和氣候預測研究發展的主綫，並注重那些在大氣科學發展史上具有裏程碑意義事件的挖掘與總結

目錄

序一
序二
前言
第1章 總論
1.1 引言
1.2 大氣科學研究對象和學科組成
1.3 大氣科學研究方法的特點和地位
1.4 大氣科學發展曆程中的典型案例分析
1.5 大氣科學研究方法重點
1.6 大氣科學研究方法的前沿與發展趨勢

第2章 大氣探測技術方法
2.1 引言
2.2 百葉箱儀器與無綫電氣球探空儀
2.3 雷達大氣探測
2.4 飛機大氣探測
2.5 衛星全球大氣遙感
2.6 全球大氣監測網絡
2.7 全球氣象信息的快速傳遞與電子計算機
2.8 結語

第3章 天氣預報發展曆程
3.1 引言
3.2 天氣預報
3.3 古代天氣預報
3.4 早期天氣預報
3.5 近代天氣預報
3.6 現代天氣預報
3.7 未來天氣預報
3.8 結語

第4章 數值天氣預報
4.1 引言
4.2 數值模式（一）——動力框架
4.3 數值模式（二）——次網格物理過程參數化
4.4 觀測資料的分析和同化
4.5 集閤預報係統
4.6 若乾裏程碑事件的迴顧
4.7 結語

第5章 天氣預報的理論基礎——大氣Rossby波的發現和大氣長波理論
5.1 引言
5.2 羅斯貝、Rossby波及長波理論建立的背景
5.3 大氣長波理論的建立
5.4 大氣長波理論的應用和發展
5.5 結語

第6章 對流天氣及其預報方法
6.1 引言
6.2 對流天氣基本概況
6.3 對流天氣係統形成的物理條件
6.4 強烈中尺度對流係統
6.5 對流天氣的預報方法
6.6 結語

第7章 氣候與氣候係統
7.1 引言
7.2 經典的氣候概念
7.3 全球氣候係統概念的建立
7.4 建立全球氣候係統概念的科學基礎
7.5 氣候變化的事實
7.6 氣候變化的預測和預估
7.7 結語

第8章 海氣相互作用
8.1 引言
8.2 熱帶海氣相互作用ENSO
8.3 年代際海氣相互作用
8.4 熱帶外與ENSO的相互作用
8.5 現在的研究發展階段和未來的方嚮
8.6 結語

第9章 短期氣候預測
9.1 引言
9.2 短期氣候預測概念及方法
9.3 季度-年際氣候預測理論及實時預測
9.4 短期氣候預測新挑戰
9.5 結語

第10章 全球變暖
10.1 引言
10.2 輻射強迫
10.3 全球變暖的可能原因
10.4 未來氣候變化的預估
10.5 結語

第11章 軌道時間尺度上過去氣候變化與模擬
11.1 引言
11.2 新生代氣候變化簡史
11.3 末次冰期冰盛期
11.4 全新世中期
11.5 結語

第12章 洛倫茨的混沌理論與天氣預報
12.1 引言
12.2 天氣預報睏境——非周期
12.3 意外
12.4 機遇與奇怪吸引子
12.5 簡化與抽象
12.6 確定性與隨機性
12.7 偶然性與必然性
12.8 技術路綫圖
12.9 結語

第13章 天氣、氣候可預報性研究的若乾動力學方法
13.1 引言
13.2 可預報性問題
13.3 預報誤差增長動力學的研究方法
13.4 預報時限的研究方法
13.5 結語

第14章 葉篤正的科學貢獻及研究方法
14.1 引言
14.2 大氣能量頻散
14.3 東亞大氣環流季節突變
14.4 轉盤實驗
14.5 大氣運動的演變與適應
14.6 青藏高原氣象學的創立
14.7 全球變化與有序人類適應
14.8 與用戶結閤：未來的天氣氣候預測體係
14.9 結語
參考文獻

精彩書摘

　　《大氣科學研究方法》：
　　近年來，隨著模式分辨率的大幅度提高和大規模並行計算機的應用，譜模式顯齣它的局限性。世界上一些國傢（德國、美國、加拿大等）已經或正在轉嚮發展差分模式。這裏試圖重新審視譜模式的優缺點，探討其發展前景。
　　譜模式的優點有：①首先是它的計算精度和效率。差分方法的逼近程度受其差分格式的限製，如常用的二階和四階精度的格式不過用到計算點附近少數格點的信息，而譜方法則用到整個計算區域網點的信息，有高得多的精度，這些是譜方法最吸引人之處。此外，空間導數轉為計算基函數的導數，可以一次計算存場，不需要反復計算。②南北極區的計算一直是差分模式一個麻煩問題，而在以球函數為基底的譜模式，則不存在睏難。例如，對於常用的球麵經緯網格，差分模式在經嚮，緯嚮的實際分辨率不同，越近極點，差彆越大；而譜模式取一定的截斷方式，則可實現分辨率的各嚮同性。現在，也已設計瞭一些新的網格，使差分模式也具備這樣的性質，但比較復雜。③半隱式時間差分格式廣為各類模式所采用，它涉及求解Helmholtz方程，並歸結如何高效求解大型（超大型）矩陣問題，這也是一個睏難問題，而譜模式利用球函數是▽2算子的本徵函數的性質，問題大為簡化。
　　譜模式的問題也已為人們所熟知，諸如：①它要求變量定義在連續的坐標麵上，在考慮地形時，不宜采用Z，p，η等坐標麵和地形有切割的處理方式。又如海洋環流模式，其周邊是不規則的海岸，也不適於應用譜方法。②大氣模式中的凝結加熱、地形等可能是孤立的或不連續的，用譜展開，可能齣現虛假的現象，如平原和海上地區齣現虛假地形（Gibbs現象）。③譜變換方法實質上是“擬譜”或“假譜”（pseudo—spectral）方法。為瞭避免“混淆”現象而采取的截波方案，實際上降低瞭精度。反之，如不作此處理，又不一定能保證計算穩定。④目前，譜展開波數已很高，再提高波數，計算量增加與精度提高相比，已不甚有效。特彆是譜模式實現並行計算，編程復雜，效率也不如差分模式。
　　……

前言/序言

好的，這是一份為一本名為《大氣科學研究方法》的圖書撰寫的、內容詳實且不包含該書內容的圖書簡介。 --- 《地球係統動力學前沿：復雜性與不確定性分析》 導言：跨越邊界的挑戰 在二十一世紀，對地球係統的理解已不再局限於對大氣現象的獨立觀測。現代科學認識到，大氣、海洋、冰雪圈、生物圈乃至人類活動，共同構成瞭一個高度耦閤、非綫性的復雜係統。《地球係統動力學前沿：復雜性與不確定性分析》 正是應運而生的一部麵嚮前沿研究者和高階學生的專著。本書的核心目標，是係統性地梳理和介紹當前地球係統科學領域中最具挑戰性、最能推動學科邊界的理論框架、分析工具和計算範式。 本書並未深入探討大氣科學的傳統觀測技術或基礎熱力學原理（如氣壓、濕度測量或天氣預報模型的基礎數值求解），而是將焦點聚焦於如何量化和管理地球復雜係統中的內在不確定性與湧現行為。我們假設讀者已具備大氣科學或相關物理學領域的基礎知識，因此，本書將直接切入學科交叉的前沿地帶。 第一部分：復雜係統的理論基石與建模範式轉型 本部分旨在為讀者構建一個理解地球係統復雜性的理論高地。我們首先迴顧瞭耗散結構理論、突變理論在描述氣候係統臨界點（Tipping Points）中的應用，並將其與傳統的綫性響應理論進行瞭鮮明對比。 第一章：復雜性科學的視閾：從綫性到非綫性 本章深入探討瞭係統的自組織臨界性（Self-Organized Criticality, SOC）在描述森林火災傳播、土壤水分動態變化等現象中的適用性與局限。通過分析雪崩模型與真實氣候事件的異同，我們強調瞭尋找普適性標度律（Scaling Laws）在地球科學中的理論意義。 第二章：多尺度耦閤與信息熵理論 地球係統運行於從微秒到韆年，從微米到萬裏的多尺度結構之中。本章的核心是信息論在地球係統中的應用。我們詳細闡述瞭互信息（Mutual Information）和條件互信息在識彆大氣環流、海洋環流之間關鍵相互作用點上的優勢。例如，如何利用這些工具量化厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）與印度洋偶極子（IOD）之間的動態信息傳遞路徑，而非僅僅依賴於相關係數的綫性假設。 第三章：基於主成分分析的高維數據降維與特徵提取 在海量遙感數據和再分析資料麵前，如何有效提取係統的核心動力學特徵是關鍵。本章著重介紹經驗正交函數分析（EOF）的高級變體，特彆是動態模態分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）。DMD 不僅能分解空間結構，更能識彆與特定時間演化頻率相關的係統模式，這對於分離氣候係統中的內在振蕩（如準兩年振蕩）與外部強迫（如溫室氣體變化）至關重要。 第二部分：不確定性量化與誤差傳播的先進方法 地球係統研究的一個根本睏境在於模型結構的不完備性與初始條件的敏感性。本部分完全脫離瞭簡單的誤差分析，轉嚮先進的概率方法論。 第四章：貝葉斯推斷在地球係統反演中的應用 本書將貝葉斯方法定位為處理參數化不確定性、模型結構不確定性和觀測誤差的統一框架。我們詳細講解瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的改進版本，如漸進式采樣（Annealed Importance Sampling, AIS），如何高效地在具有數百萬個參數的復雜氣候模型中探索後驗概率分布。案例研究聚焦於氣溶膠光學厚度（AOD）的區域反演與雲微物理參數的校準。 第五章：集閤預測與概率密度函數演化：卡爾曼濾波與粒子濾波 本章專注於狀態估計與短期預測中的不確定性傳播。我們對比瞭綫性係統下的擴展卡爾曼濾波（EnKF）及其在地球係統中的應用（如海氣耦閤中的應用）。更重要的是，本書深入探討瞭粒子濾波（Particle Filter, PF），該方法能夠準確捕捉非綫性、非高斯分布下的狀態演化，特彆是其在同化極端事件（如颶風路徑預測）中的優勢。 第六章：替代模型與模型結構不確定性評估 氣候模型間的差異往往源於對未知物理過程（如湍流混閤、雲反饋）的不同參數化方案。本章介紹如何使用模型集閤（Model Ensembles） 來量化這種結構性不確定性。我們引入瞭貝葉斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA）的方法，用於生成比單一最佳模型更具魯棒性的長期氣候預測概率分布，並討論瞭如何根據觀測數據動態調整不同模型的權重。 第三部分：數據驅動的物理認知與因果推斷 隨著深度學習技術在數據處理方麵的突破，本部分旨在探索如何利用數據科學工具來揭示地球係統的潛在物理機製，而非僅僅進行模式識彆。 第七章：圖神經網絡（GNN）在地球係統網絡分析中的潛力 傳統的格點數據處理方式忽略瞭大氣要素場之間的拓撲連接。本章介紹瞭如何將大氣環流場構建成一個動態圖結構，其中節點是區域或網格點，邊錶示信息或動量的傳輸。我們探討瞭圖捲積網絡（GCN）如何用於識彆跨區域的遙相關結構，並有效地捕捉瞭中尺度對流係統的相互作用。 第八章：因果發現算法：從相關性到機製理解 關聯性不等於因果性。地球係統科學迫切需要從觀測數據中推斷齣真實的驅動機製。本章引入瞭格蘭傑因果檢驗（Granger Causality） 的高階擴展，以及基於獨立分量分析（ICA） 的因果發現算法。通過這些方法，研究者可以嘗試區分氣候係統中哪些變量是驅動因素，哪些是響應機製，例如，區分太陽活動變化對平流層臭氧變化的直接影響與間接反饋。 第九章：地球係統的可解釋性人工智能（XAI） 深度學習模型因其“黑箱”特性常被詬病。本章專門討論如何將可解釋性方法（如SHAP值、LIME）應用於氣候預測模型。目標是，當一個神經網絡成功預測瞭某一極端事件時，研究人員能夠迴溯並理解模型是如何權重化瞭輸入特徵（如海錶溫度、土壤濕度）的相對重要性，從而驗證其是否符閤已知的物理學原理，或發現新的物理機製。 總結：邁嚮整閤性地球科學 《地球係統動力學前沿：復雜性與不確定性分析》是一本旨在拓寬研究視野、提供尖端數學和計算工具的參考書。它不是一本關於如何操作標準氣象模型的入門指南，而是關於如何批判性地、量化地處理地球係統固有復雜性的宣言。本書強調，未來的地球係統科學研究必須是跨學科的，深度融閤先進的概率論、非綫性動力學和計算智能，纔能真正實現對我們這顆行星未來狀態的可靠預測。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是令人驚嘆！作為一名對大氣層充滿好奇的普通讀者，我原本抱著學習一些基礎知識的期望，但《大氣科學研究方法》徹底顛覆瞭我的認知。它不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是將復雜的科學原理以一種引人入勝的方式呈現齣來。作者仿佛是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越大氣層這個神秘而又充滿活力的領域。我尤其欣賞書中對各種觀測儀器和實驗設計的詳細闡述，從探空氣球的升空到衛星遙感技術的應用，每一個環節都描述得栩栩如生，讓我仿佛親眼目睹瞭科學傢們如何一步步揭開大氣層麵紗的。書中還穿插瞭許多曆史上的經典案例，比如對颱風形成機製的研究，以及如何通過模型預測天氣變化。這些故事性的敘述，讓原本可能晦澀難懂的科學過程變得鮮活起來，我能夠深刻理解科學傢們是如何在有限的條件下，通過嚴謹的研究方法，一點點積纍知識，最終推動科學進步的。書中的圖文並茂也大大提升瞭閱讀體驗，那些精美的插圖和清晰的圖錶，將抽象的概念具象化，讓我更容易理解復雜的物理過程。我常常沉浸在書中，仿佛自己也置身於一個大型的科學實驗室，與書中那些偉大的科學傢們一同思考、一同探索。讀完這本書，我對大氣科學的敬畏之情油然而生，同時也激發瞭我更深入瞭解這個學科的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《大氣科學研究方法》帶給我的是一種全新的學習體驗，它讓我看到瞭科學研究背後那顆跳動的心髒。這本書並沒有刻意去迎閤某種特定的讀者群體，而是以一種開放且包容的態度，嚮所有對大氣科學研究感興趣的人敞開瞭大門。作者在書中並沒有迴避那些具有挑戰性的問題，而是以一種“知無不言，言無不盡”的風格，將各種研究方法的核心思想娓娓道來。我特彆喜歡書中關於“多學科交叉研究”的討論，它強調瞭大氣科學與其他學科，如海洋學、地質學、生物學等之間的緊密聯係，並列舉瞭許多成功的交叉研究案例，這讓我意識到，在未來的研究中，應該跳齣單一學科的局限，進行更廣泛的學術交流與閤作。書中對“研究倫理”的探討也給我留下瞭深刻的印象，它提醒我們在追求科學真理的同時，也要堅守道德底綫，負責任地開展研究。我從這本書中獲得的，不僅僅是具體的科研技能，更是一種對科學精神的深刻理解。它讓我明白瞭，科學研究不僅僅是為瞭解決問題，更是為瞭探索未知，為瞭拓展人類的認知邊界，這是一種充滿激情和使命感的偉大事業。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是在迷霧中行走，而它則像是一盞明燈，照亮瞭前行的道路。作為一名非科班齣身的研究者，我在接觸大氣科學研究方法時，常常感到無從下手，知識體係龐雜，概念晦澀難懂。然而，《大氣科學研究方法》以其清晰的邏輯和循序漸進的講解，成功地化解瞭我的睏惑。書中從最基礎的物理定律齣發，逐步引申到復雜的模型構建和數據分析技術。我印象最深刻的是關於“模型驗證”的章節，作者詳細闡述瞭如何通過對比觀測數據和模型模擬結果來評估模型的可靠性，這對於我今後的研究具有極大的指導意義。書中對各種統計方法的運用，比如迴歸分析、時間序列分析等，也進行瞭深入的剖析，並提供瞭具體的應用案例，讓我能夠快速掌握如何在實際研究中運用這些工具。我尤其欣賞書中關於“誤差傳播”的講解，這讓我深刻認識到在多步驟的研究過程中，如何有效控製和量化誤差，避免其對最終結果産生過大的影響。整本書的編排非常閤理，每一章都承接前一章的內容，並且提供瞭豐富的參考文獻，方便讀者進行更深入的學習。這本書無疑是我在探索大氣科學研究方法道路上的一位得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於渴望係統性瞭解大氣科學研究脈絡的專業人士來說，無疑是一場及時雨。它並沒有停留在對基礎概念的簡單羅列，而是深入剖析瞭各類研究方法的精髓及其背後的科學邏輯。從統計學在氣候變化研究中的應用，到數值模式的構建與驗證，再到遙感數據反演與同化技術，作者都進行瞭細緻入微的講解。我特彆關注瞭書中關於不確定性分析的部分，理解瞭在科學研究中如何量化和管理誤差，這對於提高研究結果的可信度至關重要。此外，書中對實驗設計原則的闡述也相當到位，尤其是在模擬實驗和現場觀測的權衡與結閤上，提供瞭許多實用的指導。讀到關於數據處理和可視化技術的部分，我仿佛看到瞭自己未來研究的藍圖，書中提供的各種工具和方法，能夠極大地提高我的研究效率和結果的錶達能力。作者在引用大量前沿研究成果的同時，也沒有忽略對經典方法的梳理，這種“承前啓後”的視角，讓讀者能夠站在巨人的肩膀上，更清晰地認識到大氣科學研究的演進曆程。我從書中獲得的不僅僅是知識，更是一種嚴謹的治學態度和創新的科研思維，這對於我未來的學術生涯將産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對自然現象充滿好奇心的學生，我一直在尋找一本能夠帶領我窺探大氣奧秘的入門書籍。《大氣科學研究方法》遠超齣瞭我的預期。它以一種非常接地氣的方式，介紹瞭科學傢們是如何研究我們頭頂這片廣闊天地的。書中關於天氣現象的成因，比如風是如何形成的，雲是如何聚集的，雨雪是如何産生的，都用非常易懂的語言進行瞭闡釋。我尤其喜歡書中關於“探究性學習”的章節，它鼓勵讀者自己去觀察、去思考，並提供瞭一些簡單的實驗方法，讓我可以在生活中親身驗證書中的知識。例如，書中介紹的關於蒸發和凝結的傢庭小實驗，讓我對水的循環有瞭更直觀的認識。此外，書中還提到瞭許多有趣的案例，比如科學傢們是如何監測火山爆發對大氣的影響，以及如何利用氣球和飛機來研究空氣的成分。這些生動的故事，讓我覺得科學研究並非遙不可及，而是充滿智慧和勇氣的探索過程。這本書讓我明白，大氣科學不僅僅是關於天氣預報，它還涉及到我們生活的方方麵麵，從空氣質量到氣候變化，都與大氣科學息息相關。它激發瞭我對科學的濃厚興趣，讓我渴望繼續深入瞭解這個迷人的領域。

評分☆☆☆☆☆

爽

評分☆☆☆☆☆

盛名之下其實難副

評分☆☆☆☆☆

爽

評分☆☆☆☆☆

應該是比較經典的一本書，彌補專業知識的不足

評分☆☆☆☆☆

書不錯，就是太貴瞭!!!!!

評分☆☆☆☆☆

非常詳細的講解，也很全麵，物有所值

評分☆☆☆☆☆

ok

評分☆☆☆☆☆

應該是比較經典的一本書，彌補專業知識的不足

評分☆☆☆☆☆

爽