现代气候统计诊断与预测技术（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏凤英 著

图书标签:

• 气候统计
• 气候诊断
• 气候预测
• 时间序列分析
• 空间统计
• 极端气候
• 气候变化
• 数据分析
• 统计建模
• 气象学

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502942991

版次：2

商品编码：11883706

包装：平装

开本：大32开

出版时间：2007-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书主要介绍了近年来发展的气候统计诊断与预测新方法、新技术。其中包括气候变化趋势和突变检测、气候周期识别、分离气候变化时空结构、诊断两变量场耦合特征以及气候预测等方面的技术。还介绍了作者发展的气候预测新方法。本书不仅给出方法的原理和数学公式，还给出了计算步骤、计算结果分析要点及应用实例。

　　本书可供气象科研、业务人员和有关院校师生阅读，特别适合具有一定气象统计基础知识的人员使用，亦可供海洋、地震、水文、环保、生态等相关行业的人员参考。

目录

再版前言
原版序
原版前言
1 绪论
2 基本气候状态的统计量
3 基本气候状态的统计检验
4 气候变化趋势分析
5 气候突变检测
6 气候序列周期提取方法
7 气候变量场时空结构的分离
8 两气候变量场相关模态的分离
9 气候信号检测方法
10 最优回归预测模型
11 均生函数预测模型
12 气候趋势预测及集成预测新方法
参考文献
附录

前言/序言

好的，以下是一本关于气候统计诊断与预测技术之外的图书简介，重点介绍其不包含的内容，并力求详尽和自然： --- 图书名称：《全球生态系统动力学：从微观相互作用到宏观气候反馈》 图书简介 本书深入探讨了地球生态系统的复杂结构、驱动机制及其与全球环境变化的相互作用。我们关注的焦点在于生物圈的内在动态如何塑造地表过程，以及这些过程如何反过来影响区域乃至全球尺度的气候模式。该著作旨在提供一个跨学科的综合视角，整合了生态学、地球物理学、生物地球化学循环和系统科学的前沿研究成果。 本书不涉及气候统计学的具体诊断方法，例如傅里叶分析、经验正交函数（EOF）分解在气候异常识别中的应用，或者特定气候指数（如ENSO、PDO）的量化描述。它也不包含现代气候预测模型（如GCMs、ESMs）的数值求解技术细节，不涉及大气动力学方程组的参数化方案，也不深入探讨模型偏差的统计校正技术。读者将无法在本书中找到关于概率预报技术、集合预报系统的构建或年代际气候预测的统计框架。 本书的核心内容围绕着生态系统的尺度效应和反馈机制展开。第一部分聚焦于生物圈的结构与功能。我们详细考察了植被、土壤微生物群落以及动物群落之间复杂的物种间相互作用，包括竞争、捕食、共生关系，以及这些关系如何影响生态系统的稳定性和恢复力。特别关注了生物群落边界的动态变化，以及物种对温度和水分梯度变化的响应机制。 第二部分深入分析了生物地球化学循环在地球系统中的核心作用。我们详细阐述了碳、氮、磷、水循环在不同生态系统类型（从热带雨林到极地冻土带）中的流动、转化和储存。书中强调了植被吸收大气CO2的能力（光合作用的生态生理学基础）与土壤有机质分解速率之间的耦合关系，以及这种耦合如何影响全球碳预算的长期趋势。我们对微生物群落在甲烷、一氧化二氮等温室气体排放中的关键作用进行了量化分析，并探讨了气候变化对这些排放源的潜在放大或抑制效应。 第三部分着眼于生态系统对气候变化的反馈机制。这是本书最具创新性的部分之一。我们探讨了植被反馈如何通过地表反照率、粗糙度和蒸散发改变区域能量平衡。例如，森林冠层结构的变化如何通过改变边界层湍流特性，进而影响局地降水模式。我们引入了“生态系统状态转移”（Ecosystem State Transitions）的概念，研究在外部扰动（如干旱、火灾或气候变暖）下，生态系统可能跨越临界点，转变为功能完全不同的新稳定状态，以及这种状态转变如何产生非线性的气候影响。 第四部分关注水文过程与生态系统的相互作用。我们详细分析了植被冠层截留、根系吸收、土壤水分运动以及地表径流之间的动态平衡。书中特别讨论了“蒸散发限制”在干旱和半干旱地区的普遍性，以及水资源分配的生态控制。我们通过案例研究展示了流域尺度的植被覆盖变化（如大面积毁林）如何显著改变河流流量的季节性，并探讨了这种变化对下游生态服务功能和区域水安全的影响，而不是侧重于水文模型的数学结构。 本书的论证侧重于生态过程的物理和生物学基础，采用的是生态模型（如动态全球植被模型，DGVMs）的生态学驱动因素分析，而非侧重于大气动力学方程的数值模拟。 目标读者群体： 本书适合生态学、生物地球化学、环境科学、地理学以及从事可持续发展研究的研究人员、高级本科生和研究生。它为希望理解生物圈驱动力如何塑造地球系统复杂性的学者提供了一个坚实的理论框架和丰富的案例支持。本书的分析方法集中于因果链的生态生理学和群落生态学解释，与侧重于大气场量化分析的统计气候学著作形成了鲜明对比。 ---

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的初学者来说，这本书的出现简直是及时雨！我一直对气候变化这个话题非常感兴趣，但苦于缺乏专业的知识背景，很多时候觉得无从下手。这本《现代气候统计诊断与预测技术（第二版）》恰恰填补了这一空白。它循序渐进地介绍了气候统计的基本概念，比如各种统计分布、假设检验、相关性分析等等，这些都是理解后续更复杂内容的基础。然后，作者又逐步引入了更高级的预测技术，比如时间序列分析、回归分析，甚至还涉及到了一些更前沿的机器学习方法。最让我惊喜的是，书中还附带了一些实际操作的指导，虽然没有直接提供代码，但其清晰的逻辑和详实的步骤，让我能够轻松地在自己的电脑上进行模拟和实践。我尤其喜欢书中关于模型评估的部分，作者详细介绍了各种评估指标及其意义，这让我能够客观地评价不同模型的性能，而不是盲目地选择。这本书的语言风格非常亲切，没有过多的生僻术语，即使是像我这样非专业背景的人也能很快地进入状态，并且感受到作者的专业功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的最令人惊叹的学术专著之一，尤其对于那些在气候科学领域深耕的研究者和实践者而言，它简直是一座宝库。作者以一种非常系统且深入浅出的方式，将气候统计诊断与预测的复杂技术娓娓道来。从基础的统计原理，到高阶的机器学习模型在气候分析中的应用，本书都覆盖得非常全面。我特别欣赏的是，它不仅仅停留在理论层面，而是大量引用了实际案例和数据集，让读者能够直观地理解这些技术是如何被应用到解决现实世界中的气候问题的。例如，书中对极端天气事件的统计诊断方法进行了详尽的阐述，并结合了大量的历史数据进行分析，这对于理解气候变化带来的挑战以及制定应对策略非常有帮助。同时，作者在预测模型的部分，也详细介绍了各种模型（如数值模型、统计模型、混合模型）的优缺点以及适用范围，这为我选择和构建适合自己研究课题的预测模型提供了宝贵的指导。我必须强调，本书的内容极其丰富，几乎涵盖了现代气候统计诊断与预测的方方面面，从数据预处理、模型构建、模型验证到不确定性分析，每个环节都讲解得鞭辟入里。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值体现在其前瞻性和实践性并存。作者在展望未来气候研究方向时，提出了很多富有启发性的观点，这让我对未来的研究充满了期待。书中对于一些新兴的统计技术，例如因果推断在气候变化研究中的应用，以及基于深度学习的极端天气事件预测模型，都进行了深入的介绍。我尤其对其关于模型融合和集成预测的章节印象深刻，这种综合运用多种模型的方法，能够有效提高预测的鲁棒性和准确性。这本书不仅仅是理论知识的堆砌，更是技术应用的指南，对于希望将理论知识转化为实际应用的研究者和工程师来说，具有极大的帮助。书中提到的许多技术，都可以直接应用于气候变化监测、预警和适应性规划等多个领域，为我们应对日益严峻的气候挑战提供了强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在进行一场激动人心的科学探索。作者凭借其丰富的经验和扎实的知识，将气候统计诊断与预测的整个体系梳理得井井有条。我特别欣赏书中在案例分析上的独具匠心，每一个案例都选择得恰到好处，能够完美地印证书中所阐述的理论和技术。比如，书中对某个地区历史上的干旱事件进行统计诊断，并利用其预测模型进行未来干旱风险评估，这让我深刻体会到统计学在实际应用中的强大力量。此外，作者对于气候数据的可视化和解释也提出了很多独到的见解，这对于非统计学背景的研究人员来说尤其重要，能够帮助他们更好地理解和呈现研究成果。本书在对不确定性分析的论述上也相当充分，这在气候预测领域是一个至关重要的问题，作者通过多种方法对其进行了详细的探讨，为读者提供了可靠的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它所涵盖的“现代”技术，让我对气候变化研究的最新进展有了前所未有的认识。书中对于遥感数据在气候诊断中的应用、大数据的处理与分析、以及人工智能在气候预测中的作用等方面的论述，都达到了很高的学术水平。我特别关注的是关于气候模式的评估和改进部分，作者详细分析了不同模式的优劣势，并提出了一些创新的方法来提高预测的准确性。这对于从事气候模型研发和应用的研究人员来说，无疑具有极高的参考价值。此外，书中关于长期气候预测以及短期气候预测的策略也进行了深入探讨，并结合了大量的案例研究。我个人认为，这本书不仅是学术研究的宝贵参考，更可以作为气候政策制定者和环境工程师的案头必备，因为它提供了解决实际气候问题的科学依据和技术支持。

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一直缺这么一本，第二版

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挺好的，快递又快

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好宝贝，值得再次购买。

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不错的，很好啊

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恩 专业用 以后还打算来买书 方便

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不错。看看方法原理。具体操作还需摸索。

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一本还可以的是书。嗯

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很详细，学气象的可以当入门教材看看。

评分☆☆☆☆☆

果然还是京东最给力，找了很多店家都货不足。而且支持货到付款，点赞！