氣象數據統計分析方法 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《氣象數據統計分析方法》主要介紹瞭近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的應用，並加入瞭許多21世紀以來國際上在氣象應用統計領域的一些最新成果。此外，還將一些常用的數據處理方法的基本原理和計算步驟編寫在附錄中，希望有助於氣象工作人員參考使用。　　本書可以作為具有一定氣象學基礎的氣象及相關行業技術人員從事相關研究及業務工作的參考書，也可以作為氣象學碩士、博士研究生開展相關研究的參考書或教材。

目錄

第1章氣象資料與數據1.1氣象數據的特徵1.2氣象數據的類型1.3氣象數據的描述1.4數據整理的方法論參考文獻第2章大氣基本狀態2.1大氣平均狀態的描述2.2大氣狀態的異常2.3大氣平均狀態的代錶性2.4大氣平均狀態的差異性2.5大氣狀態齣現的頻率2.6大氣變量的分布2.7大氣狀態的分級2.8大氣異常的極端狀態2.9大氣變量的數據變換參考文獻第3章大氣變量的相互關係3.1大氣狀態的關聯性3.2信息關聯3.3列聯錶3.4級彆變量的相關3.5連續變量的相關3.6偏相關3.7不同時刻的交叉相關3.8不同時段的相關3.9變量的瞬時相關3.10變量相關程式關係3.11多個變量的相關3.12變量變化的相似性參考文獻第4章大氣變量的時間演變特徵4.1離散變量持續性4.2連續變量的持續性4.3變量的變化趨勢4.4變量變化趨勢的檢驗4.5變量變化的突變4.6變量變化的周期性4.7兩個變量變化的交叉周期性4.8變量的時間變化濾波參考文獻第5章大氣變量場基本特徵5.1大氣變量場基本狀態5.2變量場的變化特徵5.3變量的條件平均場5.4變量信號場5.5條件差值場5.6外力影響特徵參考文獻第6章大氣變量場中的相關性6.1遙相關6.2高度場時空特徵模態6.3大氣濤動6.4地麵要素場時空特徵模態6.5風場時空特徵模態6.6變量場中的關聯性6.7變量場中氣候分類6.8變量場中的波動特徵參考文獻第7章兩個變量場的關係7.1兩個變量場的差異性7.2兩個變量場的相似性指標7.3兩個風場相似性7.4兩個變量場的關聯性7.5兩個變量場的迴歸關係7.6兩個變量場的耦閤關係參考文獻第8章多個變量場耦閤分析8.1多變量場的綜閤模態8.2風場綜閤模態8.3多變量場模態8.4變量場時間演變模態8.5聯閤耦閤模態參考文獻第9章變量場的時間演變特徵9.1變量場的趨勢分析9.2變量場的平均序列演變特徵9.3變量場的時間演變特徵提取9.4變量場的周期變化特徵9.5變量場時間演變模態9.6風場的時間演變特徵9.7多變量場時間演變特徵9.8周期變化外力成因參考文獻第10章大氣變量的預報10.1外因子預報模型10.2持續性預報模型10.3周期模式預報模型10.4時間外延預報模型10.5大氣變量場的預報10.6潛在可預報性10.7預報的穩定性10.8預報效果評價參考文獻第11章大氣變量動力統計預報11.1數值預報産品釋用11.2隨機氣候模式11.3動力係統的可預報性11.4集閤預報11.5降尺度預報11.6數值預報的統計訂正參考文獻第12章氣象數據修正、插補和融閤12.1氣象資料數據的質量評估與控製12.2氣象資料數據的均一性處理12.3城市化對氣候序列均一性的影響12.4資料恢復與插補12.5大氣變量場的空問插值12.6氣象數據融閤、同化及再分析參考文獻附錄A迴歸分析A1單個因子的迴歸模型A2多因子綫性迴歸模型A3逐步迴歸模型A4事件概率迴歸（REEP）A5Logit迴歸模型A6最佳子集迴歸模型A7預報殘差最小逐步迴歸A8權重迴歸A9卡曼濾波迴歸A10嶺迴歸A11貝葉斯迴歸A12支持嚮量機迴歸附錄B判彆分析B1費歇判彆方程B2貝葉斯判彆方程B3逐步判彆B4迴歸逐步判彆附錄C變量場的分解C1主分量分析C2經驗正交函數分解C3多變量場經驗正交函數分解C4復嚮量經驗正交函數分解C5擴展經驗正交函數分解C6聯閤經驗正交函數分解C7復經驗正交函數分解C8主振蕩模態分析C9獨立分量分析附錄D聚類分析D1因子分析的一般模型D2主因子分析模型D3因子軸的轉動D4對應分析D5串組法附錄E變量場的耦閤分析E1典型相關分析E2奇異值分解E3偏最小二乘迴歸附錄F大氣變量時域分析F1自迴歸模型F2滑動平均模型F3自迴歸滑動平均模型F4方差分析模型F5均生函數模型F6經驗模態分解F7去趨勢的漲落分析附錄G大氣變量頻域分析G1變量的頻譜G2功率譜G3非整譜G4最大熵譜G5雙譜分析G6多窗口譜分析G7濾波G8交叉譜G9奇異譜G10交叉奇異譜G11小波分析G12交叉小波譜附錄H大氣變量場的譜分析H1緯嚮諧波分析H2高度場的物理量譜H3高度場的球諧分析H4時空譜H5二維空間譜分析H6變量場中的交叉譜分析H7多窗口奇異值分析H8循環平穩經驗正交函數分解附錄I馬爾科夫概型分析I1馬爾科夫鏈I2轉移概率I3絕對概率I4轉移概率矩陣的譜分解I5馬爾科夫性質的檢驗附錄J神經網絡J1神經元模型J2神經網絡結構J3網絡學習J4前饋型神經網絡J5徑嚮基函數網絡J6自組織映射網絡附錄K統計檢驗K1假設檢驗K2平均值檢驗K3兩組樣本平均值差異的檢驗K4方差檢驗K5相關係數的檢驗K6變量的分布檢驗K7頻率的檢驗K8趨勢檢驗K9突變檢驗K10濛特卡洛檢驗附錄L氣象統計常用數錶L1正態分布函數L2γ2分布L3F分布L4t分布

精彩書摘

　　第1章氣象資料與數據　　1．1氣象數據的特徵　　目前，在氣象業務係統中擁有大量的氣象資料和各種其他有關的信息資料（直接或間接獲得的觀測數據），它們是來自地麵、高空、雷達和衛星的觀測資料，隱含著豐富的地球環境和大氣環流信息，這些信息既包含地區天氣變化和氣候環境狀況，也包含外界影響局地天氣和氣候的因素。人類和大部分生物生存在地球大氣中，大氣圈是人類對氣候變化感受的主要空間環境，人類生存環境與大氣、下墊麵生態環境有關，也與人類居住環境有關，如果能夠從數據中找齣其演變規律，就能夠對人類環境的未來狀態進行預測。因此，如何利用這些資料數據，分析其基本特徵及其演變規律，是開發利用氣象資源的重要內容。　　地球係統包含岩石圈、冰雪圈、大氣圈、水圈和生物圈，圈層之間存在相互作用。氣象資料主要來自大氣圈觀測資料，診斷大氣中的天氣和氣候狀態及變化是通過氣象要素和氣候要素來描述的，即通過氣候要素的量化描述，來反映氣候各子係統的狀態和變化過程。大氣係統的氣候要素常用的有溫度、降水、氣壓，此外還有水汽含量、風嚮風速、二氧化碳含量、臭氧含量等。考慮到大氣圈與水圈相互作用，還常常使用海洋和河流的各種物理量的測量資料。例如，海洋係統常用的有海錶海溫、深層海溫和海洋熱含量等，它們是描述海洋嚮大氣子係統傳輸熱量多少的要素。陸地中常用河流流量、水庫水位等資料。冰雪係統常用積雪厚度、冰雪範圍來描述冷源作用的程度和大小。陸麵係統中常用火山噴發和火山灰強度指數來描述。生物圈的作用目前還無公認的描述要素。上述的資料數據都可以用於氣象規律性的分析，均可以稱為氣象資料數據。　　1．2氣象數據的類型　　地球係統中的氣象資料類型大體有兩種，一種是定性資料。例如，天氣現象，雷暴、霜凍、霧霾和沙塵暴等現象，觀測資料中使用“有”和“無”來記載。對地區溫度的氣候狀態，一般分為特冷、冷、正常、暖和特暖5個級彆進行描述。有時為描述簡便，也可以把溫度的氣候狀態分為兩級，即冷和暖。對地區降水的氣候狀態，也有特旱、旱、正常、澇和特澇5個級彆的狀態描述，或旱和澇兩個級彆的狀態描述。在我國曆史上，氣溫或降水的狀態描述還使用文字來記載。例如，某地的縣誌等資料記錄該地某年某月“城門水深三尺”“顆粒無收”等，均是曆史文獻中有關水旱狀態的文字描述。這些文字記載也是一種定性資料。　　另一種是定量資料。即由現代儀器觀測（各種在地麵觀測和衛星中使用的儀器）得到的資料數據，常常錶現為連續變化的數值資料。　　……

前言/序言

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感覺比去氣象齣版社買的質量差的遠，不是正版

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