统计天气预报原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

孔玉寿 等 著

图书标签:

• 统计天气预报
• 数值天气预报
• 集合预报
• 预报评估
• 气象统计
• 时间序列分析
• 概率预报
• 模式输出统计
• 气候预测
• 数据同化

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502950798

版次：1

商品编码：10559816

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-12-01

页数：565

正文语种：中文

内容简介

《统计天气预报原理与方法》介绍了天气分析预报的统计学原理与方法，内容包括概率统计中的几个基本概念、因子筛选、回归分析、判别分析、聚类分析、时间序列及其谱分析、主分量分析、统计天气预报的几种新方法以及预报的综合集成和质量评定等。《统计天气预报原理与方法》既注重基本原理的阐述，更侧重于实际应用方法的介绍，不但可作为高等院校大气科学专业及相关专业的教材，也可供广大从事天气预报及相关领域的科研和业务人员参考。

目录

第1章 概率统计中的几个基本概念
第2章 因子筛选
第3章 回归分析
第4章 判别分析
第5章 聚类分析
第6章 时间序列分析
第7章 时间序列谱分析
第8章 气象要素场的主分量分析
第9章 统计天气预报的几种新方法
第10章 预报的综合集成和质量评定

附录A 矩阵和向量的微分
附录B 求函数的条件极值
附录C 求矩阵的特征值及其特征向量
附录D 统计预报常用Fortran程序
附录E 标准正态分布的分布函数
附录F f分布表
附录G x2分布表
附录H F分布表
附录I 相关系数检验表

前言/序言

好的，以下是为您构思的一份图书简介，字数约1500字，旨在详细介绍一本与气象、统计或天气预报原理和方法不相关的图书。 --- 图书名称：古籍修复与数字化：传统工艺的传承与信息时代的交融 卷首语：时间之沙的守护者 在信息洪流席卷一切的今天，那些承载着人类文明轨迹的古老文献，正面临着前所未有的挑战。纸张的脆化、墨迹的褪色、装帧的松散，无不在诉说着时光流逝的无情。本书并非聚焦于瞬息万变的气象科学，而是将目光投向那些历经千年风雨、沉淀着智慧结晶的古籍。它是一部关于守护与传承的史诗，探讨如何以精湛的传统技艺和前沿的数字化技术，为这些无价之宝筑起一道坚实的保护屏障。 第一部：纸寿千年的智慧——传统修复工艺的精髓 本书的第一部分深入剖析了古籍修复这一古老而精妙的学科，强调其对材料学、化学知识以及匠人精神的极致要求。我们摒弃了对气象模型的讨论，转而专注于实体文物的保护。 第一章：材料的生命周期与选择 修复工作的基石在于对材料的深刻理解。本章详细介绍了古代典籍所用纸张的纤维构成、酸碱度（pH值）及其随时间推移的自然老化过程。我们将探讨桑皮纸、麻纸、竹纸乃至宣纸的特性，并对比现代修复材料——如日式雁皮纸、特种无酸纸——在强度、透气性和长期稳定性方面的差异。特别关注了如何利用天然淀粉糊剂（如麦糊、糯米糊）的配比，实现对脆弱纸张的无损加固。 第二章：基础修复技术的实践与规范 本章是修复工艺的实操指南。我们系统梳理了传统修复的五大核心技术： 1. 润湿与平整：探讨如何控制环境湿度，使脆化的纸张恢复一定的柔韧性，以便后续操作。详细介绍了使用特制拓包、吸水纸的温和熨烫技术，以去除褶皱而不损伤墨层。 2. 补洞与接纸：聚焦于“蟌补”和“通补”的艺术。讲解如何手工裁制与原纸纤维走向一致的补纸片，并使用细小的毛笔将胶液均匀涂布于接缝处，以达到“天衣无缝”的效果，确保修补部位的视觉统一性和力学平衡性。 3. 虫蛀与霉斑的处理：这是最考验经验的部分。我们阐述了传统防虫（如使用樟脑、丁香等天然驱虫剂）的知识，以及针对不同霉菌类型的物理清除与化学钝化方法，强调在不影响朱墨的前提下进行清洁的难度与技巧。 4. 简牍与碑帖的保护：将视角扩展到纸质以外的载体。探讨了竹简的防裂、漆面的保护，以及碑帖拓片在搬运和展陈中的特殊加固需求。 第三章：装帧的复原与延续 书籍的装帧不仅是保护，更是文化符号的载体。本章剖析了册页、经折装、蝴蝶装、线装等不同历史时期的装帧形制。重点在于如何根据残存的证据，精准复原原有的脊背结构、封面材质（如绫绢、皮面）以及配饰（如书签、包角）。深入探讨了传统装帧中“包角”的力学作用，及其对书籍在开合过程中提供支撑的原理。 第二部：数字时代的“时间机器”——古籍的数字化转型 本书的第二部分跳脱出物理修复的范畴，转向如何运用现代信息技术，确保这些知识的永久可读性与可检索性。 第四章：高保真图像采集的原理与实践 数字化的第一步是获取高质量的原始图像。本章详细论述了如何设计一套适合古籍采集的成像系统，完全不同于常规摄影： 1. 光源与色彩管理：探讨了高显色指数（CRI）光源的选择，以及如何利用多光谱成像技术（如红外、紫外）来穿透墨迹层、揭示隐藏的批注或底本信息，这与日常的可见光成像原理截然不同。 2. 无损压平与对焦：讲解了如何设计定制化的扫描平台，确保书籍在最大程度舒展时，图像焦点能均匀落在弯曲的书页表面，避免边缘失焦。 3. 分辨率与文件格式的权衡：分析了为满足元数据记录和高精度细节观察所需的文件分辨率（DPI），以及TIFF、JPEG2000等专业存档格式的选择标准。 第五章：结构化数据与元数据的构建 仅仅是高分辨率图片并不足以构成一个完整的数字档案。本章聚焦于如何将物理实体转化为可被检索的知识单元。 1. 结构化描述（MARC/MODS）：详细介绍了如何根据国际标准，为每一部古籍建立精确的题名、作者、版本、藏书印记、修补记录等元数据字段，确保其能在全球图书馆系统中被正确索引。 2. 版式分析与版面重建：这是一个技术挑战，即如何让计算机识别出古籍版面上的文字块、图注、朱批、鱼尾纹等元素。本书阐述了基于机器学习的版式分割算法，用于自动分离正文与页码，为后续的文字识别做准备。 第六章：OCR技术的飞跃与挑战：从宋体到行草 传统光学字符识别（OCR）在处理现代印刷体时表现出色，但在面对古代手写体、刻印体和复杂版式时，面临巨大鸿沟。 1. 古代字体的特征提取：分析了宋体、楷书、行书等不同字体在笔画交叉、字形结构上的固有特征，以及如何训练深度学习模型来适应这些“非标准”字符。 2. 人工校对与众包模式：承认当前技术无法完全替代人工，本章详细介绍了高效的人机协同校对界面设计，以及如何组织专家和志愿者参与到海量文本的校对流程中，以确保最终电子文本的准确性。 结语：跨越藩篱的守护 《古籍修复与数字化：传统工艺的传承与信息时代的交融》并非一本关于自然科学预测的书籍，它是一本关于人文遗产保护的实践手册与理论探讨。它要求我们既要具备对历史材料的敏感敬畏，又要掌握现代信息技术的精确严谨。通过修复，我们延续其物理生命；通过数字化，我们确保其知识永存。这是一场跨越时空的对话，让古人的智慧，在信息时代的光芒下，得以长久流传。 ---

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于“时间序列分析在气象数据预测中的作用”的部分充满了期待。我一直对时间序列这种分析方法在各个领域的作用感到惊叹，而在天气预报这种高度依赖历史数据的领域，它的重要性不言而喻。我希望书中能够详细介绍常用的时间序列模型，比如ARIMA模型，并解释其内在的数学原理，以及它们是如何捕捉天气变化的季节性、周期性和趋势性。更重要的是，我希望能看到一些关于如何处理气象数据中的噪声和缺失值的方法，以及如何利用这些模型进行短期、中期甚至长期的天气预测。书中是否会提供一些编程示例，方便读者动手实践，将理论转化为实际的预测能力？

评分☆☆☆☆☆

这本书让我联想到了我之前阅读过的一本关于气候变化的书，那本书着重于宏观的长期趋势和全球影响，而这本书的标题则更偏向于具体的天气事件预测，这让我觉得它会提供一个更微观、更贴近日常生活的视角。我非常想知道书中是否会涉及一些关于极端天气事件，如台风、暴雨、干旱等预报的专门技术和挑战。这些事件往往具有较高的不确定性和破坏性，准确的预报对于防灾减灾至关重要。书中是否会介绍一些专门针对这些极端事件的预测模型，比如数值天气预报中的网格加密技术，或者一些基于机器学习的异常检测方法？我希望它能够提供一些关于预报不确定性量化的方法，以及如何将这些不确定性有效地传达给公众。

评分☆☆☆☆☆

读到“数值天气预报模式的原理与构建”这一章节的标题，我感觉这本书可能比我预期的要深入得多。我对数值预报模型一直抱有极大的兴趣，特别是它们是如何通过求解大气动力学和热力学方程组来模拟大气演变的。我希望书中能详细解释那些核心的方程，比如纳维-斯托克斯方程，并说明它们在实际模型构建中的简化和近似处理。同时，我也对模型中的边界条件、初始场以及物理过程的参数化方案感兴趣。书中是否会介绍不同分辨率的数值模型，以及它们在预测精度上的差异？我期待它能提供一些关于模型验证和后处理技术的信息，以提高预报的准确性和可用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引我，深邃的蓝色背景搭配着抽象的云朵和气象图，营造出一种科学而又神秘的氛围。翻开书页，我首先被其严谨的排版和清晰的目录所吸引。每一个章节的标题都直观地表达了其内容，让我对整本书的知识脉络有一个大致的了解。我尤其期待关于“统计模型在天气预报中的应用”这一章节，因为我一直对如何将复杂的数学模型转化为实际的预测感到好奇。书中是否会深入讲解各种统计分布的性质，以及它们如何被用来描述和预测大气现象？我希望它能提供一些实际案例，比如如何利用历史气象数据来训练和验证模型，以及如何评估不同模型的优劣。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于“概率天气预报方法与不确定性表达”的内容充满了好奇。传统的确定性天气预报往往给人一种“非黑即白”的感觉，但实际上天气预报总是伴随着一定的不确定性。我非常希望这本书能够深入探讨如何量化和表达这种不确定性，例如通过集合预报技术，生成多条可能的预报路径，并提供概率信息。我期待书中能详细介绍一些常用的概率指标，比如概率匹配均值（PEM）或Brier分数，并解释它们如何被用来评估预报的准确性。同时，我也想了解如何将这些概率信息有效地传达给决策者和公众，让他们能够根据天气预报的可靠程度做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

自己再买的时候发现原来北京已经没货了····

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，值得了，总体满意

评分☆☆☆☆☆

知识比较系统，但方法讲解不透彻，如果需要实际应用，许多章节需扩展阅读！

评分☆☆☆☆☆

自己再买的时候发现原来北京已经没货了····

评分☆☆☆☆☆

解放军理工大学出的书，很厚，讲的东西很全。

评分☆☆☆☆☆

是在图书馆看过后才决定买的,下单时最后一本了.

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，值得了，总体满意

评分☆☆☆☆☆

主讲统计，看的时候要耐心

评分☆☆☆☆☆

解放军理工大学出的书，很厚，讲的东西很全。