短期气候预报的经验（统计）方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡克·范登杜（Huug van den Dool） 著，张勤，肖子牛，江志红 译

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502951467

版次：1

商品编码：10623270

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：151

字数：282000

正文语种：中文

编辑推荐

《短期气候预报的经验（统计）方法》是一本通俗易懂的介绍短期气候预报（两周至一年的时间尺度）方法的教科书。虽然准确的气候预报仍然是当前的世界难题，但是最近十多年来，研究海气相互作用（例如厄尔尼诺），全球资料观测网的建立，以及短期气候预报方法本身都取得了显著的进展。在强调经验预报方法的同时，本书的主要内容是介绍了经验波传播法、遥相关理论和经验正交化遥相关方法以及构建相似预报法。本书也涉及其他用于季节、月业务预报的方法，并给出最新的例子和讨论。同时，作者也指出了实时气候预报的挑战性，其中包括预报的规则、形式，以及怎样传递给用户。

内容简介

《短期气候预报的经验（统计）方法》是美国气候预测中心（NOAA／CPC）H．范登杜博士根据他和他的同事们多年气候预测的经验和应用实践写成。全书系统地介绍了在业务上作为基础性工具的主要经验或统计方法，其中最具特色的有经验波传播法（EMP），遥相关理论和经验正交化遥相关方法与相似预报法，这些都是在CPC用于业务气候预测中行之有效的方法。《短期气候预报的经验（统计）方法》将气候研究的最新理论研究成果和预报技术有机地结合起来，这对从事气候预报的业务人员十分有用，同时也可以帮助业务人员用这些方法拓展到延伸预报中去。另外，《短期气候预报的经验（统计）方法》中关于现代短期气候预测方法的介绍与季节预测的实例对于各国，包括中国的气候预报员也是十分有用的。

目录

献辞
译版序言
序
前言
Acronyms and notions（缩略语）
List of symbols（符号表）
第l章 引言
第2章 正交函数协方差的背景知识
2．1 正交函数
2．2 相关和协方差
2．3 关于平均值的问题
2．4 几点讨论
附录 距平相关
第3章 经验波传播预报
3．1 资料和经验波传播预报方法
3．2 经验波传播诊断
3．3 石头扔进水塘的试验
3．4 用经验波传播技术预报1天的技巧
3．5 对于经验波传播技术的讨论
附加说明1：经验波传播预报技术的正式推导
附加说明2：罗斯贝方程
第4章 遥相关
4．1 工作定义
4．2 北半球两个最有名的例子
4．3 度量遥相关
4．4 寻找一系列遥相关：经验正交遥相关（EOT）
4．5 讨论
4．6 监测，指数和台站资料
4．7 结语
第5章 经验正交函数
5．1 方法和定义
5．2 例子
5．3 简化EOF-EOT
5．4 对EOF的讨论
附录l EOF／EOT的后处理
附录2 迭代
第6章 自由度
6．1 有效自由度N的估计方法
6．2 例子
6．3 EOF与自由度的联系
6．4 存在的问题
6．5 结语
第7章 相似法
7．1 自然相似法（NA）
7．2 构建相似
7．3 降尺度分析的工具
7．4 全球海表温度的季节预报
7．5 短期预报和频散试验
7．6 用经验方法计算最快增长模
附录 用CA作预报
第8章 短期气候预报方法
8．1 气候预报
8．2 持续性预报
8．3 优化气候平均
8．4 局部回归
8．5 非局地回归与ENSO
8．6 合成预报方法
8．7 分型的回归模式
8．8 数值预报模式
8．9 综合预报
8．10 其他预报方法
8．11 未被使用的预报方法
附录1 实际应用中的时空连续性要求
附录2 脊线回归综合预报
第9章 实用短期气候预报方法
9．1 季节平均预报
9．2 预报的设计
9．3 季节预报的时间尺度
9．4 预报方法与预报要素的相适性
9．5 不确定性的表达
9．6 简化的概率预报（三分法预报）
9．7 预报的格式
9．8 正式预报
9．9 第一类检验——历史回报技巧
9．10 第二类检验——Herdke技巧得分
9．11 趋势
9．12 预测的机会和定期业务预报的压力
附录 历史记录
第10章 结束语
10．1 线性问题
10．2 大气环流模式和统计模式的相对性能
10．3 可预报性
10．4 未来短期气候预报
参考文献

精彩书摘

　　我们已经给出的式（2.1）～（2.6）都是在空间S的表达式，我们也可以将空间变量换成时间变量t（1≤t≤n），只要将式中的S用时间t来表达。当然，如果我们的观测资料同时是时间和空间的函数f（s，t），像一般的气象观测要素场那样，那么我们该怎样处理呢？如果我们像前面那样选择一个空间的正交函数集，式（2.3）可写为 　　这里它的投影系数和空间平均是时间t的函数，而当我们选择一个时间上的正交函数集时，它可表达为 　　这里时间平均值和投影系数是空间变量的函数，符号《>表示对时间求平均。 　　通常式（2.7）和式（2.7a）对于同一观测资料得到了看起来完全不同的分析结果，有时称之为T模和S模分析。但是无论是空间变换还是时间变换的经验函数分析，它们有一个特别的函数集是相同的，即经验正交函数（EOFs）。例如，在式（2.7）中的am（t）与式（2.7a）中的em（t）是一回事，而式（2.7a）中的am（s）与式（2.7）中的em（s）一样。我们是否可以这样来说，对于经验正交函数EOFs，空间和时间变量的角色是可以互换的。实践证明的确是这样，只不过在处理空间和时间的平均值时要特别小心，这一点在2.3节中再讨论。　　……

前言/序言

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希望有用。。。。。。。

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这本书理论性很深，不容易看懂。

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有用

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经典的技术的方法，在大数据时代仍然有用武之地。

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这本书介绍的方法正好是我们现在要用到的，介绍的很不错！

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