气象数据统计分析方法 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《气象数据统计分析方法》主要介绍了近代数据处理与统计方法及其在各类气象分析中的应用，并加入了许多21世纪以来国际上在气象应用统计领域的一些最新成果。此外，还将一些常用的数据处理方法的基本原理和计算步骤编写在附录中，希望有助于气象工作人员参考使用。　　本书可以作为具有一定气象学基础的气象及相关行业技术人员从事相关研究及业务工作的参考书，也可以作为气象学硕士、博士研究生开展相关研究的参考书或教材。

目录

第1章气象资料与数据1.1气象数据的特征1.2气象数据的类型1.3气象数据的描述1.4数据整理的方法论参考文献第2章大气基本状态2.1大气平均状态的描述2.2大气状态的异常2.3大气平均状态的代表性2.4大气平均状态的差异性2.5大气状态出现的频率2.6大气变量的分布2.7大气状态的分级2.8大气异常的极端状态2.9大气变量的数据变换参考文献第3章大气变量的相互关系3.1大气状态的关联性3.2信息关联3.3列联表3.4级别变量的相关3.5连续变量的相关3.6偏相关3.7不同时刻的交叉相关3.8不同时段的相关3.9变量的瞬时相关3.10变量相关程式关系3.11多个变量的相关3.12变量变化的相似性参考文献第4章大气变量的时间演变特征4.1离散变量持续性4.2连续变量的持续性4.3变量的变化趋势4.4变量变化趋势的检验4.5变量变化的突变4.6变量变化的周期性4.7两个变量变化的交叉周期性4.8变量的时间变化滤波参考文献第5章大气变量场基本特征5.1大气变量场基本状态5.2变量场的变化特征5.3变量的条件平均场5.4变量信号场5.5条件差值场5.6外力影响特征参考文献第6章大气变量场中的相关性6.1遥相关6.2高度场时空特征模态6.3大气涛动6.4地面要素场时空特征模态6.5风场时空特征模态6.6变量场中的关联性6.7变量场中气候分类6.8变量场中的波动特征参考文献第7章两个变量场的关系7.1两个变量场的差异性7.2两个变量场的相似性指标7.3两个风场相似性7.4两个变量场的关联性7.5两个变量场的回归关系7.6两个变量场的耦合关系参考文献第8章多个变量场耦合分析8.1多变量场的综合模态8.2风场综合模态8.3多变量场模态8.4变量场时间演变模态8.5联合耦合模态参考文献第9章变量场的时间演变特征9.1变量场的趋势分析9.2变量场的平均序列演变特征9.3变量场的时间演变特征提取9.4变量场的周期变化特征9.5变量场时间演变模态9.6风场的时间演变特征9.7多变量场时间演变特征9.8周期变化外力成因参考文献第10章大气变量的预报10.1外因子预报模型10.2持续性预报模型10.3周期模式预报模型10.4时间外延预报模型10.5大气变量场的预报10.6潜在可预报性10.7预报的稳定性10.8预报效果评价参考文献第11章大气变量动力统计预报11.1数值预报产品释用11.2随机气候模式11.3动力系统的可预报性11.4集合预报11.5降尺度预报11.6数值预报的统计订正参考文献第12章气象数据修正、插补和融合12.1气象资料数据的质量评估与控制12.2气象资料数据的均一性处理12.3城市化对气候序列均一性的影响12.4资料恢复与插补12.5大气变量场的空问插值12.6气象数据融合、同化及再分析参考文献附录A回归分析A1单个因子的回归模型A2多因子线性回归模型A3逐步回归模型A4事件概率回归（REEP）A5Logit回归模型A6最佳子集回归模型A7预报残差最小逐步回归A8权重回归A9卡曼滤波回归A10岭回归A11贝叶斯回归A12支持向量机回归附录B判别分析B1费歇判别方程B2贝叶斯判别方程B3逐步判别B4回归逐步判别附录C变量场的分解C1主分量分析C2经验正交函数分解C3多变量场经验正交函数分解C4复向量经验正交函数分解C5扩展经验正交函数分解C6联合经验正交函数分解C7复经验正交函数分解C8主振荡模态分析C9独立分量分析附录D聚类分析D1因子分析的一般模型D2主因子分析模型D3因子轴的转动D4对应分析D5串组法附录E变量场的耦合分析E1典型相关分析E2奇异值分解E3偏最小二乘回归附录F大气变量时域分析F1自回归模型F2滑动平均模型F3自回归滑动平均模型F4方差分析模型F5均生函数模型F6经验模态分解F7去趋势的涨落分析附录G大气变量频域分析G1变量的频谱G2功率谱G3非整谱G4最大熵谱G5双谱分析G6多窗口谱分析G7滤波G8交叉谱G9奇异谱G10交叉奇异谱G11小波分析G12交叉小波谱附录H大气变量场的谱分析H1纬向谐波分析H2高度场的物理量谱H3高度场的球谐分析H4时空谱H5二维空间谱分析H6变量场中的交叉谱分析H7多窗口奇异值分析H8循环平稳经验正交函数分解附录I马尔科夫概型分析I1马尔科夫链I2转移概率I3绝对概率I4转移概率矩阵的谱分解I5马尔科夫性质的检验附录J神经网络J1神经元模型J2神经网络结构J3网络学习J4前馈型神经网络J5径向基函数网络J6自组织映射网络附录K统计检验K1假设检验K2平均值检验K3两组样本平均值差异的检验K4方差检验K5相关系数的检验K6变量的分布检验K7频率的检验K8趋势检验K9突变检验K10蒙特卡洛检验附录L气象统计常用数表L1正态分布函数L2γ2分布L3F分布L4t分布

精彩书摘

　　第1章气象资料与数据　　1．1气象数据的特征　　目前，在气象业务系统中拥有大量的气象资料和各种其他有关的信息资料（直接或间接获得的观测数据），它们是来自地面、高空、雷达和卫星的观测资料，隐含着丰富的地球环境和大气环流信息，这些信息既包含地区天气变化和气候环境状况，也包含外界影响局地天气和气候的因素。人类和大部分生物生存在地球大气中，大气圈是人类对气候变化感受的主要空间环境，人类生存环境与大气、下垫面生态环境有关，也与人类居住环境有关，如果能够从数据中找出其演变规律，就能够对人类环境的未来状态进行预测。因此，如何利用这些资料数据，分析其基本特征及其演变规律，是开发利用气象资源的重要内容。　　地球系统包含岩石圈、冰雪圈、大气圈、水圈和生物圈，圈层之间存在相互作用。气象资料主要来自大气圈观测资料，诊断大气中的天气和气候状态及变化是通过气象要素和气候要素来描述的，即通过气候要素的量化描述，来反映气候各子系统的状态和变化过程。大气系统的气候要素常用的有温度、降水、气压，此外还有水汽含量、风向风速、二氧化碳含量、臭氧含量等。考虑到大气圈与水圈相互作用，还常常使用海洋和河流的各种物理量的测量资料。例如，海洋系统常用的有海表海温、深层海温和海洋热含量等，它们是描述海洋向大气子系统传输热量多少的要素。陆地中常用河流流量、水库水位等资料。冰雪系统常用积雪厚度、冰雪范围来描述冷源作用的程度和大小。陆面系统中常用火山喷发和火山灰强度指数来描述。生物圈的作用目前还无公认的描述要素。上述的资料数据都可以用于气象规律性的分析，均可以称为气象资料数据。　　1．2气象数据的类型　　地球系统中的气象资料类型大体有两种，一种是定性资料。例如，天气现象，雷暴、霜冻、雾霾和沙尘暴等现象，观测资料中使用“有”和“无”来记载。对地区温度的气候状态，一般分为特冷、冷、正常、暖和特暖5个级别进行描述。有时为描述简便，也可以把温度的气候状态分为两级，即冷和暖。对地区降水的气候状态，也有特旱、旱、正常、涝和特涝5个级别的状态描述，或旱和涝两个级别的状态描述。在我国历史上，气温或降水的状态描述还使用文字来记载。例如，某地的县志等资料记录该地某年某月“城门水深三尺”“颗粒无收”等，均是历史文献中有关水旱状态的文字描述。这些文字记载也是一种定性资料。　　另一种是定量资料。即由现代仪器观测（各种在地面观测和卫星中使用的仪器）得到的资料数据，常常表现为连续变化的数值资料。　　……

前言/序言

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很不错的书籍。值得你拥有！

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好书！！！！……………

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太不靠谱了，京东商城没有清单，发票也是错的，包装也是开的

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帮同事买的 同事说很好 相信京东 还会再来

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黄老师的书历来都不错，但个人觉得这一本跟以前的风格不太一致，不能与过去经典的著作相比了。本书方法介绍大部分不是很详细。买这本书本来想学习掌握的一两种方法的，现在只能是学习了解有这样的方法，具体的介绍得另外看文献。

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书速度很快，书很经典

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给同事买的 还不错的感觉 希望能越来越好

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