内容简介
本教科书为研究生、研究人员和专业人士提供关于天气和气候预测综合而易懂的论述。针对大气模式的使用,讲授其优点、缺陷和*佳实践,对在各个方面应用模式的学者们来说是本理想的书籍。书中描述了不同的数值方法、资料同化、集合方法、可预报性、陆面模拟、气候模拟和降尺度、计算流体动力模式、基于模式研究的试验设计、检验方法、业务预报,以及空气质量模式和洪水预报等专业应用。这本书的封面设计得非常朴实,甚至有些古板,让我差点错把它当成一本老旧的教科书。内页的排版也是那种经典的、密密麻麻的风格,充斥着大量的公式和复杂的图表,初看之下,确实给人一种高深莫测的距离感。我记得我第一次翻开它,是在一个阳光明媚的下午,原本是想找点轻松的读物来消磨时间,结果这份“打击”直接让我把计划搁置了。书中的前几章主要都在铺陈基础理论,涉及了流体力学和热力学的基本原理,那部分内容详实到令人发指,每一个公式的推导都恨不得把每一步的变量变化都写得清清楚楚,生怕读者漏掉一个犄角旮旯。我花了好大力气才勉强跟上作者的思路,感觉自己像个刚被拉进某个精密实验室的学徒,面对着一堆闪烁着冷光的仪器,既敬畏又有些手足无措。它不是那种让你读完后能立马“哇塞,原来如此”的书,更像是一块需要时间去雕琢的原石,你得拿出足够的耐心和毅力,才能从其中品味出那些隐藏在数字背后的自然规律的宏大叙事。坦白说,如果不是对这个领域有强烈的求知欲,我可能早就把它束之高阁了。
评分这本书的语言风格极其严谨,简直可以用“滴水不漏”来形容。作者似乎对“模糊”这个词有着本能的排斥,每一个陈述都建立在坚实的数学框架之上,没有丝毫的语义上的灰色地带。这对于某些习惯了散文式叙述的读者来说,可能是一个不小的挑战。我尤其印象深刻的是关于数值方法的部分,讲解得非常细致,从有限差分法的不同格式到更高级的谱方法,作者似乎生怕读者产生任何误解。他没有简单地罗列公式,而是深入剖析了每种方法的误差来源和收敛性分析,这使得读者在应用这些方法时,能够有一种“知其然,更知其所以然”的踏实感。不过,这种过于学术化的表达方式,也使得阅读过程显得有些枯燥。我常常需要停下来,对照着参考书上的其他资料,才能将作者描绘的抽象概念具象化。这本书更像是一本工具手册,而不是一本引人入胜的故事书,它要求你带着严肃的心态去“攻克”它,而不是轻松地“阅读”它。每当攻克一个章节,那种成就感是巨大的,但过程中的煎熬也是实实在在的。
评分从整体阅读体验来看,这本书更像是一场严肃的学术研讨会,而不是轻松的下午茶。它的价值在于其内容的深度和广度,它提供了一个极其坚实和全面的知识框架,足以支撑起任何一个深入研究该领域的人。我发现自己经常会在阅读过程中停下来,不是因为我不理解,而是因为我需要时间去思考作者提出的某个观点与我既有知识体系的关联。书中对不同参数化方案的优劣对比,分析得极为透彻,甚至深入到不同气象台站对特定现象的模拟差异性。这使得我对“预测”这件事的理解从“得到一个确定的结果”,转变为“评估一个概率区间”。这本书对读者的要求很高,它要求你有足够的专业背景和极强的逻辑推理能力,但作为回报,它提供的是一种近乎全景式的、没有被美化过的科学图景。对于想成为这个领域专家的读者来说,这无疑是一笔宝贵的财富,它提供的知识密度和深度是其他任何通俗读物都无法比拟的。
评分我在翻阅这本书时,最大的感受是它在处理历史沿革和未来趋势上的平衡把握得相当到位。它并没有沉溺于对现有模型的赞美,而是用了相当的篇幅去探讨早期模型存在的局限性,比如对边界条件的简化处理,以及如何一步步演进到如今复杂的非静力学平衡模型。这种批判性的视角非常宝贵,它让你明白,我们现在所依赖的“精确”预测,其实是建立在无数次失败和修正的基础之上的。书中对计算资源的爆炸性增长如何反哺模型精细度的提升也有独到的见解,特别是对比了超级计算机出现前后的研究范式转变。这部分内容让我跳出了纯粹的物理和数学层面,开始从工程和历史的角度去审视这个学科的发展脉络。它不是一个静止的知识集合,而是一个动态演进的科学前沿的缩影。读完这些部分,你会对那些在幕后默默进行计算和优化的科研人员产生由衷的敬意,因为他们才是真正推动这场“预见未来”的游戏前进的人。
评分这本书的结构设计,给我的感觉更像是一座精心规划的知识迷宫,入口处宽敞明亮,但越往深处走,岔路就越多,需要精确的导航才能避免迷失。作者在讲解不同尺度模型耦合时,那种层层递进的逻辑构建,真是教科书级别的典范。他没有把全球环流和局地降水预测割裂开来,而是清晰地展示了宏观背景场如何影响微观过程,反之亦然。我特别欣赏它对不确定性量化的处理方式,作者没有回避气象预测的本质——混沌性,而是正面迎击,详细介绍了集合预报系统的原理和实践。这部分内容极具现代感,让人感觉这不是一本陈旧的教材,而是在紧跟最新的科研动态。然而,这也带来了一个副作用:对于没有扎实概率论基础的读者来说,理解集合平均和扰动生成过程的数学描述,可能会感到异常吃力。我不得不承认,我不得不多次回到关于随机过程的章节进行回顾,才能真正消化这部分内容。
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