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浦一芬，戴新刚，张人禾，陈文，王绍武 ... 著

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• 大气科学
• 研究方法
• 气象学
• 环境科学
• 科学研究
• 数据分析
• 观测技术
• 数值模拟
• 大气物理
• 气象观测

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030444721

版次：1

商品编码：11721179

包装：平装

丛书名： 科学方法大系

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：344

正文语种：中文

内容简介

　　《大气科学研究方法》系统收集、归纳、总结了已有的常用大气科学研究方法，并给出了相应的案例分析和总结评述。从满足国家社会经济发展需求以及科学本身发展需求两个着力点出发，《大气科学研究方法》重点突出天气预报和气候预测研究发展的主线，并注重那些在大气科学发展史上具有里程碑意义事件的挖掘与总结

目录

序一
序二
前言
第1章 总论
1.1 引言
1.2 大气科学研究对象和学科组成
1.3 大气科学研究方法的特点和地位
1.4 大气科学发展历程中的典型案例分析
1.5 大气科学研究方法重点
1.6 大气科学研究方法的前沿与发展趋势

第2章 大气探测技术方法
2.1 引言
2.2 百叶箱仪器与无线电气球探空仪
2.3 雷达大气探测
2.4 飞机大气探测
2.5 卫星全球大气遥感
2.6 全球大气监测网络
2.7 全球气象信息的快速传递与电子计算机
2.8 结语

第3章 天气预报发展历程
3.1 引言
3.2 天气预报
3.3 古代天气预报
3.4 早期天气预报
3.5 近代天气预报
3.6 现代天气预报
3.7 未来天气预报
3.8 结语

第4章 数值天气预报
4.1 引言
4.2 数值模式（一）——动力框架
4.3 数值模式（二）——次网格物理过程参数化
4.4 观测资料的分析和同化
4.5 集合预报系统
4.6 若干里程碑事件的回顾
4.7 结语

第5章 天气预报的理论基础——大气Rossby波的发现和大气长波理论
5.1 引言
5.2 罗斯贝、Rossby波及长波理论建立的背景
5.3 大气长波理论的建立
5.4 大气长波理论的应用和发展
5.5 结语

第6章 对流天气及其预报方法
6.1 引言
6.2 对流天气基本概况
6.3 对流天气系统形成的物理条件
6.4 强烈中尺度对流系统
6.5 对流天气的预报方法
6.6 结语

第7章 气候与气候系统
7.1 引言
7.2 经典的气候概念
7.3 全球气候系统概念的建立
7.4 建立全球气候系统概念的科学基础
7.5 气候变化的事实
7.6 气候变化的预测和预估
7.7 结语

第8章 海气相互作用
8.1 引言
8.2 热带海气相互作用ENSO
8.3 年代际海气相互作用
8.4 热带外与ENSO的相互作用
8.5 现在的研究发展阶段和未来的方向
8.6 结语

第9章 短期气候预测
9.1 引言
9.2 短期气候预测概念及方法
9.3 季度-年际气候预测理论及实时预测
9.4 短期气候预测新挑战
9.5 结语

第10章 全球变暖
10.1 引言
10.2 辐射强迫
10.3 全球变暖的可能原因
10.4 未来气候变化的预估
10.5 结语

第11章 轨道时间尺度上过去气候变化与模拟
11.1 引言
11.2 新生代气候变化简史
11.3 末次冰期冰盛期
11.4 全新世中期
11.5 结语

第12章 洛伦茨的混沌理论与天气预报
12.1 引言
12.2 天气预报困境——非周期
12.3 意外
12.4 机遇与奇怪吸引子
12.5 简化与抽象
12.6 确定性与随机性
12.7 偶然性与必然性
12.8 技术路线图
12.9 结语

第13章 天气、气候可预报性研究的若干动力学方法
13.1 引言
13.2 可预报性问题
13.3 预报误差增长动力学的研究方法
13.4 预报时限的研究方法
13.5 结语

第14章 叶笃正的科学贡献及研究方法
14.1 引言
14.2 大气能量频散
14.3 东亚大气环流季节突变
14.4 转盘实验
14.5 大气运动的演变与适应
14.6 青藏高原气象学的创立
14.7 全球变化与有序人类适应
14.8 与用户结合：未来的天气气候预测体系
14.9 结语
参考文献

精彩书摘

　　《大气科学研究方法》：
　　近年来，随着模式分辨率的大幅度提高和大规模并行计算机的应用，谱模式显出它的局限性。世界上一些国家（德国、美国、加拿大等）已经或正在转向发展差分模式。这里试图重新审视谱模式的优缺点，探讨其发展前景。
　　谱模式的优点有：①首先是它的计算精度和效率。差分方法的逼近程度受其差分格式的限制，如常用的二阶和四阶精度的格式不过用到计算点附近少数格点的信息，而谱方法则用到整个计算区域网点的信息，有高得多的精度，这些是谱方法最吸引人之处。此外，空间导数转为计算基函数的导数，可以一次计算存场，不需要反复计算。②南北极区的计算一直是差分模式一个麻烦问题，而在以球函数为基底的谱模式，则不存在困难。例如，对于常用的球面经纬网格，差分模式在经向，纬向的实际分辨率不同，越近极点，差别越大；而谱模式取一定的截断方式，则可实现分辨率的各向同性。现在，也已设计了一些新的网格，使差分模式也具备这样的性质，但比较复杂。③半隐式时间差分格式广为各类模式所采用，它涉及求解Helmholtz方程，并归结如何高效求解大型（超大型）矩阵问题，这也是一个困难问题，而谱模式利用球函数是▽2算子的本征函数的性质，问题大为简化。
　　谱模式的问题也已为人们所熟知，诸如：①它要求变量定义在连续的坐标面上，在考虑地形时，不宜采用Z，p，η等坐标面和地形有切割的处理方式。又如海洋环流模式，其周边是不规则的海岸，也不适于应用谱方法。②大气模式中的凝结加热、地形等可能是孤立的或不连续的，用谱展开，可能出现虚假的现象，如平原和海上地区出现虚假地形（Gibbs现象）。③谱变换方法实质上是“拟谱”或“假谱”（pseudo—spectral）方法。为了避免“混淆”现象而采取的截波方案，实际上降低了精度。反之，如不作此处理，又不一定能保证计算稳定。④目前，谱展开波数已很高，再提高波数，计算量增加与精度提高相比，已不甚有效。特别是谱模式实现并行计算，编程复杂，效率也不如差分模式。
　　……

前言/序言

好的，这是一份为一本名为《大气科学研究方法》的图书撰写的、内容详实且不包含该书内容的图书简介。 --- 《地球系统动力学前沿：复杂性与不确定性分析》 导言：跨越边界的挑战 在二十一世纪，对地球系统的理解已不再局限于对大气现象的独立观测。现代科学认识到，大气、海洋、冰雪圈、生物圈乃至人类活动，共同构成了一个高度耦合、非线性的复杂系统。《地球系统动力学前沿：复杂性与不确定性分析》 正是应运而生的一部面向前沿研究者和高阶学生的专著。本书的核心目标，是系统性地梳理和介绍当前地球系统科学领域中最具挑战性、最能推动学科边界的理论框架、分析工具和计算范式。 本书并未深入探讨大气科学的传统观测技术或基础热力学原理（如气压、湿度测量或天气预报模型的基础数值求解），而是将焦点聚焦于如何量化和管理地球复杂系统中的内在不确定性与涌现行为。我们假设读者已具备大气科学或相关物理学领域的基础知识，因此，本书将直接切入学科交叉的前沿地带。 第一部分：复杂系统的理论基石与建模范式转型 本部分旨在为读者构建一个理解地球系统复杂性的理论高地。我们首先回顾了耗散结构理论、突变理论在描述气候系统临界点（Tipping Points）中的应用，并将其与传统的线性响应理论进行了鲜明对比。 第一章：复杂性科学的视阈：从线性到非线性 本章深入探讨了系统的自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）在描述森林火灾传播、土壤水分动态变化等现象中的适用性与局限。通过分析雪崩模型与真实气候事件的异同，我们强调了寻找普适性标度律（Scaling Laws）在地球科学中的理论意义。 第二章：多尺度耦合与信息熵理论 地球系统运行于从微秒到千年，从微米到万里的多尺度结构之中。本章的核心是信息论在地球系统中的应用。我们详细阐述了互信息（Mutual Information）和条件互信息在识别大气环流、海洋环流之间关键相互作用点上的优势。例如，如何利用这些工具量化厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）与印度洋偶极子（IOD）之间的动态信息传递路径，而非仅仅依赖于相关系数的线性假设。 第三章：基于主成分分析的高维数据降维与特征提取 在海量遥感数据和再分析资料面前，如何有效提取系统的核心动力学特征是关键。本章着重介绍经验正交函数分析（EOF）的高级变体，特别是动态模态分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）。DMD 不仅能分解空间结构，更能识别与特定时间演化频率相关的系统模式，这对于分离气候系统中的内在振荡（如准两年振荡）与外部强迫（如温室气体变化）至关重要。 第二部分：不确定性量化与误差传播的先进方法 地球系统研究的一个根本困境在于模型结构的不完备性与初始条件的敏感性。本部分完全脱离了简单的误差分析，转向先进的概率方法论。 第四章：贝叶斯推断在地球系统反演中的应用 本书将贝叶斯方法定位为处理参数化不确定性、模型结构不确定性和观测误差的统一框架。我们详细讲解了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的改进版本，如渐进式采样（Annealed Importance Sampling, AIS），如何高效地在具有数百万个参数的复杂气候模型中探索后验概率分布。案例研究聚焦于气溶胶光学厚度（AOD）的区域反演与云微物理参数的校准。 第五章：集合预测与概率密度函数演化：卡尔曼滤波与粒子滤波 本章专注于状态估计与短期预测中的不确定性传播。我们对比了线性系统下的扩展卡尔曼滤波（EnKF）及其在地球系统中的应用（如海气耦合中的应用）。更重要的是，本书深入探讨了粒子滤波（Particle Filter, PF），该方法能够准确捕捉非线性、非高斯分布下的状态演化，特别是其在同化极端事件（如飓风路径预测）中的优势。 第六章：替代模型与模型结构不确定性评估 气候模型间的差异往往源于对未知物理过程（如湍流混合、云反馈）的不同参数化方案。本章介绍如何使用模型集合（Model Ensembles） 来量化这种结构性不确定性。我们引入了贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA）的方法，用于生成比单一最佳模型更具鲁棒性的长期气候预测概率分布，并讨论了如何根据观测数据动态调整不同模型的权重。 第三部分：数据驱动的物理认知与因果推断 随着深度学习技术在数据处理方面的突破，本部分旨在探索如何利用数据科学工具来揭示地球系统的潜在物理机制，而非仅仅进行模式识别。 第七章：图神经网络（GNN）在地球系统网络分析中的潜力 传统的格点数据处理方式忽略了大气要素场之间的拓扑连接。本章介绍了如何将大气环流场构建成一个动态图结构，其中节点是区域或网格点，边表示信息或动量的传输。我们探讨了图卷积网络（GCN）如何用于识别跨区域的遥相关结构，并有效地捕捉了中尺度对流系统的相互作用。 第八章：因果发现算法：从相关性到机制理解 关联性不等于因果性。地球系统科学迫切需要从观测数据中推断出真实的驱动机制。本章引入了格兰杰因果检验（Granger Causality） 的高阶扩展，以及基于独立分量分析（ICA） 的因果发现算法。通过这些方法，研究者可以尝试区分气候系统中哪些变量是驱动因素，哪些是响应机制，例如，区分太阳活动变化对平流层臭氧变化的直接影响与间接反馈。 第九章：地球系统的可解释性人工智能（XAI） 深度学习模型因其“黑箱”特性常被诟病。本章专门讨论如何将可解释性方法（如SHAP值、LIME）应用于气候预测模型。目标是，当一个神经网络成功预测了某一极端事件时，研究人员能够回溯并理解模型是如何权重化了输入特征（如海表温度、土壤湿度）的相对重要性，从而验证其是否符合已知的物理学原理，或发现新的物理机制。 总结：迈向整合性地球科学 《地球系统动力学前沿：复杂性与不确定性分析》是一本旨在拓宽研究视野、提供尖端数学和计算工具的参考书。它不是一本关于如何操作标准气象模型的入门指南，而是关于如何批判性地、量化地处理地球系统固有复杂性的宣言。本书强调，未来的地球系统科学研究必须是跨学科的，深度融合先进的概率论、非线性动力学和计算智能，才能真正实现对我们这颗行星未来状态的可靠预测。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是令人惊叹！作为一名对大气层充满好奇的普通读者，我原本抱着学习一些基础知识的期望，但《大气科学研究方法》彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是将复杂的科学原理以一种引人入胜的方式呈现出来。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我穿越大气层这个神秘而又充满活力的领域。我尤其欣赏书中对各种观测仪器和实验设计的详细阐述，从探空气球的升空到卫星遥感技术的应用，每一个环节都描述得栩栩如生，让我仿佛亲眼目睹了科学家们如何一步步揭开大气层面纱的。书中还穿插了许多历史上的经典案例，比如对台风形成机制的研究，以及如何通过模型预测天气变化。这些故事性的叙述，让原本可能晦涩难懂的科学过程变得鲜活起来，我能够深刻理解科学家们是如何在有限的条件下，通过严谨的研究方法，一点点积累知识，最终推动科学进步的。书中的图文并茂也大大提升了阅读体验，那些精美的插图和清晰的图表，将抽象的概念具象化，让我更容易理解复杂的物理过程。我常常沉浸在书中，仿佛自己也置身于一个大型的科学实验室，与书中那些伟大的科学家们一同思考、一同探索。读完这本书，我对大气科学的敬畏之情油然而生，同时也激发了我更深入了解这个学科的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对自然现象充满好奇心的学生，我一直在寻找一本能够带领我窥探大气奥秘的入门书籍。《大气科学研究方法》远超出了我的预期。它以一种非常接地气的方式，介绍了科学家们是如何研究我们头顶这片广阔天地的。书中关于天气现象的成因，比如风是如何形成的，云是如何聚集的，雨雪是如何产生的，都用非常易懂的语言进行了阐释。我尤其喜欢书中关于“探究性学习”的章节，它鼓励读者自己去观察、去思考，并提供了一些简单的实验方法，让我可以在生活中亲身验证书中的知识。例如，书中介绍的关于蒸发和凝结的家庭小实验，让我对水的循环有了更直观的认识。此外，书中还提到了许多有趣的案例，比如科学家们是如何监测火山爆发对大气的影响，以及如何利用气球和飞机来研究空气的成分。这些生动的故事，让我觉得科学研究并非遥不可及，而是充满智慧和勇气的探索过程。这本书让我明白，大气科学不仅仅是关于天气预报，它还涉及到我们生活的方方面面，从空气质量到气候变化，都与大气科学息息相关。它激发了我对科学的浓厚兴趣，让我渴望继续深入了解这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于渴望系统性了解大气科学研究脉络的专业人士来说，无疑是一场及时雨。它并没有停留在对基础概念的简单罗列，而是深入剖析了各类研究方法的精髓及其背后的科学逻辑。从统计学在气候变化研究中的应用，到数值模式的构建与验证，再到遥感数据反演与同化技术，作者都进行了细致入微的讲解。我特别关注了书中关于不确定性分析的部分，理解了在科学研究中如何量化和管理误差，这对于提高研究结果的可信度至关重要。此外，书中对实验设计原则的阐述也相当到位，尤其是在模拟实验和现场观测的权衡与结合上，提供了许多实用的指导。读到关于数据处理和可视化技术的部分，我仿佛看到了自己未来研究的蓝图，书中提供的各种工具和方法，能够极大地提高我的研究效率和结果的表达能力。作者在引用大量前沿研究成果的同时，也没有忽略对经典方法的梳理，这种“承前启后”的视角，让读者能够站在巨人的肩膀上，更清晰地认识到大气科学研究的演进历程。我从书中获得的不仅仅是知识，更是一种严谨的治学态度和创新的科研思维，这对于我未来的学术生涯将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《大气科学研究方法》带给我的是一种全新的学习体验，它让我看到了科学研究背后那颗跳动的心脏。这本书并没有刻意去迎合某种特定的读者群体，而是以一种开放且包容的态度，向所有对大气科学研究感兴趣的人敞开了大门。作者在书中并没有回避那些具有挑战性的问题，而是以一种“知无不言，言无不尽”的风格，将各种研究方法的核心思想娓娓道来。我特别喜欢书中关于“多学科交叉研究”的讨论，它强调了大气科学与其他学科，如海洋学、地质学、生物学等之间的紧密联系，并列举了许多成功的交叉研究案例，这让我意识到，在未来的研究中，应该跳出单一学科的局限，进行更广泛的学术交流与合作。书中对“研究伦理”的探讨也给我留下了深刻的印象，它提醒我们在追求科学真理的同时，也要坚守道德底线，负责任地开展研究。我从这本书中获得的，不仅仅是具体的科研技能，更是一种对科学精神的深刻理解。它让我明白了，科学研究不仅仅是为了解决问题，更是为了探索未知，为了拓展人类的认知边界，这是一种充满激情和使命感的伟大事业。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在迷雾中行走，而它则像是一盏明灯，照亮了前行的道路。作为一名非科班出身的研究者，我在接触大气科学研究方法时，常常感到无从下手，知识体系庞杂，概念晦涩难懂。然而，《大气科学研究方法》以其清晰的逻辑和循序渐进的讲解，成功地化解了我的困惑。书中从最基础的物理定律出发，逐步引申到复杂的模型构建和数据分析技术。我印象最深刻的是关于“模型验证”的章节，作者详细阐述了如何通过对比观测数据和模型模拟结果来评估模型的可靠性，这对于我今后的研究具有极大的指导意义。书中对各种统计方法的运用，比如回归分析、时间序列分析等，也进行了深入的剖析，并提供了具体的应用案例，让我能够快速掌握如何在实际研究中运用这些工具。我尤其欣赏书中关于“误差传播”的讲解，这让我深刻认识到在多步骤的研究过程中，如何有效控制和量化误差，避免其对最终结果产生过大的影响。整本书的编排非常合理，每一章都承接前一章的内容，并且提供了丰富的参考文献，方便读者进行更深入的学习。这本书无疑是我在探索大气科学研究方法道路上的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

书很好，内容和深度合适，很有参考意义

评分☆☆☆☆☆

和旧书一样，建议不要买

评分☆☆☆☆☆

还不错。送货快。挺好的。

评分☆☆☆☆☆

隔行如隔山

评分☆☆☆☆☆

书不错，就是太贵了!!!!!

评分☆☆☆☆☆

感觉还行吧，好歹学这个的 看看 了解了解

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