预报检验：大气科学从业者指南（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Ian T Jolliffe，David B.Stephenson 著

图书标签:

• 大气科学
• 气象预报
• 数值预报
• 预报检验
• 统计学
• 数据分析
• 观测
• 模式评估
• 科学计算
• 专业指南

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502963361

版次：1

商品编码：11946121

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书阐述了预报检验的基本理论，分类说明了各种天气预报和气候预测产品的主要检验方法，包括近几年来在空间场、集合预报、极端事件和预警检验等方面发展起来的新技术，展望了该领域未来的发展及新方法的应用前景。该书内容全面，数理概念明晰，并配有样例讲解，可操作性强，是目前为止国内外预报检验领域内容较全面、技术较先进的一本书。本书可供高等院校大气相关专业的高年级本科生、研究生使用，也可作为相关科研人员和业务工作者的参考书。

前言/序言

严谨的数据驱动决策：现代气象预报中的统计建模与误差分析 导言：从经验到量化的飞跃 在当代大气科学领域，预报的准确性已不再仅仅依赖于模型物理的精深理解和操作者的经验直觉。随着观测技术、数值模拟能力以及数据存储能力的飞速发展，如何有效地评估、比较和改进日益复杂的预报产品，已成为决定预报工作成败的关键环节。本书旨在为气象专业人士、气候学家、环境工程师以及任何需要依赖高精度时空数据进行决策的专业人士，提供一套全面、深入且实用的统计学和计量经济学工具箱，用以严谨地检验和量化预报的效能。我们专注于将复杂的统计理论转化为可操作的、贴合实际业务需求的检验框架。 第一部分：预报误差的基石——理论框架与基础度量 本书的开篇将构建一个坚实的理论基础，探讨预报误差的本质及其量化方法。我们首先深入剖析了预报系统固有的不确定性来源，包括初始场误差、模式结构误差、参数化方案不确定性以及采样误差。理解这些来源是设计有效检验方案的前提。 1.1 预报误差的分类与分解： 我们详尽阐述了误差的结构性分解，区别对待系统性偏差（Bias）和随机误差（Random Error）。重点讨论了如何使用如“偏差分解法”（Bias Decomposition）等方法，将总均方误差（MSE）解耦为代表性偏差（Representativeness Error）、不确定性误差（Uncertainty Error）和模型误差（Model Error）。 1.2 基础评分规则的严格审查： 书中对最常用的基础评分规则进行了深入的统计学审视，而非停留在表面应用。 确定性预报的度量： 详细比较了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）在对异常值敏感度上的差异，并引入了对称与非对称评分规则的概念。例如，如何根据业务需求（如对过高预报或过低预报的容忍度不同）选择合适的损失函数。 概率预报的评估： 对Brier分数（BS）及其分解（如BS分解法，用于区分确定性准确度和分辨率）进行了精细讲解。此外，我们强调了Ranked Probability Score (RPS) 在多类别和序数预报中的不可替代性，并提供了实际操作中计算RPS的优化算法。 1.3 统计显著性检验的引入： 任何预报方案的改进都必须经过统计显著性检验。我们详细介绍了统计检验的框架，包括零假设（Null Hypothesis）的设定，以及如何应用如t检验、F检验来判断两个预报系统（例如，新旧两个版本的数值模式预报）之间的性能差异是否是统计学上确定的，而非偶然波动。 第二部分：复杂系统的深入检验——多维与高分辨率数据处理 现代气象预报涉及高度复杂的多维数据场（如三维温度场、多层大气廓线）。本部分专注于处理空间、时间尺度上的复杂性。 2.1 空间尺度对齐与误差的尺度效应： 预报往往在网格尺度上生成，而观测可能是在点上或不同尺度的区域内。我们详细探讨了尺度不确定性，并引入空间加权方法（如基于距离或地形的权重）来确保预报值与观测值在空间上具有可比性。重点讨论了“特征尺度”的概念，以及如何通过尺度分析来评估预报系统在捕捉小尺度事件上的能力。 2.2 极端事件的专门评估： 极端事件（如强对流、台风路径预测）的稀有性使得传统指标失效。本书提出了针对稀有事件的专业化检验： 事件检测指标： 除了传统的POD (Probability of Detection), FAR (False Alarm Ratio) 和 CSI (Critical Success Index)，我们深入探讨了TS (Threat Score) 的变体，并强调了二元相关系数（BRB）在评估事件是否存在时的作用。 阈值依赖性分析： 引入ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和精确度-召回率曲线（Precision-Recall Curve），展示预报性能如何随着预报强度的阈值变化而变化，帮助用户选择最佳操作点。 2.3 时间序列分析与自相关性处理： 气象时间序列具有强烈的自相关性。书中详细阐述了如何修正标准误差估计以应对这种相关性。探讨了DFA (Detrended Fluctuation Analysis) 在识别长期记忆效应中的应用，并提供了在计算时间平均误差时，如何使用如有效样本量（Effective Sample Size）方法来避免对时间序列数据进行过度乐观的误差估计。 第三部分：系统性偏差与模型诊断的量化工具 预报检验的目的不仅仅是判断“好”或“坏”，更重要的是诊断“为什么”预报偏高或偏低。本部分聚焦于系统性偏差的识别与归因。 3.1 结构化偏差的识别： 我们采用回归分析的方法，将预报值视为因变量，观测值、预报时长（Lead Time）、时间和地理位置作为自变量，通过多重回归模型来系统地分离和量化随时间变化的偏差和空间依赖的偏差。 3.2 概率校准与可靠性分析： 概率预报的可靠性（Reliability）至关重要。我们详细介绍了可靠性图（Reliability Diagrams）的绘制和解读，并引入校准度（Calibration）的统计度量。针对未校准的预报系统，我们提供了Platt Scaling和等渗回归（Isotonic Regression）等后处理技术，用以系统地调整概率预报，使其更加符合经验频率。 3.3 预报价值的经济学视角： 预报的价值最终体现在决策上。本书引入决策理论（Decision Theory）和效益函数（Cost-Loss Ratios），将预报准确性转化为实际的经济效益或风险规避。通过构建最小损失决策准则，使用者可以量化某一特定预报准确度提升对业务决策的具体影响。 结语：走向集成化的预报检验平台 本书的最终目标是培养读者建立一个全面、动态的预报检验思维。数据驱动的预报评估要求检验流程具备透明性、可重复性和适应性。我们倡导将上述统计工具集成到一个持续运行的检验平台中，以便于进行预报系统验证（Verification and Validation, V&V），从而真正实现从数据到知识，再到更优预报系统的闭环反馈。本书为读者提供了实现这一闭环所需的全部理论深度和实践方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太棒了，我花了整整一个下午的时间才看完前面几章，简直让人爱不释手。它的深度和广度都超出了我的预期，尤其是在探讨近几年新兴的集合预报技术方面，作者的见解独到且极具前瞻性。我记得有一段关于“预报不确定性量化”的阐述，作者没有仅仅停留在理论公式的堆砌上，而是结合了实际业务中常见的对流尺度预报的案例，详细剖析了不同误差源的贡献度，甚至还巧妙地引入了贝叶斯统计学的最新进展来指导我们如何更科学地评估和利用预报产品。对于我们这些常年与数值天气预报（NWP）模型打交道的人来说，这本书简直就是一本“武功秘籍”，它提供的不仅是知识，更是一种解决复杂问题的思维框架。特别是关于后处理技巧的部分，那些关于偏差订正和概率预报释用的小窍门，都是在其他任何教科书里都难以找到的“干货”。读完这一部分，我立刻回到了工作岗位上，尝试用书中的方法优化了我们部门日常的强风预警流程，效果立竿见影，显著提升了预警的准确率和时效性，让基层用户对我们的服务质量有了更高的信任度。

评分☆☆☆☆☆

我通常阅读专业书籍的习惯是带着批判性思维，遇到不理解的地方会反复推敲，甚至会去查阅更多的衍生论文。但奇怪的是，这本书在大部分章节中，几乎能预判到我的疑问并提前给出清晰的解答路径。它在处理那些容易引起争议或理解困难的领域时，采取了一种“并陈最优解”的策略，而不是强行推销某一种理论。比如，关于云微物理过程参数化的描述，它没有简单地说A方案优于B方案，而是详细对比了A、B方案在不同气候带和不同垂直尺度预报中的优势与局限性，这对于希望构建或修改区域模型参数化的研究人员来说，是无价的指导。这本书的行文风格非常务实，它极少使用那些华而不实的修饰词，每一个句子都像是一枚精准发射的探空仪，直击核心数据和机制。它成功地搭建起了一座桥梁，让那些习惯于宏观环流分析的专家，也能迅速领会到微观物理过程对宏观预报结果产生的决定性影响，真正实现了不同层级预报员之间的有效沟通和知识共享。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量简直是业界典范，这是我作为一名图形设计师出身的业余气象爱好者最先注意到的细节。每一张示意图都不是随便从某个软件里导出来的模板图，它们都经过了精心设计，用最少的视觉元素传达了最复杂的气象场信息。例如，在解释“预报敏感性”时，作者使用的多层叠加的色块和箭头指示，完美地勾勒出了初始扰动如何随时间指数级增长的物理图像。此外，书中所引用的参考文献和案例研究覆盖面极广，从欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的最新成果，到美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的历史性报告，无一不精。这不仅仅是一本教科书，它更像是一部跨越了数十年气象预报历史的“思想史”。它让我们明白，我们今天所依赖的每一个模型方案，背后都有无数气象学家付出的心血和无数次的失败尝试。这种对历史脉络的梳理，极大地提升了阅读体验的厚重感和历史纵深感，让人在学习新知识的同时，也对这个学科的演进过程充满了敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大收获，是关于“误差源的系统性管理”这一高级主题。我过去总觉得预报误差是随机发生的，难以捉摸。但是，作者通过对过去几十年业务预报系统演变的梳理，清晰地展示了误差如何从初始场不确定性，逐步转移到模式动力框架的局限性，再到最终的物理过程表述缺陷。这种层次分明的分解方法，使原本令人沮丧的“预报总是不准”的问题，变成了一系列可被拆解和量化攻克的工程难题。特别是书中关于长期预报和短期预报在误差结构上的本质区别的分析，令人醍醐灌顶。短期预报的误差主要集中在对流和边界层，而长期预报的挑战则在于对行星尺度的能量传输和遥相关机制的准确模拟。这种对不同时间尺度预报瓶颈的精准定位，指导我重新审视了自己当前的研究方向，让我能够更有效地分配精力去攻克最关键的薄弱环节，而不是泛泛地追求全面的模型改进。这本书无疑是大气科学领域近十年内最具影响力的实践指南之一。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我拿到这本厚厚的书时，内心是有些忐忑的，担心它会像许多专业书籍一样，充满了晦涩难懂的术语和故纸堆里的陈旧理论。然而，这本书的叙事方式极其流畅和富有启发性，它成功地将大气科学中最复杂的核心概念——比如湍流扩散、边界层参数化——用一种近乎诗意的、但又无比精确的语言描绘了出来。它的结构设计非常巧妙，从基础的物理过程回顾，到高阶的模式误差诊断，层层递进，绝无拖泥带水。最让我印象深刻的是作者对“主观判断在预报过程中的价值”这一议题的探讨。在当前高度依赖自动化模型的时代，许多人倾向于忽视预报员的经验和直觉。这本书却用严谨的逻辑和大量的历史案例证明，真正的顶尖预报能力，是机器的精度与人类的洞察力完美融合的产物。它鼓励我们去质疑模型输出的“黑箱”结果，去理解驱动模型运行的底层物理逻辑，而不是盲目地相信数字。这种对科学精神的回归，让我深感震撼，也重新点燃了我对这个领域的初衷和热情。

评分☆☆☆☆☆

东西很好。姐姐夸我会买东西，邻居过来看了之后觉得以后都要在京东买东西了。爸爸妈妈后来叫我又下单买了两个。不错，确实很好！

评分☆☆☆☆☆

这是预报检验的经典

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还好吧。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本有关预报检验的书

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孩子喜欢，会继续购买。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

就算是调货，速度也是非常迅捷的。唯一的缺陷是，书有些缺损，可能是到了货底的缘故吧