預報檢驗：大氣科學從業者指南（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Ian T Jolliffe，David B.Stephenson 著

圖書標籤:

• 大氣科學
• 氣象預報
• 數值預報
• 預報檢驗
• 統計學
• 數據分析
• 觀測
• 模式評估
• 科學計算
• 專業指南

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502963361

版次：1

商品編碼：11946121

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　本書闡述瞭預報檢驗的基本理論，分類說明瞭各種天氣預報和氣候預測産品的主要檢驗方法，包括近幾年來在空間場、集閤預報、極端事件和預警檢驗等方麵發展起來的新技術，展望瞭該領域未來的發展及新方法的應用前景。該書內容全麵，數理概念明晰，並配有樣例講解，可操作性強，是目前為止國內外預報檢驗領域內容較全麵、技術較先進的一本書。本書可供高等院校大氣相關專業的高年級本科生、研究生使用，也可作為相關科研人員和業務工作者的參考書。

前言/序言

嚴謹的數據驅動決策：現代氣象預報中的統計建模與誤差分析 導言：從經驗到量化的飛躍 在當代大氣科學領域，預報的準確性已不再僅僅依賴於模型物理的精深理解和操作者的經驗直覺。隨著觀測技術、數值模擬能力以及數據存儲能力的飛速發展，如何有效地評估、比較和改進日益復雜的預報産品，已成為決定預報工作成敗的關鍵環節。本書旨在為氣象專業人士、氣候學傢、環境工程師以及任何需要依賴高精度時空數據進行決策的專業人士，提供一套全麵、深入且實用的統計學和計量經濟學工具箱，用以嚴謹地檢驗和量化預報的效能。我們專注於將復雜的統計理論轉化為可操作的、貼閤實際業務需求的檢驗框架。 第一部分：預報誤差的基石——理論框架與基礎度量 本書的開篇將構建一個堅實的理論基礎，探討預報誤差的本質及其量化方法。我們首先深入剖析瞭預報係統固有的不確定性來源，包括初始場誤差、模式結構誤差、參數化方案不確定性以及采樣誤差。理解這些來源是設計有效檢驗方案的前提。 1.1 預報誤差的分類與分解： 我們詳盡闡述瞭誤差的結構性分解，區彆對待係統性偏差（Bias）和隨機誤差（Random Error）。重點討論瞭如何使用如“偏差分解法”（Bias Decomposition）等方法，將總均方誤差（MSE）解耦為代錶性偏差（Representativeness Error）、不確定性誤差（Uncertainty Error）和模型誤差（Model Error）。 1.2 基礎評分規則的嚴格審查： 書中對最常用的基礎評分規則進行瞭深入的統計學審視，而非停留在錶麵應用。 確定性預報的度量： 詳細比較瞭均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）在對異常值敏感度上的差異，並引入瞭對稱與非對稱評分規則的概念。例如，如何根據業務需求（如對過高預報或過低預報的容忍度不同）選擇閤適的損失函數。 概率預報的評估： 對Brier分數（BS）及其分解（如BS分解法，用於區分確定性準確度和分辨率）進行瞭精細講解。此外，我們強調瞭Ranked Probability Score (RPS) 在多類彆和序數預報中的不可替代性，並提供瞭實際操作中計算RPS的優化算法。 1.3 統計顯著性檢驗的引入： 任何預報方案的改進都必須經過統計顯著性檢驗。我們詳細介紹瞭統計檢驗的框架，包括零假設（Null Hypothesis）的設定，以及如何應用如t檢驗、F檢驗來判斷兩個預報係統（例如，新舊兩個版本的數值模式預報）之間的性能差異是否是統計學上確定的，而非偶然波動。 第二部分：復雜係統的深入檢驗——多維與高分辨率數據處理 現代氣象預報涉及高度復雜的多維數據場（如三維溫度場、多層大氣廓綫）。本部分專注於處理空間、時間尺度上的復雜性。 2.1 空間尺度對齊與誤差的尺度效應： 預報往往在網格尺度上生成，而觀測可能是在點上或不同尺度的區域內。我們詳細探討瞭尺度不確定性，並引入空間加權方法（如基於距離或地形的權重）來確保預報值與觀測值在空間上具有可比性。重點討論瞭“特徵尺度”的概念，以及如何通過尺度分析來評估預報係統在捕捉小尺度事件上的能力。 2.2 極端事件的專門評估： 極端事件（如強對流、颱風路徑預測）的稀有性使得傳統指標失效。本書提齣瞭針對稀有事件的專業化檢驗： 事件檢測指標： 除瞭傳統的POD (Probability of Detection), FAR (False Alarm Ratio) 和 CSI (Critical Success Index)，我們深入探討瞭TS (Threat Score) 的變體，並強調瞭二元相關係數（BRB）在評估事件是否存在時的作用。 閾值依賴性分析： 引入ROC (Receiver Operating Characteristic) 麯綫和精確度-召迴率麯綫（Precision-Recall Curve），展示預報性能如何隨著預報強度的閾值變化而變化，幫助用戶選擇最佳操作點。 2.3 時間序列分析與自相關性處理： 氣象時間序列具有強烈的自相關性。書中詳細闡述瞭如何修正標準誤差估計以應對這種相關性。探討瞭DFA (Detrended Fluctuation Analysis) 在識彆長期記憶效應中的應用，並提供瞭在計算時間平均誤差時，如何使用如有效樣本量（Effective Sample Size）方法來避免對時間序列數據進行過度樂觀的誤差估計。 第三部分：係統性偏差與模型診斷的量化工具 預報檢驗的目的不僅僅是判斷“好”或“壞”，更重要的是診斷“為什麼”預報偏高或偏低。本部分聚焦於係統性偏差的識彆與歸因。 3.1 結構化偏差的識彆： 我們采用迴歸分析的方法，將預報值視為因變量，觀測值、預報時長（Lead Time）、時間和地理位置作為自變量，通過多重迴歸模型來係統地分離和量化隨時間變化的偏差和空間依賴的偏差。 3.2 概率校準與可靠性分析： 概率預報的可靠性（Reliability）至關重要。我們詳細介紹瞭可靠性圖（Reliability Diagrams）的繪製和解讀，並引入校準度（Calibration）的統計度量。針對未校準的預報係統，我們提供瞭Platt Scaling和等滲迴歸（Isotonic Regression）等後處理技術，用以係統地調整概率預報，使其更加符閤經驗頻率。 3.3 預報價值的經濟學視角： 預報的價值最終體現在決策上。本書引入決策理論（Decision Theory）和效益函數（Cost-Loss Ratios），將預報準確性轉化為實際的經濟效益或風險規避。通過構建最小損失決策準則，使用者可以量化某一特定預報準確度提升對業務決策的具體影響。 結語：走嚮集成化的預報檢驗平颱 本書的最終目標是培養讀者建立一個全麵、動態的預報檢驗思維。數據驅動的預報評估要求檢驗流程具備透明性、可重復性和適應性。我們倡導將上述統計工具集成到一個持續運行的檢驗平颱中，以便於進行預報係統驗證（Verification and Validation, V&V），從而真正實現從數據到知識，再到更優預報係統的閉環反饋。本書為讀者提供瞭實現這一閉環所需的全部理論深度和實踐方法。

評分☆☆☆☆☆

我通常閱讀專業書籍的習慣是帶著批判性思維，遇到不理解的地方會反復推敲，甚至會去查閱更多的衍生論文。但奇怪的是，這本書在大部分章節中，幾乎能預判到我的疑問並提前給齣清晰的解答路徑。它在處理那些容易引起爭議或理解睏難的領域時，采取瞭一種“並陳最優解”的策略，而不是強行推銷某一種理論。比如，關於雲微物理過程參數化的描述，它沒有簡單地說A方案優於B方案，而是詳細對比瞭A、B方案在不同氣候帶和不同垂直尺度預報中的優勢與局限性，這對於希望構建或修改區域模型參數化的研究人員來說，是無價的指導。這本書的行文風格非常務實，它極少使用那些華而不實的修飾詞，每一個句子都像是一枚精準發射的探空儀，直擊核心數據和機製。它成功地搭建起瞭一座橋梁，讓那些習慣於宏觀環流分析的專傢，也能迅速領會到微觀物理過程對宏觀預報結果産生的決定性影響，真正實現瞭不同層級預報員之間的有效溝通和知識共享。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太棒瞭，我花瞭整整一個下午的時間纔看完前麵幾章，簡直讓人愛不釋手。它的深度和廣度都超齣瞭我的預期，尤其是在探討近幾年新興的集閤預報技術方麵，作者的見解獨到且極具前瞻性。我記得有一段關於“預報不確定性量化”的闡述，作者沒有僅僅停留在理論公式的堆砌上，而是結閤瞭實際業務中常見的對流尺度預報的案例，詳細剖析瞭不同誤差源的貢獻度，甚至還巧妙地引入瞭貝葉斯統計學的最新進展來指導我們如何更科學地評估和利用預報産品。對於我們這些常年與數值天氣預報（NWP）模型打交道的人來說，這本書簡直就是一本“武功秘籍”，它提供的不僅是知識，更是一種解決復雜問題的思維框架。特彆是關於後處理技巧的部分，那些關於偏差訂正和概率預報釋用的小竅門，都是在其他任何教科書裏都難以找到的“乾貨”。讀完這一部分，我立刻迴到瞭工作崗位上，嘗試用書中的方法優化瞭我們部門日常的強風預警流程，效果立竿見影，顯著提升瞭預警的準確率和時效性，讓基層用戶對我們的服務質量有瞭更高的信任度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖示質量簡直是業界典範，這是我作為一名圖形設計師齣身的業餘氣象愛好者最先注意到的細節。每一張示意圖都不是隨便從某個軟件裏導齣來的模闆圖，它們都經過瞭精心設計，用最少的視覺元素傳達瞭最復雜的氣象場信息。例如，在解釋“預報敏感性”時，作者使用的多層疊加的色塊和箭頭指示，完美地勾勒齣瞭初始擾動如何隨時間指數級增長的物理圖像。此外，書中所引用的參考文獻和案例研究覆蓋麵極廣，從歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的最新成果，到美國國傢海洋和大氣管理局（NOAA）的曆史性報告，無一不精。這不僅僅是一本教科書，它更像是一部跨越瞭數十年氣象預報曆史的“思想史”。它讓我們明白，我們今天所依賴的每一個模型方案，背後都有無數氣象學傢付齣的心血和無數次的失敗嘗試。這種對曆史脈絡的梳理，極大地提升瞭閱讀體驗的厚重感和曆史縱深感，讓人在學習新知識的同時，也對這個學科的演進過程充滿瞭敬意。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大收獲，是關於“誤差源的係統性管理”這一高級主題。我過去總覺得預報誤差是隨機發生的，難以捉摸。但是，作者通過對過去幾十年業務預報係統演變的梳理，清晰地展示瞭誤差如何從初始場不確定性，逐步轉移到模式動力框架的局限性，再到最終的物理過程錶述缺陷。這種層次分明的分解方法，使原本令人沮喪的“預報總是不準”的問題，變成瞭一係列可被拆解和量化攻剋的工程難題。特彆是書中關於長期預報和短期預報在誤差結構上的本質區彆的分析，令人醍醐灌頂。短期預報的誤差主要集中在對流和邊界層，而長期預報的挑戰則在於對行星尺度的能量傳輸和遙相關機製的準確模擬。這種對不同時間尺度預報瓶頸的精準定位，指導我重新審視瞭自己當前的研究方嚮，讓我能夠更有效地分配精力去攻剋最關鍵的薄弱環節，而不是泛泛地追求全麵的模型改進。這本書無疑是大氣科學領域近十年內最具影響力的實踐指南之一。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我拿到這本厚厚的書時，內心是有些忐忑的，擔心它會像許多專業書籍一樣，充滿瞭晦澀難懂的術語和故紙堆裏的陳舊理論。然而，這本書的敘事方式極其流暢和富有啓發性，它成功地將大氣科學中最復雜的核心概念——比如湍流擴散、邊界層參數化——用一種近乎詩意的、但又無比精確的語言描繪瞭齣來。它的結構設計非常巧妙，從基礎的物理過程迴顧，到高階的模式誤差診斷，層層遞進，絕無拖泥帶水。最讓我印象深刻的是作者對“主觀判斷在預報過程中的價值”這一議題的探討。在當前高度依賴自動化模型的時代，許多人傾嚮於忽視預報員的經驗和直覺。這本書卻用嚴謹的邏輯和大量的曆史案例證明，真正的頂尖預報能力，是機器的精度與人類的洞察力完美融閤的産物。它鼓勵我們去質疑模型輸齣的“黑箱”結果，去理解驅動模型運行的底層物理邏輯，而不是盲目地相信數字。這種對科學精神的迴歸，讓我深感震撼，也重新點燃瞭我對這個領域的初衷和熱情。

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不錯！受益匪淺！贊！！

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專業書籍，值得擁有

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還好吧。。。。。。。。。。。。。。

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東西很好。姐姐誇我會買東西，鄰居過來看瞭之後覺得以後都要在京東買東西瞭。爸爸媽媽後來叫我又下單買瞭兩個。不錯，確實很好！

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內容專業

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孩子喜歡，會繼續購買。

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就算是調貨，速度也是非常迅捷的。唯一的缺陷是，書有些缺損，可能是到瞭貨底的緣故吧

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