气象数据统计分析方法 9787502957926 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄嘉佑，李庆祥 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502957926

商品编码：29650149823

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名:气象数据统计分析方法

：100.00元

售价：73.0元,便宜27.0元,折扣73

作者:黄嘉佑,李庆祥

出版社：气象出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787502957926

字数：

页码：506

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

　　《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。

目录

第1章气象资料与数据

作者介绍

文摘

　　第1章气象资料与数据

序言

气象数据：揭示自然规律的奥秘 气象数据，作为地球自然系统中信息最丰富、变化最剧烈的组成部分之一，承载着关于气候、天气以及更宏观的地球系统演变规律的宝贵信息。从微小的水滴凝结到宏大的季风系统，从短暂的雷暴到漫长的冰期，气象数据以其庞大的体量和复杂的多维度特征，为我们理解地球这颗星球的动态运行提供了唯一的窗口。对这些数据的深入分析，不仅能够帮助我们预报未来天气的变化，趋利避害，更能揭示隐藏在气候变化背后的深层机制，为人类的可持续发展提供科学依据。 数据采集：触角遍及全球，传感器无处不在 气象数据的采集是一项规模宏大、技术精密的系统工程。它如同一个庞大的信息网络，将来自地表、海洋、高空乃至太空的各种信息汇集一堂。 地表观测站： 这是最传统也是最基础的数据采集方式。在全球各地，成千上万的地面气象观测站时刻不间断地记录着气温、气压、湿度、风速、风向、降水量、日照时数等关键要素。这些站点分布在城市、乡村、山区、荒漠，甚至极地，构成了地球气候肌理的微观描绘。每一个站点的每一次观测，都是对当地当下天气状况的精确记录，这些看似零散的数据，经过汇总和分析，便能勾勒出区域乃至全球的天气图景。 探空仪： 为了了解大气垂直方向的结构，探空仪扮演着至关重要的角色。它通常附加在气球上，随同气球升入高空，携带各种传感器，实时测量不同高度层的气压、温度、湿度以及风的资料。探空仪提供的信息对于理解大气层结、判断天气系统的垂直发展至关重要，尤其是在天气预报中，对判断对流、锋面活动有着不可替代的作用。 雷达探测： 雷达探测技术是现代气象监测的利器。无论是地面上的天气雷达，还是海上的气象浮标，它们都能利用电磁波探测降水、风场等信息。天气雷达能够实时显示降水的强度、范围、移动方向和速度，对于预警强对流天气，如雷暴、冰雹、龙卷风等，具有极高的时效性和准确性。多普勒雷达更是能够探测到风的径向速度，从而绘制出更精细的风场图。 卫星遥感： 卫星作为人类的“眼睛”，从太空俯瞰地球，为气象观测提供了前所未有的广度和高度。气象卫星携带的各种探测仪器，能够观测到云的形态、分布、发展，测量地表和海洋的温度，探测大气中的水汽、臭氧等成分，甚至可以监测风的全球分布。极地轨道卫星和地球同步卫星各有优势，前者提供全球覆盖，后者则能对某一区域进行高频次的连续观测，大大提升了天气监测的能力。卫星数据更是全球气候变化研究不可或缺的资料。 海洋观测： 海洋占据了地球表面的绝大部分，其与大气的相互作用是影响天气和气候的重要因素。海洋观测平台，包括浮标、船舶、飞机等，能够测量海面温度、盐度、洋流，以及海洋上空的风、湿度等信息。这些数据对于研究厄尔尼诺现象、季风环流以及海洋对气候变化的影响至关重要。 航空气象： 飞机在飞行过程中，不仅需要精确的天气预报，其自身携带的仪器也能收集到特定航线上的气象信息，包括高空气温、气压、风向风速、湍流等。这些数据对于改进高空天气分析和预报模型具有重要价值。 数据处理与统计分析：从海量信息中提炼规律 采集到的气象数据，以其量大、品种多、变化快、空间分布广等特点，呈现出高度的复杂性。如何有效地对这些海量数据进行处理、存储、分析，并从中挖掘出有价值的信息，是气象科学研究的核心挑战之一。 数据质量控制： 原始气象数据可能包含各种误差，如仪器故障、传输错误、人为录入错误等。因此，在进行任何分析之前，必须进行严格的数据质量控制。这包括异常值检测、数据插补、数据一致性检查等，以确保数据的准确性和可靠性。 数据清洗与预处理： 针对不同的分析需求，可能需要对数据进行进一步的清洗和预处理。例如，统一时间尺度、空间分辨率，消除周期性噪声，进行数据转换（如单位换算、对数变换等），以及将不同来源的数据进行融合。 统计描述： 对气象数据进行基本的统计描述是理解其基本特征的第一步。这包括计算均值、中位数、方差、标准差、极值等，以了解数据的集中趋势、离散程度和变化范围。例如，分析一个地区的年平均气温、年降水量，可以初步了解其气候特征。 时间序列分析： 气象数据最显著的特征之一就是其时间连续性。时间序列分析方法，如移动平均、指数平滑、ARIMA模型等，可以揭示气象要素的周期性、趋势性以及随机性。通过时间序列分析，我们可以识别出季节性变化、年际变化，甚至更长期的气候变化信号。 空间统计分析： 气象要素在空间上也不是均匀分布的。空间统计学的方法，如克里金插值、空间自相关分析等，可以帮助我们理解气象要素的空间变异性，并从有限的观测点数据推断出未观测区域的值，绘制出更完整的空间分布图。 相关性与回归分析： 探究不同气象要素之间的关系，以及气象要素与其他自然现象（如厄尔尼诺、太阳活动）之间的关系，是深入理解气候过程的关键。相关性分析可以衡量变量之间的线性关联程度，而回归分析则可以建立变量之间的定量关系模型，预测一个变量在已知另一个变量取值时的情况。 主成分分析与因子分析： 当数据维度较高时，主成分分析和因子分析等降维技术可以帮助我们识别出数据中最主要的变异来源，简化数据结构，提取关键信息，从而更有效地进行后续分析。 聚类分析： 聚类分析可以将具有相似特征的气象数据划分到不同的类别中。例如，可以根据不同地区的温度和降水模式将这些地区划分为不同的气候类型。 极端值分析： 极端天气事件，如洪水、干旱、热浪、强风暴等，对人类社会和自然环境产生巨大影响。极端值理论，如Gumbel分布、Frechet分布、Weibull分布等，是分析极端天气事件发生频率和强度的重要工具。 气候变化归因分析： 随着全球气候变化的加剧，理解气候变化的原因变得尤为重要。通过统计模型，对比观测数据与模型模拟结果，可以分析人类活动对气候变化的影响程度，为制定减缓气候变化的政策提供科学依据。 应用领域：预测未来，守护家园 气象数据的统计分析，其最终目的在于服务于人类的生产生活，预测和应对自然挑战，守护我们的家园。 天气预报： 这是气象数据最直接的应用。通过对当前气象数据的实时监测和分析，结合数值天气预报模型，可以预测未来一段时间的天气状况，为公众出行、农业生产、交通运输、能源调度等提供重要信息。 气候预测与变化研究： 统计分析方法对于理解长期的气候变化趋势至关重要。通过分析历史气候数据，可以揭示气候变化的规律，预测未来的气候情景，为农业规划、水资源管理、灾害防御、生态环境保护等提供科学指导。 农业气象： 农作物生长对气象条件高度敏感。气象数据分析可以为农民提供适时的播种、灌溉、施肥、病虫害防治建议，优化农业生产，提高产量和质量。 水文与水资源管理： 降水量、蒸发量、积雪等气象要素是水资源的重要组成部分。通过对这些数据的分析，可以预测河流流量、地下水位，进行水库调度，应对洪水和干旱灾害。 交通运输： 恶劣天气对交通运输构成严重威胁。气象预报可以帮助规划航线、调整航班、指挥交通，保障运输安全。 能源行业： 气象条件直接影响着风能、太阳能等可再生能源的发电量，以及电力需求。气象数据分析可以为能源的生产和调度提供更精准的依据。 航空航天： 飞行安全与气象条件息息相关。精确的天气预报和高空风场信息是保障航空飞行安全的基础。 环境保护： 气象数据在研究大气污染扩散、区域臭氧层变化、温室气体浓度变化等方面发挥着重要作用。 灾害预警与风险评估： 对洪水、干旱、台风、暴雨、冰雪等气象灾害的预测和分析，能够提前发出预警，减少生命财产损失。同时，气象数据分析也是进行灾害风险评估的重要基础。 城市规划与建筑设计： 了解特定地区的气候特征，如风力、日照、降温等，有助于进行合理的城市规划和建筑设计，提高居住舒适度，降低能源消耗。 结语 气象数据，如同大自然的语言，蕴含着丰富的规律和信息。通过科学的统计分析方法，我们可以逐层解读这些信息，揭示其背后的奥秘，从而更好地理解我们的地球，更有效地应对自然的挑战，为人类创造一个更安全、更可持续的未来。这是一项持续探索的旅程，需要不断更新的技术，更深入的研究，以及全球范围内的合作。

评分☆☆☆☆☆

作为一个业余的爱好者，我一直对天气的变化充满好奇，特别是那些似乎无迹可循的极端天气事件，总让我思考其背后是否存在某种规律。我希望能从《气象数据统计分析方法》这本书中找到答案。我希望它能解释如何通过统计学的方法来理解和量化这些变化。例如，是否会介绍如何计算降水的累积量、平均值、极值？如何分析风暴的频率和强度？我特别关心书中是否会涉及如何评估天气预报的不确定性，以及如何根据历史数据来改进预报模型。如果书中能提供一些关于天气数据采集、存储和管理的初步介绍，那就更好了，因为我知道，没有高质量的数据，再先进的统计方法也无从谈起。我对书中可能包含的图表和案例非常期待，它们能帮助我直观地理解抽象的统计概念。我希望这本书能让我从一个被动的观察者，变成一个能够主动分析和理解气象数据的参与者。

评分☆☆☆☆☆

我对气象科学一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在我们生活的地区，近些年气候变化带来的影响越来越明显，这让我迫切地想了解更多关于数据分析的知识。《气象数据统计分析方法》这个书名让我觉得这本书可能会深入探讨如何利用科学的统计方法来解读这些变化。我期待书中能够详细介绍各种常用的统计检验方法，例如如何判断不同年份的平均气温是否存在显著差异，或者如何评估某个地理区域的降雨模式是否发生了改变。我也对书中是否会涉及一些可视化技术感到好奇，因为我深信“一图胜千言”，通过精美的图表来展示数据趋势和分布，能够极大地提高理解效率。是否会讲解如何构建一个简单的预测模型，来估算未来一段时间内的气温或降雨量？我希望能从这本书中获得一套系统性的知识体系，以便我能够更好地理解那些与天气和气候相关的科学新闻和报告，并能对未来的天气变化有一个更科学的认识。

评分☆☆☆☆☆

我近期在网上搜寻与天气科学相关的书籍，偶然间被《气象数据统计分析方法》的这个书名所吸引。作为一个对数据可视化和模式识别有着浓厚兴趣的爱好者，我非常好奇这本书会如何将统计学的力量注入到气象学的研究中。想象一下，通过对海量气象数据的挖掘，我们是否能够更精准地预测下一场降雨的强度，或者更早地发现气候变化的微妙信号？我希望书中能够涵盖诸如回归分析、时间序列模型（如ARIMA模型）、降雨概率计算、极端事件的统计特征分析等方面的内容。更重要的是，我期待作者能够分享一些实用的工具和技术，例如使用R语言或Python等编程语言进行数据分析的案例。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能提供一套完整的实践指南，让读者能够亲自动手，通过数据来探索气象世界的奥秘。例如，如何构建一个模型来预测空气质量？如何评估不同预测模型的准确性？我希望这本书能让我看到统计学在解决现实世界问题上的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

在我的认知里，气象学是一个极其依赖于精确数据和严谨分析的学科，而统计学无疑是实现这一切的基石。《气象数据统计分析方法》这个书名直接击中了我的兴趣点。我一直想了解，那些我们看到的关于气候变化的报告，或者关于天气预报的解读，背后究竟是如何操作的？这本书是否会讲解如何从原始的气象观测数据中提取有用的信息？例如，如何处理不同类型的数据（如温度、湿度、风速、气压）？如何进行数据清洗和预处理，以确保分析的可靠性？我特别希望书中能探讨一些高级的统计技术，比如主成分分析、聚类分析等，它们在降维和数据分类方面的应用。是否会介绍如何利用统计学来研究气候变化的影响，例如对农业、水资源、生态系统等方面的影响？我期待这本书能够带领我进入一个数据驱动的气象学世界，让我能够理解并掌握分析复杂气象现象背后隐藏的统计规律。这本书的出版信息显示它来自一家专业出版社，这让我对内容的质量抱有很高的期望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种严谨而专业的视觉感受，淡蓝色调搭配简洁的文字，让人一看就觉得内容会很扎实。我一直对气象现象背后的规律很感兴趣，尤其是在经历了近几年极端天气事件后，对数据的分析和解读变得尤为重要。我期待这本书能够深入浅出地讲解如何利用统计学的方法来理解和预测天气变化。我希望它不仅能介绍基础的统计概念，比如均值、方差、相关性等，更能详细阐述如何将这些概念应用于气象数据的处理。比如，如何处理时间序列数据？如何识别异常值？如何进行趋势分析和周期性分析？这些都是我非常想知道的内容。此外，如果书中能提供一些实际案例，通过具体的数值和图表来展示分析过程，那将是再好不过的了。我希望这本书能帮助我建立起一套科学的数据分析框架，让我能够更清晰地认识我们所处的这个复杂多变的大气环境，从而更好地应对未来的挑战。我是一个初学者，对于复杂的技术性术语可能会感到有些吃力，所以如果这本书能在讲解原理的同时，也考虑到读者的接受程度，提供一些易于理解的解释和辅助说明，那就更完美了。