氣象數據統計分析方法 9787502957926 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃嘉佑，李慶祥 著

圖書標籤:

• 氣象學
• 數據分析
• 統計學
• 氣象數據
• 數據處理
• 科學計算
• 應用氣象
• 統計方法
• 氣象統計
• 數據挖掘

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502957926

商品編碼：29650149823

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名:氣象數據統計分析方法

：100.00元

售價：73.0元,便宜27.0元,摺扣73

作者:黃嘉佑,李慶祥

齣版社：氣象齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787502957926

字數：

頁碼：506

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

　　《氣象數據統計分析方法》主要介紹瞭近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的應用，並加入瞭許多21世紀以來國際上在氣象應用統計領域的一些新成果。此外，還將一些常用的數據處理方法的基本原理和計算步驟編寫在附錄中，希望有助於氣象工作人員參考使用。

目錄

第1章氣象資料與數據

作者介紹

文摘

　　第1章氣象資料與數據

序言

氣象數據：揭示自然規律的奧秘 氣象數據，作為地球自然係統中信息最豐富、變化最劇烈的組成部分之一，承載著關於氣候、天氣以及更宏觀的地球係統演變規律的寶貴信息。從微小的水滴凝結到宏大的季風係統，從短暫的雷暴到漫長的冰期，氣象數據以其龐大的體量和復雜的多維度特徵，為我們理解地球這顆星球的動態運行提供瞭唯一的窗口。對這些數據的深入分析，不僅能夠幫助我們預報未來天氣的變化，趨利避害，更能揭示隱藏在氣候變化背後的深層機製，為人類的可持續發展提供科學依據。 數據采集：觸角遍及全球，傳感器無處不在 氣象數據的采集是一項規模宏大、技術精密的係統工程。它如同一個龐大的信息網絡，將來自地錶、海洋、高空乃至太空的各種信息匯集一堂。 地錶觀測站： 這是最傳統也是最基礎的數據采集方式。在全球各地，成韆上萬的地麵氣象觀測站時刻不間斷地記錄著氣溫、氣壓、濕度、風速、風嚮、降水量、日照時數等關鍵要素。這些站點分布在城市、鄉村、山區、荒漠，甚至極地，構成瞭地球氣候肌理的微觀描繪。每一個站點的每一次觀測，都是對當地當下天氣狀況的精確記錄，這些看似零散的數據，經過匯總和分析，便能勾勒齣區域乃至全球的天氣圖景。 探空儀： 為瞭瞭解大氣垂直方嚮的結構，探空儀扮演著至關重要的角色。它通常附加在氣球上，隨同氣球升入高空，攜帶各種傳感器，實時測量不同高度層的氣壓、溫度、濕度以及風的資料。探空儀提供的信息對於理解大氣層結、判斷天氣係統的垂直發展至關重要，尤其是在天氣預報中，對判斷對流、鋒麵活動有著不可替代的作用。 雷達探測： 雷達探測技術是現代氣象監測的利器。無論是地麵上的天氣雷達，還是海上的氣象浮標，它們都能利用電磁波探測降水、風場等信息。天氣雷達能夠實時顯示降水的強度、範圍、移動方嚮和速度，對於預警強對流天氣，如雷暴、冰雹、龍捲風等，具有極高的時效性和準確性。多普勒雷達更是能夠探測到風的徑嚮速度，從而繪製齣更精細的風場圖。 衛星遙感： 衛星作為人類的“眼睛”，從太空俯瞰地球，為氣象觀測提供瞭前所未有的廣度和高度。氣象衛星攜帶的各種探測儀器，能夠觀測到雲的形態、分布、發展，測量地錶和海洋的溫度，探測大氣中的水汽、臭氧等成分，甚至可以監測風的全球分布。極地軌道衛星和地球同步衛星各有優勢，前者提供全球覆蓋，後者則能對某一區域進行高頻次的連續觀測，大大提升瞭天氣監測的能力。衛星數據更是全球氣候變化研究不可或缺的資料。 海洋觀測： 海洋占據瞭地球錶麵的絕大部分，其與大氣的相互作用是影響天氣和氣候的重要因素。海洋觀測平颱，包括浮標、船舶、飛機等，能夠測量海麵溫度、鹽度、洋流，以及海洋上空的風、濕度等信息。這些數據對於研究厄爾尼諾現象、季風環流以及海洋對氣候變化的影響至關重要。 航空氣象： 飛機在飛行過程中，不僅需要精確的天氣預報，其自身攜帶的儀器也能收集到特定航綫上的氣象信息，包括高空氣溫、氣壓、風嚮風速、湍流等。這些數據對於改進高空天氣分析和預報模型具有重要價值。 數據處理與統計分析：從海量信息中提煉規律 采集到的氣象數據，以其量大、品種多、變化快、空間分布廣等特點，呈現齣高度的復雜性。如何有效地對這些海量數據進行處理、存儲、分析，並從中挖掘齣有價值的信息，是氣象科學研究的核心挑戰之一。 數據質量控製： 原始氣象數據可能包含各種誤差，如儀器故障、傳輸錯誤、人為錄入錯誤等。因此，在進行任何分析之前，必須進行嚴格的數據質量控製。這包括異常值檢測、數據插補、數據一緻性檢查等，以確保數據的準確性和可靠性。 數據清洗與預處理： 針對不同的分析需求，可能需要對數據進行進一步的清洗和預處理。例如，統一時間尺度、空間分辨率，消除周期性噪聲，進行數據轉換（如單位換算、對數變換等），以及將不同來源的數據進行融閤。 統計描述： 對氣象數據進行基本的統計描述是理解其基本特徵的第一步。這包括計算均值、中位數、方差、標準差、極值等，以瞭解數據的集中趨勢、離散程度和變化範圍。例如，分析一個地區的年平均氣溫、年降水量，可以初步瞭解其氣候特徵。 時間序列分析： 氣象數據最顯著的特徵之一就是其時間連續性。時間序列分析方法，如移動平均、指數平滑、ARIMA模型等，可以揭示氣象要素的周期性、趨勢性以及隨機性。通過時間序列分析，我們可以識彆齣季節性變化、年際變化，甚至更長期的氣候變化信號。 空間統計分析： 氣象要素在空間上也不是均勻分布的。空間統計學的方法，如剋裏金插值、空間自相關分析等，可以幫助我們理解氣象要素的空間變異性，並從有限的觀測點數據推斷齣未觀測區域的值，繪製齣更完整的空間分布圖。 相關性與迴歸分析： 探究不同氣象要素之間的關係，以及氣象要素與其他自然現象（如厄爾尼諾、太陽活動）之間的關係，是深入理解氣候過程的關鍵。相關性分析可以衡量變量之間的綫性關聯程度，而迴歸分析則可以建立變量之間的定量關係模型，預測一個變量在已知另一個變量取值時的情況。 主成分分析與因子分析： 當數據維度較高時，主成分分析和因子分析等降維技術可以幫助我們識彆齣數據中最主要的變異來源，簡化數據結構，提取關鍵信息，從而更有效地進行後續分析。 聚類分析： 聚類分析可以將具有相似特徵的氣象數據劃分到不同的類彆中。例如，可以根據不同地區的溫度和降水模式將這些地區劃分為不同的氣候類型。 極端值分析： 極端天氣事件，如洪水、乾旱、熱浪、強風暴等，對人類社會和自然環境産生巨大影響。極端值理論，如Gumbel分布、Frechet分布、Weibull分布等，是分析極端天氣事件發生頻率和強度的重要工具。 氣候變化歸因分析： 隨著全球氣候變化的加劇，理解氣候變化的原因變得尤為重要。通過統計模型，對比觀測數據與模型模擬結果，可以分析人類活動對氣候變化的影響程度，為製定減緩氣候變化的政策提供科學依據。 應用領域：預測未來，守護傢園 氣象數據的統計分析，其最終目的在於服務於人類的生産生活，預測和應對自然挑戰，守護我們的傢園。 天氣預報： 這是氣象數據最直接的應用。通過對當前氣象數據的實時監測和分析，結閤數值天氣預報模型，可以預測未來一段時間的天氣狀況，為公眾齣行、農業生産、交通運輸、能源調度等提供重要信息。 氣候預測與變化研究： 統計分析方法對於理解長期的氣候變化趨勢至關重要。通過分析曆史氣候數據，可以揭示氣候變化的規律，預測未來的氣候情景，為農業規劃、水資源管理、災害防禦、生態環境保護等提供科學指導。 農業氣象： 農作物生長對氣象條件高度敏感。氣象數據分析可以為農民提供適時的播種、灌溉、施肥、病蟲害防治建議，優化農業生産，提高産量和質量。 水文與水資源管理： 降水量、蒸發量、積雪等氣象要素是水資源的重要組成部分。通過對這些數據的分析，可以預測河流流量、地下水位，進行水庫調度，應對洪水和乾旱災害。 交通運輸： 惡劣天氣對交通運輸構成嚴重威脅。氣象預報可以幫助規劃航綫、調整航班、指揮交通，保障運輸安全。 能源行業： 氣象條件直接影響著風能、太陽能等可再生能源的發電量，以及電力需求。氣象數據分析可以為能源的生産和調度提供更精準的依據。 航空航天： 飛行安全與氣象條件息息相關。精確的天氣預報和高空風場信息是保障航空飛行安全的基礎。 環境保護： 氣象數據在研究大氣汙染擴散、區域臭氧層變化、溫室氣體濃度變化等方麵發揮著重要作用。 災害預警與風險評估： 對洪水、乾旱、颱風、暴雨、冰雪等氣象災害的預測和分析，能夠提前發齣預警，減少生命財産損失。同時，氣象數據分析也是進行災害風險評估的重要基礎。 城市規劃與建築設計： 瞭解特定地區的氣候特徵，如風力、日照、降溫等，有助於進行閤理的城市規劃和建築設計，提高居住舒適度，降低能源消耗。 結語 氣象數據，如同大自然的語言，蘊含著豐富的規律和信息。通過科學的統計分析方法，我們可以逐層解讀這些信息，揭示其背後的奧秘，從而更好地理解我們的地球，更有效地應對自然的挑戰，為人類創造一個更安全、更可持續的未來。這是一項持續探索的旅程，需要不斷更新的技術，更深入的研究，以及全球範圍內的閤作。

評分☆☆☆☆☆

我近期在網上搜尋與天氣科學相關的書籍，偶然間被《氣象數據統計分析方法》的這個書名所吸引。作為一個對數據可視化和模式識彆有著濃厚興趣的愛好者，我非常好奇這本書會如何將統計學的力量注入到氣象學的研究中。想象一下，通過對海量氣象數據的挖掘，我們是否能夠更精準地預測下一場降雨的強度，或者更早地發現氣候變化的微妙信號？我希望書中能夠涵蓋諸如迴歸分析、時間序列模型（如ARIMA模型）、降雨概率計算、極端事件的統計特徵分析等方麵的內容。更重要的是，我期待作者能夠分享一些實用的工具和技術，例如使用R語言或Python等編程語言進行數據分析的案例。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能提供一套完整的實踐指南，讓讀者能夠親自動手，通過數據來探索氣象世界的奧秘。例如，如何構建一個模型來預測空氣質量？如何評估不同預測模型的準確性？我希望這本書能讓我看到統計學在解決現實世界問題上的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種嚴謹而專業的視覺感受，淡藍色調搭配簡潔的文字，讓人一看就覺得內容會很紮實。我一直對氣象現象背後的規律很感興趣，尤其是在經曆瞭近幾年極端天氣事件後，對數據的分析和解讀變得尤為重要。我期待這本書能夠深入淺齣地講解如何利用統計學的方法來理解和預測天氣變化。我希望它不僅能介紹基礎的統計概念，比如均值、方差、相關性等，更能詳細闡述如何將這些概念應用於氣象數據的處理。比如，如何處理時間序列數據？如何識彆異常值？如何進行趨勢分析和周期性分析？這些都是我非常想知道的內容。此外，如果書中能提供一些實際案例，通過具體的數值和圖錶來展示分析過程，那將是再好不過的瞭。我希望這本書能幫助我建立起一套科學的數據分析框架，讓我能夠更清晰地認識我們所處的這個復雜多變的大氣環境，從而更好地應對未來的挑戰。我是一個初學者，對於復雜的技術性術語可能會感到有些吃力，所以如果這本書能在講解原理的同時，也考慮到讀者的接受程度，提供一些易於理解的解釋和輔助說明，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個業餘的愛好者，我一直對天氣的變化充滿好奇，特彆是那些似乎無跡可循的極端天氣事件，總讓我思考其背後是否存在某種規律。我希望能從《氣象數據統計分析方法》這本書中找到答案。我希望它能解釋如何通過統計學的方法來理解和量化這些變化。例如，是否會介紹如何計算降水的纍積量、平均值、極值？如何分析風暴的頻率和強度？我特彆關心書中是否會涉及如何評估天氣預報的不確定性，以及如何根據曆史數據來改進預報模型。如果書中能提供一些關於天氣數據采集、存儲和管理的初步介紹，那就更好瞭，因為我知道，沒有高質量的數據，再先進的統計方法也無從談起。我對書中可能包含的圖錶和案例非常期待，它們能幫助我直觀地理解抽象的統計概念。我希望這本書能讓我從一個被動的觀察者，變成一個能夠主動分析和理解氣象數據的參與者。

評分☆☆☆☆☆

我對氣象科學一直抱有濃厚的興趣，尤其是在我們生活的地區，近些年氣候變化帶來的影響越來越明顯，這讓我迫切地想瞭解更多關於數據分析的知識。《氣象數據統計分析方法》這個書名讓我覺得這本書可能會深入探討如何利用科學的統計方法來解讀這些變化。我期待書中能夠詳細介紹各種常用的統計檢驗方法，例如如何判斷不同年份的平均氣溫是否存在顯著差異，或者如何評估某個地理區域的降雨模式是否發生瞭改變。我也對書中是否會涉及一些可視化技術感到好奇，因為我深信“一圖勝韆言”，通過精美的圖錶來展示數據趨勢和分布，能夠極大地提高理解效率。是否會講解如何構建一個簡單的預測模型，來估算未來一段時間內的氣溫或降雨量？我希望能從這本書中獲得一套係統性的知識體係，以便我能夠更好地理解那些與天氣和氣候相關的科學新聞和報告，並能對未來的天氣變化有一個更科學的認識。

評分☆☆☆☆☆

在我的認知裏，氣象學是一個極其依賴於精確數據和嚴謹分析的學科，而統計學無疑是實現這一切的基石。《氣象數據統計分析方法》這個書名直接擊中瞭我的興趣點。我一直想瞭解，那些我們看到的關於氣候變化的報告，或者關於天氣預報的解讀，背後究竟是如何操作的？這本書是否會講解如何從原始的氣象觀測數據中提取有用的信息？例如，如何處理不同類型的數據（如溫度、濕度、風速、氣壓）？如何進行數據清洗和預處理，以確保分析的可靠性？我特彆希望書中能探討一些高級的統計技術，比如主成分分析、聚類分析等，它們在降維和數據分類方麵的應用。是否會介紹如何利用統計學來研究氣候變化的影響，例如對農業、水資源、生態係統等方麵的影響？我期待這本書能夠帶領我進入一個數據驅動的氣象學世界，讓我能夠理解並掌握分析復雜氣象現象背後隱藏的統計規律。這本書的齣版信息顯示它來自一傢專業齣版社，這讓我對內容的質量抱有很高的期望。