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氣象數據統計分析方法 版權信息
- ISBN：9787502957926
- 條形碼：9787502957926 ; 978-7-5029-5792-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
氣象數據統計分析方法 本書特色
黃嘉佑和李慶祥編著的《氣象數據統計分析方法》將側重介紹近代數據處理與統計方法如何實際應用到各類氣象分析中。例如，如何描述氣象中的數據，如何對氣象數據進行基礎處理，如何對氣象要素的時間演變序列做規律性分析，如何研究不同氣象要素之間的變化關系，如何分析一個地區的氣象要素和氣候要素的時空變化，如何做氣象要素和氣候變化的預報和預測，如何進行氣象資料均一化處理，如何對氣象資料進行插補，等等。本書正文內容主要介紹數據處理方法如何應用在氣象中；并將一些常用的數據處理方法的基本原理和計算步驟作為參考編寫在附錄中，希望有助于從事氣象研究和業務的工作人員參考使用。
氣象數據統計分析方法 內容簡介
《氣象數據統計分析方法》主要介紹了近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的應用，并加入了許多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，希望有助于氣象工作人員參考使用。 本書可以作為具有一定氣象學基礎的氣象及相關行業技術人員從事相關研究及業務工作的參考書，也可以作為氣象學碩士、博士研究生開展相關研究的參考書或教材。
氣象數據統計分析方法 目錄
第1章氣象資料與數據
1.1氣象數據的特征
1.2氣象數據的類型
1.3氣象數據的描述
1.4數據整理的方法論
參考文獻
第2章大氣基本狀態
2.1大氣平均狀態的描述
2.2大氣狀態的異常
2.3大氣平均狀態的代表性
2.4大氣平均狀態的差異性
2.5大氣狀態出現的頻率
2.6大氣變量的分布
2.7大氣狀態的分級
2.8大氣異常的極端狀態
2.9大氣變量的數據變換
參考文獻
第3章大氣變量的相互關系
3.1大氣狀態的關聯性
3.2信息關聯
3.3列聯表
3.4級別變量的相關
3.5連續變量的相關
3.6偏相關
3.7不同時刻的交叉相關
3.8不同時段的相關
3.9變量的瞬時相關
3.10變量相關程式關系
3.11多個變量的相關
3.12變量變化的相似性
參考文獻
第4章大氣變量的時間演變特征
4.1離散變量持續性
4.2連續變量的持續性
4.3變量的變化趨勢
4.4變量變化趨勢的檢驗
4.5變量變化的突變
4.6變量變化的周期性
4.7兩個變量變化的交叉周期性
4.8變量的時間變化濾波
參考文獻
第5章大氣變量場基本特征
5.1大氣變量場基本狀態
5.2變量場的變化特征
5.3變量的條件平均場
5.4變量信號場
5.5條件差值場
5.6外力影響特征
參考文獻
第6章大氣變量場中的相關性
6.1遙相關
6.2高度場時空特征模態
6.3大氣濤動
6.4地面要素場時空特征模態
6.5風場時空特征模態
6.6變量場中的關聯性
6.7變量場中氣候分類
6.8變量場中的波動特征
參考文獻
第7章兩個變量場的關系
7.1兩個變量場的差異性
7.2兩個變量場的相似性指標
7.3兩個風場相似性
7.4兩個變量場的關聯性
7.5兩個變量場的回歸關系
7.6兩個變量場的耦合關系
參考文獻
第8章多個變量場耦合分析
8.1多變量場的綜合模態
8.2風場綜合模態
8.3多變量場模態
8.4變量場時間演變模態
8.5聯合耦合模態
參考文獻
第9章變量場的時間演變特征
9.1變量場的趨勢分析
9.2變量場的平均序列演變特征
9.3變量場的時間演變特征提取
9.4變量場的周期變化特征
9.5變量場時間演變模態
9.6風場的時間演變特征
9.7多變量場時間演變特征
9.8周期變化外力成因
參考文獻
第10章大氣變量的預報
10.1外因子預報模型
10.2持續性預報模型
10.3周期模式預報模型
10.4時間外延預報模型
10.5大氣變量場的預報
10.6潛在可預報性
10.7預報的穩定性
10.8預報效果評價
參考文獻
第11章大氣變量動力統計預報
11.1數值預報產品釋用
11.2隨機氣候模式
11.3動力系統的可預報性
11.4集合預報
11.5降尺度預報
11.6數值預報的統計訂正
參考文獻
第12章氣象數據修正、插補和融合
12.1氣象資料數據的質量評估與控制
12.2氣象資料數據的均一性處理
12.3城市化對氣候序列均一性的影響
12.4資料恢復與插補
12.5大氣變量場的空問插值
12.6氣象數據融合、同化及再分析
參考文獻
附錄A回歸分析
A1單個因子的回歸模型
A2多因子線性回歸模型
A3逐步回歸模型
A4事件概率回歸（REEP）
A5Logit回歸模型
A6*佳子集回歸模型
A7預報殘差*小逐步回歸
A8權重回歸
A9卡曼濾波回歸
A10嶺回歸
A11貝葉斯回歸
A12支持向量機回歸
附錄B判別分析
B1費歇判別方程
B2貝葉斯判別方程
B3逐步判別
B4回歸逐步判別
附錄C變量場的分解
C1主分量分析
C2經驗正交函數分解
C3多變量場經驗正交函數分解
C4復向量經驗正交函數分解
C5擴展經驗正交函數分解
C6聯合經驗正交函數分解
C7復經驗正交函數分解
C8主振蕩模態分析
C9獨立分量分析
附錄D聚類分析
D1因子分析的一般模型
D2主因子分析模型
D3因子軸的轉動
D4對應分析
D5串組法
附錄E變量場的耦合分析
E1典型相關分析
E2奇異值分解
E3偏*小二乘回歸
附錄F大氣變量時域分析
F1自回歸模型
F2滑動平均模型
F3自回歸滑動平均模型
F4方差分析模型
F5均生函數模型
F6經驗模態分解
F7去趨勢的漲落分析
附錄G大氣變量頻域分析
G1變量的頻譜
G2功率譜
G3非整譜
G4*大熵譜
G5雙譜分析
G6多窗口譜分析
G7濾波
G8交叉譜
G9奇異譜
G10交叉奇異譜
G11小波分析
G12交叉小波譜
附錄H大氣變量場的譜分析
H1緯向諧波分析
H2高度場的物理量譜
H3高度場的球諧分析
H4時空譜
H5二維空間譜分析
H6變量場中的交叉譜分析
H7多窗口奇異值分析
H8循環平穩經驗正交函數分解
附錄I馬爾科夫概型分析
I1馬爾科夫鏈
I2轉移概率
I3絕對概率
I4轉移概率矩陣的譜分解
I5馬爾科夫性質的檢驗
附錄J神經網絡
J1神經元模型
J2神經網絡結構
J3網絡學習
J4前饋型神經網絡
J5徑向基函數網絡
J6自組織映射網絡
附錄K統計檢驗
K1假設檢驗
K2平均值檢驗
K3兩組樣本平均值差異的檢驗
K4方差檢驗
K5相關系數的檢驗
K6變量的分布檢驗
K7頻率的檢驗
K8趨勢檢驗
K9突變檢驗
K10蒙特卡洛檢驗
附錄L氣象統計常用數表
L1正態分布函數
L2γ2分布
L3F分布
L4t分布
展開全部
氣象數據統計分析方法 節選
第1章氣象資料與數據 1．1氣象數據的特征 目前，在氣象業務系統中擁有大量的氣象資料和各種其他有關的信息資料（直接或間接獲得的觀測數據），它們是來自地面、高空、雷達和衛星的觀測資料，隱含著豐富的地球環境和大氣環流信息，這些信息既包含地區天氣變化和氣候環境狀況，也包含外界影響局地天氣和氣候的因素。人類和大部分生物生存在地球大氣中，大氣圈是人類對氣候變化感受的主要空間環境，人類生存環境與大氣、下墊面生態環境有關，也與人類居住環境有關，如果能夠從數據中找出其演變規律，就能夠對人類環境的未來狀態進行預測。因此，如何利用這些資料數據，分析其基本特征及其演變規律，是開發利用氣象資源的重要內容。 地球系統包含巖石圈、冰雪圈、大氣圈、水圈和生物圈，圈層之間存在相互作用。氣象資料主要來自大氣圈觀測資料，診斷大氣中的天氣和氣候狀態及變化是通過氣象要素和氣候要素來描述的，即通過氣候要素的量化描述，來反映氣候各子系統的狀態和變化過程。大氣系統的氣候要素常用的有溫度、降水、氣壓，此外還有水汽含量、風向風速、二氧化碳含量、臭氧含量等。考慮到大氣圈與水圈相互作用，還常常使用海洋和河流的各種物理量的測量資料。例如，海洋系統常用的有海表海溫、深層海溫和海洋熱含量等，它們是描述海洋向大氣子系統傳輸熱量多少的要素。陸地中常用河流流量、水庫水位等資料。冰雪系統常用積雪厚度、冰雪范圍來描述冷源作用的程度和大小。陸面系統中常用火山噴發和火山灰強度指數來描述。生物圈的作用目前還無公認的描述要素。上述的資料數據都可以用于氣象規律性的分析，均可以稱為氣象資料數據。 1．2氣象數據的類型 地球系統中的氣象資料類型大體有兩種，一種是定性資料。例如，天氣現象，雷暴、霜凍、霧霾和沙塵暴等現象，觀測資料中使用“有”和“無”來記載。對地區溫度的氣候狀態，一般分為特冷、冷、正常、暖和特暖5個級別進行描述。有時為描述簡便，也可以把溫度的氣候狀態分為兩級，即冷和暖。對地區降水的氣候狀態，也有特旱、旱、正常、澇和特澇5個級別的狀態描述，或旱和澇兩個級別的狀態描述。在我國歷史上，氣溫或降水的狀態描述還使用文字來記載。例如，某地的縣志等資料記錄該地某年某月“城門水深三尺”“顆粒無收”等，均是歷史文獻中有關水旱狀態的文字描述。這些文字記載也是一種定性資料。 另一種是定量資料。即由現代儀器觀測（各種在地面觀測和衛星中使用的儀器）得到的資料數據，常常表現為連續變化的數值資料。 ……
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