具体描述
《气象学与气候学实验实习》主要内容是：根据《气象学与气候学》教材，本教材包括三部分内容：一是气象观测，着重介绍地面气象要素（包括气温、湿度、气压、风、云、天气现象、能见度等）的观测；二是天气图分析和天气预报简介，如何看电视中的天气预报及天气预报中的符号，如何看天气预报图，如何分析地面天气图；三是气候资料整理和气候调查。这些实习紧扣课本知识，目的明确，方法简单，易于掌握。结合地方和学校实际，拟开设13个实际实习内容。
《气象学与气候学实验实习》可供地理、资源、环境、地图、地理信息系统等专业师生教学实习使用。
跨越时空的探索：现代气候模拟与数据驱动的地球系统研究 书籍信息： 本书聚焦于当前地球科学领域最前沿的议题——复杂气候系统的数值模拟、大数据分析方法及其在社会经济决策中的应用。它并非一本侧重于基础气象观测或常规天气预报原理的教材，而是深入探讨如何利用先进的计算工具和海量观测数据，来解析和预测地球气候的长期演变规律及其对人类活动的影响。 --- 第一部分：高分辨率气候模型的构建与不确定性量化 第一章：地球系统模型的演进与核心架构 本章详尽阐述了当前主流全球气候模型（GCMs）和区域气候模型（RCMs）的底层物理框架。我们将回顾从早期简化的能量平衡模型到如今耦合了大气、海洋、陆面过程、冰雪圈和生物地球化学循环的耦合地球系统模型（ESMs）的发展历程。重点剖析了模型中关键参数化方案的物理基础与计算效率的权衡，例如云微物理过程的参数化对区域降水模拟精度的影响，以及海洋混合层动力学的复杂处理。 第二章：超算环境下的模型加速与并行计算策略 现代气候模拟对计算资源的需求是空前的。本章深入探讨了如何在超级计算机架构上高效地部署和运行大规模ESMs。内容涵盖了领域分解（Domain Decomposition）、负载均衡、通信优化（如MPI与OpenMP的混合编程策略）以及GPU加速在特定物理过程模拟中的应用。此外，我们还将讨论如何评估和管理长时间积分模拟中的计算误差与数值稳定性问题。 第三章：不确定性量化与敏感性分析 气候预测的固有挑战在于初始条件的误差和模型结构的不确定性。本章专门介绍集合预测系统（EPS）的构建方法，包括初值扰动、模式间扰动（多模式集合）以及参数不确定性量化。通过贝叶斯方法和敏感性分析工具，读者将学会如何量化不同不确定性来源对未来气候情景预测结果的贡献度，从而为决策者提供更稳健的风险评估区间，而非单一确定性预测值。 --- 第二部分：海量观测数据的融合与先进分析技术 第四章：多源异构气候数据的集成与质量控制 气候科学正处于数据爆炸时代。本章关注如何有效集成来自卫星遥感（如MODIS、ICESat）、地面观测网络（如AWS、雷达网络）、以及古气候代用资料（如冰芯、树木年轮）的庞大数据集。核心内容包括数据同化技术（如卡尔曼滤波、变分同化法）在实时气候监测系统中的应用，以及处理高维、稀疏和缺失数据的数据插值与校正算法。 第五章：机器学习与深度学习在气候信号识别中的应用 本部分是本书的亮点之一，探讨了如何利用人工智能技术从复杂的观测和模拟数据中提取出人眼难以察觉的潜在信号。内容包括：卷积神经网络（CNN）在识别极端天气事件（如热带气旋、大气河流）空间特征上的应用；循环神经网络（RNN/LSTM）在时间序列预测和季节内振荡（如ENSO、MJO）周期性特征捕捉中的优势；以及降维技术（如PCA、t-SNE）在高维气候态空间中的可视化和分析。 第六章：因果推断与可解释性AI在气候归因中的挑战 气候变化归因是当前科学界和政策界关注的焦点。本章超越了传统的相关性分析，引入结构方程模型（SEM）和因果发现算法，尝试建立气候要素变化与特定驱动因子（如温室气体排放、火山活动、土地利用变化）之间的可靠因果链条。同时，本书批判性地探讨了“黑箱”深度学习模型在气候归因中的可解释性问题（XAI），强调科学严谨性对政策建议的重要性。 --- 第三部分：气候变化影响评估与适应性路径规划 第七章：极端事件频率与强度变化的区域化情景构建 本书不关注全球平均温度的上升，而是侧重于区域尺度的、影响社会经济的关键极端事件。本章详细介绍了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在重现期分析中的应用，并结合降尺度技术（统计降尺度与动力降尺度），生成针对特定地理区域（如大型城市群、重要农业带）的极端高温、暴雨、干旱事件的未来概率分布。 第八章：气候风险评估与经济影响耦合模型 气候变化的影响最终体现为经济损失和社会脆弱性。本章介绍如何将气候情景输出无缝对接至经济影响评估模型（如CGE模型或IAMs）。重点分析了基础设施的物理风险（如海平面上升对沿海资产的影响）与经济转型风险（如碳定价对能源结构的影响）的联合评估框架。 第九章：基于反馈机制的适应策略评估 适应策略的选择并非孤立的工程或政策行为，它会反过来影响未来的气候反馈。本章探讨了适应措施（如修建海堤、发展耐旱作物）的气候反馈效应。例如，大规模地表反照率改变是否会影响区域水循环？如何通过多目标优化算法，设计出既能最小化损失、又能保持系统鲁棒性的适应性路径规划，确保长期社会经济的可持续发展。 --- 本书面向对象： 气候学、大气科学、环境工程、地理信息科学以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生，以及在能源、水资源、城市规划、保险和金融领域从事气候风险管理的专业人士。本书要求读者具备扎实的数理基础和基本的编程能力（如Python/R语言）。
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