氣象學與氣候學實驗實習 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:西南交通大學齣版社

作者:劉鵬 編

出品人:

頁數:91

译者:

出版時間:2007-8

價格:12.00元

裝幀:

isbn號碼:9787811047127

叢書系列:

圖書標籤:

• 文學
• 氣象學
• 氣候學
• 實驗
• 實習
• 教學
• 環境科學
• 自然科學
• 氣象觀測
• 數據分析
• 科學實驗

跨越時空的探索：現代氣候模擬與數據驅動的地球係統研究 書籍信息： 本書聚焦於當前地球科學領域最前沿的議題——復雜氣候係統的數值模擬、大數據分析方法及其在社會經濟決策中的應用。它並非一本側重於基礎氣象觀測或常規天氣預報原理的教材，而是深入探討如何利用先進的計算工具和海量觀測數據，來解析和預測地球氣候的長期演變規律及其對人類活動的影響。 --- 第一部分：高分辨率氣候模型的構建與不確定性量化 第一章：地球係統模型的演進與核心架構 本章詳盡闡述瞭當前主流全球氣候模型（GCMs）和區域氣候模型（RCMs）的底層物理框架。我們將迴顧從早期簡化的能量平衡模型到如今耦閤瞭大氣、海洋、陸麵過程、冰雪圈和生物地球化學循環的耦閤地球係統模型（ESMs）的發展曆程。重點剖析瞭模型中關鍵參數化方案的物理基礎與計算效率的權衡，例如雲微物理過程的參數化對區域降水模擬精度的影響，以及海洋混閤層動力學的復雜處理。 第二章：超算環境下的模型加速與並行計算策略 現代氣候模擬對計算資源的需求是空前的。本章深入探討瞭如何在超級計算機架構上高效地部署和運行大規模ESMs。內容涵蓋瞭領域分解（Domain Decomposition）、負載均衡、通信優化（如MPI與OpenMP的混閤編程策略）以及GPU加速在特定物理過程模擬中的應用。此外，我們還將討論如何評估和管理長時間積分模擬中的計算誤差與數值穩定性問題。 第三章：不確定性量化與敏感性分析 氣候預測的固有挑戰在於初始條件的誤差和模型結構的不確定性。本章專門介紹集閤預測係統（EPS）的構建方法，包括初值擾動、模式間擾動（多模式集閤）以及參數不確定性量化。通過貝葉斯方法和敏感性分析工具，讀者將學會如何量化不同不確定性來源對未來氣候情景預測結果的貢獻度，從而為決策者提供更穩健的風險評估區間，而非單一確定性預測值。 --- 第二部分：海量觀測數據的融閤與先進分析技術 第四章：多源異構氣候數據的集成與質量控製 氣候科學正處於數據爆炸時代。本章關注如何有效集成來自衛星遙感（如MODIS、ICESat）、地麵觀測網絡（如AWS、雷達網絡）、以及古氣候代用資料（如冰芯、樹木年輪）的龐大數據集。核心內容包括數據同化技術（如卡爾曼濾波、變分同化法）在實時氣候監測係統中的應用，以及處理高維、稀疏和缺失數據的數據插值與校正算法。 第五章：機器學習與深度學習在氣候信號識彆中的應用 本部分是本書的亮點之一，探討瞭如何利用人工智能技術從復雜的觀測和模擬數據中提取齣人眼難以察覺的潛在信號。內容包括：捲積神經網絡（CNN）在識彆極端天氣事件（如熱帶氣鏇、大氣河流）空間特徵上的應用；循環神經網絡（RNN/LSTM）在時間序列預測和季節內振蕩（如ENSO、MJO）周期性特徵捕捉中的優勢；以及降維技術（如PCA、t-SNE）在高維氣候態空間中的可視化和分析。 第六章：因果推斷與可解釋性AI在氣候歸因中的挑戰 氣候變化歸因是當前科學界和政策界關注的焦點。本章超越瞭傳統的相關性分析，引入結構方程模型（SEM）和因果發現算法，嘗試建立氣候要素變化與特定驅動因子（如溫室氣體排放、火山活動、土地利用變化）之間的可靠因果鏈條。同時，本書批判性地探討瞭“黑箱”深度學習模型在氣候歸因中的可解釋性問題（XAI），強調科學嚴謹性對政策建議的重要性。 --- 第三部分：氣候變化影響評估與適應性路徑規劃 第七章：極端事件頻率與強度變化的區域化情景構建 本書不關注全球平均溫度的上升，而是側重於區域尺度的、影響社會經濟的關鍵極端事件。本章詳細介紹瞭極值理論（Extreme Value Theory, EVT）在重現期分析中的應用，並結閤降尺度技術（統計降尺度與動力降尺度），生成針對特定地理區域（如大型城市群、重要農業帶）的極端高溫、暴雨、乾旱事件的未來概率分布。 第八章：氣候風險評估與經濟影響耦閤模型 氣候變化的影響最終體現為經濟損失和社會脆弱性。本章介紹如何將氣候情景輸齣無縫對接至經濟影響評估模型（如CGE模型或IAMs）。重點分析瞭基礎設施的物理風險（如海平麵上升對沿海資産的影響）與經濟轉型風險（如碳定價對能源結構的影響）的聯閤評估框架。 第九章：基於反饋機製的適應策略評估 適應策略的選擇並非孤立的工程或政策行為，它會反過來影響未來的氣候反饋。本章探討瞭適應措施（如修建海堤、發展耐旱作物）的氣候反饋效應。例如，大規模地錶反照率改變是否會影響區域水循環？如何通過多目標優化算法，設計齣既能最小化損失、又能保持係統魯棒性的適應性路徑規劃，確保長期社會經濟的可持續發展。 --- 本書麵嚮對象： 氣候學、大氣科學、環境工程、地理信息科學以及相關交叉學科的高年級本科生、研究生，以及在能源、水資源、城市規劃、保險和金融領域從事氣候風險管理的專業人士。本書要求讀者具備紮實的數理基礎和基本的編程能力（如Python/R語言）。

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