Time Series Analysis in Meteorology and Climatology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Duchon, Claude; Hale, Robert;

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2012-1

价格:723.00元

装帧:

isbn号码:9780470971994

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 地球科学
• 自然
• 大气科学
• 时间序列分析
• 气象学
• 气候学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 建模
• 大气科学
• 气候变化
• 计量经济学

气候现象的时空演化：从数据到洞察 气候，作为地球表面大气层在长时间尺度上的状态体现，并非一成不变的静态画面。它是一个动态的、充满复杂相互作用的系统，其变化轨迹蕴藏着丰富的地球系统信息。从微观的湍流脉动到宏观的全球变暖，从短暂的局地强降雨到漫长的冰期-间冰期循环，气候现象展现出多尺度、多维度的时间和空间特征。理解这些特征，揭示其内在规律，对于我们预测未来气候趋势、评估其对人类社会和自然生态系统的影响，乃至制定有效的应对策略，都至关重要。 本书将带您深入探索气候现象的时空演化规律，从海量观测数据中提炼关键信息，运用严谨的科学方法，揭示隐藏在复杂气候变动背后的深刻机制。我们将聚焦于那些对地球系统和人类福祉产生深远影响的气候变量，例如温度、降水、湿度、风场、气压以及与气候变化密切相关的海洋和冰雪覆盖数据。这些数据，如同气候的“指纹”，记录着地球数十年、数百年乃至数万年来的变化历程。 数据的基石：观测、记录与质量控制 要分析气候现象，首要任务是获得可靠的数据。本书将首先介绍用于捕捉气候信息的各类观测系统，包括地基气象站、探空气球、海洋浮标、卫星遥感以及代理记录（如冰芯、树木年轮、湖泊沉积物等）。我们将详细阐述不同观测技术的工作原理、数据精度、时空分辨率以及各自的优势与局限性。了解数据的来源和采集过程，是进行有效分析的前提。 数据的价值在于其质量。原始观测数据往往伴随着误差、缺失值和仪器漂移等问题。因此，本书将重点介绍气候数据质量控制的常用方法，包括数据审查、异常值检测、插补技术以及数据校准。通过一系列精细化的处理，我们将确保分析的基础是干净、一致且具有代表性的数据，从而避免“垃圾进，垃圾出”的困境。 时间序列的语言：描述与识别 气候变化的核心在于其时间演化。本书将深入讲解时间序列分析在气象和气候学中的应用。我们将从最基础的时间序列描述统计量开始，如均值、方差、自相关系数等，它们能够初步勾勒出时间序列的基本特征。接着，我们将探讨如何识别时间序列中的各种模式，包括长期趋势（如全球变暖的升温趋势）、周期性变化（如季节性波动、厄尔尼诺-南方涛动周期）以及突发性事件（如火山爆发对气候的影响）。 自相关和互相关分析是理解时间序列内部及序列之间依赖关系的关键工具。我们将学习如何计算和解释这些相关性，从而识别不同气候变量之间的相互作用，以及特定气候事件对后续时间段的影响。例如，通过分析海表温度与降水之间的自相关性，我们可以更好地理解热带太平洋的信号如何传播到全球。 模型的力量：理解与预测 描述和识别只是第一步，更进一步的目标是理解气候变化的驱动因素并进行预测。本书将介绍一系列经典的时间序列模型，例如ARIMA（自回归积分滑动平均模型），它可以有效地捕捉时间序列的线性依赖关系。我们将学习如何根据数据的特征选择合适的ARIMA模型，并进行参数估计和模型检验。 除了线性模型，我们还将探讨非线性模型在分析复杂气候现象中的作用。例如，某些极端天气事件的发生可能呈现出高度非线性的特征，简单的线性模型难以捕捉。此外，对于具有明显季节性或周期性成分的时间序列，我们将引入SARIMA（季节性ARIMA模型）等专门模型，以更准确地描述和预测这些周期性变化。 空间维度：气候的地域性与相互关联 气候并非孤立存在于时间维度，它在空间上展现出显著的差异性和相互关联性。本书将深入探讨如何将时间序列分析方法扩展到空间领域。我们将介绍空间自相关和空间异质性的概念，理解气候变量在地理空间上的分布规律和相互影响。 例如，大尺度环流模式（如西风带、季风系统）如何塑造区域气候，以及不同区域的气候异常如何相互传递。我们将学习使用诸如克里金插值、主成分分析（PCA）等空间分析技术，来理解气候的空间结构，识别具有相似气候特征的区域，并分析气候异常的空间传播路径。 耦合系统：大气、海洋、冰雪的联动 地球的气候系统是一个高度耦合的复杂系统，大气、海洋、陆地表面和冰雪圈之间存在着持续的能量和物质交换。本书将特别关注这些子系统之间的相互作用如何影响气候变化。 海洋在全球热量储存和输送中扮演着核心角色，其表面温度的异常（如厄尔尼诺现象）能够引发全球范围内的天气和气候变化。我们将分析海洋热含量、海平面变化以及洋流模式的时间序列数据，理解它们与大气变量之间的耦合关系。 同样，冰雪圈（包括冰川、冰盖、积雪和海冰）对地球的辐射平衡和水循环至关重要。我们将研究冰川退缩、海冰融化等现象的时间序列数据，以及它们对区域和全球气候反馈机制的影响。 极端事件的分析：风险评估与适应 近年来，极端天气事件（如热浪、干旱、洪水、强风暴）的频率和强度在全球范围内呈现出增加的趋势，给人类社会和自然环境带来了巨大的挑战。本书将专门探讨如何利用时间序列分析方法来研究极端事件。 我们将学习如何定义和识别极端事件，并分析其发生频率、持续时间、强度等特征的时间变化。通过对历史极端事件数据的统计分析，我们可以评估未来发生类似事件的概率，为风险预警和灾害管理提供科学依据。例如，分析历史洪涝灾害的时间序列，可以帮助我们预测未来洪水发生的风险，并制定相应的防洪措施。 气候模式与遥感：理解过去，展望未来 除了直接的观测数据，气候模式模拟为我们提供了理解气候变化机制和进行未来预测的有力工具。本书将介绍如何利用气候模式输出的时间序列数据，并将其与观测数据进行比较和验证。我们将探讨模式在模拟不同时间尺度气候变动的能力，以及如何利用模式来研究历史上的气候驱动因素和未来可能的气候情景。 卫星遥感技术为我们提供了覆盖全球、连续监测大尺度气候变量的可能性。我们将介绍遥感数据在分析全球平均温度、地表植被变化、大气成分等方面的应用，以及如何将这些遥感时间序列数据整合到气候分析中。 应用前沿：气候变化与人类社会 最终，气候研究的价值在于其应用。本书将探讨气候分析在各个领域的实际应用，包括： 农业与粮食安全： 分析降水和温度的时间序列，预测作物产量，评估干旱和洪涝风险。 水资源管理： 预测河流流量、地下水位变化，为水资源分配和管理提供依据。 能源生产与消费： 分析风能、太阳能资源的时间序列，优化可再生能源的开发和利用。 公共卫生： 研究极端高温对人体健康的影响，预测疾病传播的风险。 城市规划与基础设施建设： 评估海平面上升、极端天气事件对沿海城市和基础设施的影响。 生态系统保护： 分析气候变化对生物多样性、森林火灾、病虫害的影响。 通过本书的学习，您将掌握一系列强大的工具和方法，能够独立分析气候数据，理解气候现象的时空演化规律，并将其应用于解决现实世界中的气候挑战。我们期望，本书能够激发您对地球气候系统的进一步探索，并为应对日益严峻的气候变化贡献您的智慧和力量。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上精细的等压线和云系示意图，立刻就给人一种专业而又沉静的感觉。拿到手里掂量一下，厚度适中，纸张的质感也相当不错，摸起来舒服，印刷的清晰度无可挑剔，无论是复杂的数学公式还是那些彩色的气候图表，都呈现得非常锐利。我尤其欣赏它在排版上的用心，行距和字号的设置都很合理，长时间阅读下来眼睛不会感到疲劳。这种对细节的关注，让人感觉作者和出版方对“专业书籍”的理解是深入骨髓的，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件值得收藏的工具书。初翻阅时，那种翻动书页间带有的轻微沙沙声，都仿佛在预示着即将开启一段严谨而又引人入胜的学术旅程，对于初次接触这领域或者需要经常翻阅查阅的读者来说，这种物理上的舒适感是非常重要的加分项，让人愿意花更多时间沉浸其中。

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在深入阅读特定章节时，我发现作者对于案例的选取非常具有代表性和时代感。例如，在讨论极端天气事件频率分析时，引用的数据集显然不是陈旧的教科书案例，而是包含了近些年气候变化背景下真实观测到的显著趋势。这让书中的理论不再是纸上谈兵，而是具有了强大的现实解释力。更难能可贵的是，作者在阐述复杂模型（比如耦合的海洋-大气模型的后处理）时，不仅给出了数学推导，还贴心地附带了对模型假设和局限性的深刻批判性讨论。这种“知其然，更知其所以不然”的学风，对于培养研究生的批判性思维至关重要。读完这些部分，我感觉自己不仅仅是学会了一套分析方法，更是提升了对气候系统复杂性的敬畏之心和更审慎的研究态度。

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从一个刚接触时间序列分析的研究生的角度来看，这本书的语言风格是一种非常独特的“精确的简洁”。它很少使用冗余的形容词或华丽的辞藻来烘托气氛，而是用最精确的术语和最简洁的句子来传递信息，这对于需要快速掌握核心概念的读者来说，效率极高。然而，这种简洁并非冰冷，它建立在对学科脉络的透彻理解之上。在处理像ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）这种复杂的跨尺度耦合问题时，作者能够精准地提炼出其时间序列特征的关键指标，并迅速引导读者进入相应的多变量分析框架，整个过程行云流水，毫不拖沓。总而言之，它成功地在学术的严谨性和教学的清晰性之间找到了一个近乎完美的平衡点，是一部值得反复研读的里程碑式的著作。

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这本书的专业深度和广度确实让人印象深刻，它仿佛囊括了该领域几乎所有主流和新兴的技术栈。我特别关注了其中关于高维数据降维处理的那一章，作者没有止步于传统的经验正交函数（EOF），而是深入探讨了最大熵谱分析（MEM）在捕捉复杂环流模态时的优势，并且清晰地指出了不同方法在面对不同信噪比数据时的适用边界。这种面面俱到，但又条理分明的处理方式，使得这本书的参考价值极高，几乎可以作为一名气象/气候研究人员的案头必备手册。无论是需要快速搭建一个基础的时间序列预测框架，还是想深入挖掘特定大气振荡的内在机制，这本书都能提供足够坚实的理论基石和清晰的操作指引，显示出作者深厚的学术积累和广阔的视野。

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这本书的内容组织逻辑严谨到了令人称奇的地步，它似乎是按照一个完美的认知曲线来构建知识体系的。开篇部分对于时间序列的基本概念和基础统计学回顾，没有丝毫的拖泥带水，直接切入主题，却又确保了即便是背景稍弱的读者也能迅速跟上节奏。随后，它流畅地过渡到了气象和气候数据特有的挑战——比如非线性和多尺度波动性的处理。我最欣赏的是作者在引入高级模型时，总会先用一个直观的物理或气候学现象作为铺垫，让原本抽象的傅里叶变换、小波分析或者ARIMA模型，瞬间变得可感、可理解。这种“现象驱动模型，模型解释现象”的叙事方式，极大地增强了学习的内驱力，避免了单纯的公式堆砌带来的枯燥感，感觉就像是有一位经验丰富、极富教学热情的教授在身旁细心引导，每一步都走得坚实有力。

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篇幅是小，但是讲的不明不白还不粘代码真的是。/s/1judgkumLNuj8-8ClyAUaKQ P：b21l 这是一堆课本的集合，圈在这里了.. PS：哪怕是兰佐斯滤波我也是用ncl实现的...

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大气时间序列分析专业课教材。付老师上课讲的有点快跟不太上，但是如果能保持看教材的话，也学的不错。作业题都可以通过看教材解决。但是有不少地方感觉说的不是很清楚，得跟同学讨论以后才能理解。滤波器是重点，最好能够手写一遍，才能有比较好的理解。

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