自動氣象站原理與測量方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鬍玉峰 編

圖書標籤:

• 氣象站
• 自動氣象站
• 氣象測量
• 氣象原理
• 環境監測
• 氣象儀器
• 數據采集
• 傳感器
• 氣象數據
• 觀測技術

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502937898

版次：1

商品編碼：11110314

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2004-06-01

用紙：膠版紙

頁數：162

字數：269000

正文語種：中文

內容簡介

　　《自動氣象站原理與測量方法》是為瞭配閤我國地麵氣象觀測自動化建設而編寫的。它較為詳細地闡述瞭自動氣象站的構成與工作原理。包括傳感器、數據采集器、電源和外圍設備、業務軟件、組網等。同時對自動氣象站的測量方法，包括采樣與算法、數據質量控製、自動與人工觀測數據的差異等，作瞭全麵的介紹和深入的分析。
　　本書包含瞭近代地麵氣象自動化觀測的科研、試驗、使用等方麵的成果，對《地麵氣象觀測規範》（2003年版）和CIMO觀測指南（第六版）的相關內容進行較為全麵的、深入淺齣的詮釋，有較高的理論和實用價值，是氣象業務管理人員、觀測人員、計量維修人員必備之讀物，也可作為大專院校師生和有關科技人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第一章 概述
1.1 使用自動氣象站的目的
1.2 自動氣象站的基本要求
1.3 自動氣象站的種類
1.4 國內、外自動氣象站研製概況

第二章 結構與工作原理
2.1 體係結構
2.2 工作原理
2.3 國傢基準站用自動氣象站
2.4 通訊方式
2.5 自動氣象站主要技術指標

第三章 傳感器
3.1 概述
3.2 氣壓
3.3 溫度
3.4 濕度
3.5 風
3.6 雨量
3.7 蒸發
3.8 輻射
3.9 日照
3.10 能見度

第四章 數據采集器
4.1 概述
4.2 基本要求
4.3 早期采集器結構原理
4.4 中期采集器結構原理
4.5 近期采集器結構原理

第五章 電源和外圍設備
5.1 電源
5.2 外圍設備
5.3 自檢與遠程監控

第六章 采樣和算法
6.1 時間和空間的代錶性
6.2 大氣的頻譜
6.3 數字濾波
6.4 采樣
6.5 算法

第七章 軟件與數據格式
7.1 軟件的功能與分類
7.2 數據采集通信軟件
7.3 地麵測報業務軟件基本流程與框架圖
7.4 自動氣象站采集數據文件格式

第八章 數據傳輸
8.1 數據通信
8.2 數據傳輸分類及傳輸方式
8.3 質量控製和發展方嚮

第九章 組網
9.1 概述
9.2 自動氣象站組網模式
9.3 全國大氣監測自動化網絡
9.4 區域性中尺度自動氣象站組網
9.5 特定情況下的組網

第十章 場地與安裝
10.1 環境條件與觀測場地
10.2 自動氣象站各部分的安裝

第十一章 數據質量控製
11.1 數據質量控製的主要內容
11.2 數據質量控製的其它內容
11.3 平行對比觀測
11.4 觀測資料的同一性要求

第十二章 自動觀測與人工觀測數據的差異
12.1 導言
12.2 齣現差異的主要原因
12.3 各氣象要素齣現差異的情況
參考文獻

附錄1 測量準確度
附錄2 常用計算公式與附錶
附錄3 觀測時製和日界
附錄4 自動氣象站數據缺測的補測方法與儀器

精彩書摘

　　在氣象統計中，可以把一定自然環境下無限長時間內某一大氣現象看成一個總體，而把已有的觀測資料看作樣本，觀測記錄的總數就是樣本容量。
　　為瞭獲得有代錶性的樣本，往往采用簡單隨機采樣的方式。氣象觀測就是在大氣中采樣。為瞭使樣本與樣本相互獨立，必須采用隨機采樣的方法。就是說，總體中每一個個體，都有可能被采中，而且機會相等。事實上，簡單隨機采樣就是重復獨立試驗。在氣象學中，如果觀測是在大自然狀況下進行的，那麼這種觀測可以看作簡單隨機采樣。但是，如果觀測中自然環境受到人類活動的影響（如人工降雨、消雹等），那麼這樣的觀測就不能看作簡單隨機采樣。
　　用簡單隨機采樣方法獲得的樣本稱為簡單隨機樣本。由於我們所講的都是簡單隨機樣本，因此以下簡稱為樣本。
　　大氣現象的變化是具有持續性和後效性（即現在影響未來）的，一種現象齣現以後，往往會影響另一種現象齣現的機會，因此，樣本的獨立性常常不能完全滿足。但是，隨著間隔時段的增長，大氣現象的持續性和後效性往往迅速減弱。因此，在實際工作中，都把這種觀測序列近似地看作簡單隨機樣本。
　　描寫各氣象要素特性的統計量通常有：平均值、總量、極值、較差、變率等。
　　6.5.2 自動氣象站中的算法
　　為瞭捕捉到大氣中有意義的波動，自動氣象站采用時間常數較小的傳感器，並快速取樣。然後對取得的各個樣本值，或是進行甄彆，求取算術平均值作為觀測值；或是按樣本齣現的時間先後，求取滑動平均值作為觀測值。
　　算術平均與通常意義上的平均是一緻的，易於以數字化方式實現，比如，使用矩形波串濾.波器就可以。指數平均實際上是起到瞭簡單的低通濾波器的作用，易於用模擬電路來實現。實際上，算術平均和指數平均很難區分。
　　……

前言/序言

好的，這是一份基於您提供的圖書名稱（《自動氣象站原理與測量方法》）而撰寫的、不包含該書內容的圖書簡介，力求詳盡、專業，並避免任何人工智能痕跡： --- 《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，如何有效地從海量文本數據中提取、理解和生成有意義的內容，已成為驅動人工智能領域發展的核心課題。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》並非側重於傳統氣象學或傳感器技術，而是將讀者的目光聚焦於計算語言學的尖端領域——如何利用日益復雜的深度神經網絡架構，解決自然語言處理（NLP）中的核心難題。 本書的撰寫目的，是為具備一定機器學習基礎的研究人員、工程師以及高年級本科生和研究生，提供一個全麵、深入且與時俱進的知識框架。我們旨在係統梳理自2017年Transformer架構橫空齣世以來，NLP領域所經曆的革命性變革，並詳細剖析支撐這些變革的數學原理與工程實踐。 全書內容嚴謹、邏輯清晰，結構上分為四大核心模塊，共計十二章，確保讀者能夠從基礎理論構建到前沿模型應用，實現知識的階梯式攀升。 --- 第一部分：深度學習基礎與文本錶示的演進 (The Foundation: Deep Learning and Text Representation) 本部分首先迴顧瞭深度學習的基本構建模塊，重點闡述瞭用於處理序列數據的核心網絡結構，如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）及門控循環單元（GRU）。然而，本書並未止步於這些“經典”的序列模型，而是迅速過渡到對詞嵌入（Word Embeddings）的深入探討。我們將詳細分析Word2Vec（CBOW與Skip-gram）、GloVe以及FastText的底層算法差異、優缺點及適用場景。 更關鍵的是，本部分將大量篇幅用於解析上下文無關嵌入嚮上下文相關嵌入的轉變。讀者將學習如何通過ELMo等模型，理解同一詞匯在不同語境下嚮量錶示的動態變化，為後續理解更復雜的預訓練模型奠定堅實的基礎。 第二部分：注意力機製與Transformer架構的革命 (Attention, Transformers, and the Paradigm Shift) 這是本書的核心章節之一。我們認為，理解現代NLP，就必須透徹掌握注意力（Attention）機製。本部分將從基礎的加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）講起，逐步推導齣如何將其應用於序列到序列（Seq2Seq）模型中，以解決長距離依賴問題。 隨後，我們將迎來對Transformer架構的全麵解構。我們將逐層分析其Encoder和Decoder的結構，詳細闡述“自注意力”（Self-Attention）的計算過程，包括Query（查詢）、Key（鍵）和Value（值）的矩陣運算。此外，書中將專門闢齣一章，深入探討“多頭注意力”（Multi-Head Attention）的設計哲學，解釋其如何允許模型在不同的錶示子空間中捕獲信息。我們還將討論位置編碼（Positional Encoding）的必要性及其多種實現方式。 第三部分：大規模預訓練模型的深入剖析與應用 (In-Depth Analysis of Large-Scale Pre-trained Models) 本部分將是本書最具實用價值和前沿性的內容。我們將係統介紹近年來主導NLP領域的兩大主流預訓練範式：以BERT為代錶的雙嚮編碼器和以GPT係列為代錶的單嚮自迴歸解碼器。 對於BERT，我們將詳述其兩項關鍵預訓練任務：掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP），並探討其在下遊任務（如命名實體識彆、問答係統）中的微調（Fine-tuning）策略。對於GPT係列，我們將側重於其生成能力的來源，分析其如何通過大規模數據和自迴歸訓練實現驚人的文本連貫性。 此外，本部分還將介紹其他重要的模型變體，例如RoBERTa、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）及其統一框架，以及如何高效地進行參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT），包括LoRA等技術，以應對超大模型的部署挑戰。 第四部分：前沿主題與挑戰 (Advanced Topics and Future Challenges) 最後一部分，我們將探討NLP領域當前正在積極探索的前沿方嚮和尚未完全解決的難題。 1. 大型語言模型（LLMs）的對齊與安全性： 深入討論如何利用人類反饋強化學習（RLHF）將模型的輸齣與人類價值觀、指令意圖對齊，確保生成內容的有用性、誠實性和無害性（Helpful, Harmless, Honest）。 2. 跨模態學習（Multimodal Learning）： 探討如何將文本信息與其他模態（如圖像、語音）進行聯閤錶示和理解，介紹CLIP、ViLBERT等模型的關鍵思想。 3. 高效推理與部署： 討論模型量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）以及模型剪枝（Pruning）等技術，這些是確保高性能LLMs能在實際生産環境中低延遲運行的關鍵。 4. 低資源語言處理： 探討零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）學習在缺乏大量標注數據的語言上的應用潛力。 --- 目標讀者群體定位： 本書嚴格避開瞭對氣象科學觀測、傳感器校準或數據采集硬件的任何討論。它專注於純粹的信息科學、計算機科學和認知計算領域。本書適閤以下專業人士和學生： 從事文本挖掘、機器翻譯、情感分析等NLP業務開發的工程師。 希望深入理解現代AI模型運行機製的研究生和博士生。 計劃將深度學習應用於人機交互、信息檢索或內容生成的領域專傢。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握如何“使用”現有的先進模型，更重要的是，能夠理解其“所以然”的內在機製，從而有能力設計齣下一代的語言智能係統。

評分☆☆☆☆☆

翻閱全書的過程，就像進行瞭一次嚴謹的學術考察，充滿瞭對細節的執著追求。特彆是關於氣壓計部分的章節，作者簡直是將每一個壓力轉換單元都拆解分析瞭一遍。我注意到，書中對薄膜式傳感器與傳統水銀氣壓計之間的誤差來源進行瞭詳盡的對比，從製造公差到環境影響，列齣瞭一個令人瞠目結舌的誤差因子清單。這種鑽研精神值得稱贊，然而，對於我這種需要快速理解不同廠傢産品差異的采購人員來說，書中提供的這些深度信息顯得有些“過載”瞭。例如，當我試圖查找如何校準一個新型的集成式溫濕度探頭時，發現書中的校準方法仍停留在使用標準通風乾濕球溫度計進行對比的階段，對於如何使用標準氣體源或高精度恒溫恒濕箱進行溯源測試的流程描述則相對簡略。可以說，這本書的編寫視角完全鎖定在瞭“如何製造一個理想的傳感器”上，而對於“如何管理和優化一個已投入運行的監測網絡”的討論則明顯不足，這使得其實用價值在數字化管理日益重要的今天打瞭摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格和章節邏輯安排，強烈暗示瞭其源自上世紀末或本世紀初的教育體係。它的論證結構極其嚴密，每一項結論都有充分的實驗數據或理論模型支撐，很少齣現主觀臆測或基於經驗的判斷。這種嚴謹性在講解光照度測量時體現得尤為明顯：它花費大量篇幅解釋瞭矽光電池的量子效率與光譜響應麯綫，並深入探討瞭球形罩（Diffuser）對散射光綫影響的餘弦校正問題，甚至給齣瞭不同材質球罩的光學常數錶。然而，對於如今氣象觀測越來越重視的能見度（能見度儀）或大氣氣溶膠監測，書中似乎沒有涉及最新的激光散射技術或反嚮散射原理，內容停留在較為基礎的目視能見度估計方法上。讀起來，我總有一種時間停滯的感覺，仿佛我正在學習如何用尺子測量地球的周長，而不是如何利用最新的衛星數據進行天氣預報。對於追求前沿技術的讀者來說，這無疑是一種知識上的“滯後體驗”。

評分☆☆☆☆☆

從整體的閱讀體驗來看，這本書的語言風格是典型的學術規範化錶達，措辭精確，避免瞭一切口語化和情感色彩的錶達，力求客觀公正地描述現象和原理。書中對水文氣象，尤其是降水測量儀器的介紹尤為詳盡，包括翻鬥式雨量計的機械精度校準、雪深測量中如何避免風蝕和重力沉降帶來的誤差等，這些都是非常紮實的一綫工程知識。但遺憾的是，對於當今氣象服務越來越重要的“用戶體驗”層麵，如如何將采集到的數據快速轉化為用戶友好的圖形界麵（GUI）或標準化的Web服務接口，書中幾乎沒有涉及。我希望看到更多關於數據可視化最佳實踐的討論，比如如何根據觀測頻率選擇閤適的圖錶類型，如何用動態模型展示天氣演變趨勢等。這本書更像是為“製造者”準備的說明書，而非為“服務者”準備的指南，它的價值在於構建堅實的基礎知識體係，但在將這些基礎知識轉化為現代信息産品的橋梁建設上，著實有些薄弱。

評分☆☆☆☆☆

這本厚厚的書，光是封麵設計就透著一股老派的工科氣息，裝幀精美，紙張質量上乘，拿在手裏沉甸甸的，讓人感覺內容肯定紮實。我本是想找點關於現代遙感技術在氣象監測中應用的資料，結果發現這本書似乎更偏嚮於基礎原理和傳統的設備構建。比如，它用瞭整整一章的篇幅來詳細闡述電阻式、電容式傳感器的物理特性，從材料科學的角度剖析瞭它們在不同溫度和濕度下的響應麯綫，甚至還涉及到瞭電阻的熱漂移補償電路設計，這對於我目前需要的快速部署和數據采集方案來說，信息有些過時瞭。書中對風速儀的機械結構描述非常細緻，從葉片的空氣動力學設計到軸承的潤滑要求，都有詳盡的圖解和公式推導。雖然這些知識點無疑是構建可靠氣象站的基石，但作為一名側重於應用和集成的新手，我更期待看到更多關於數據傳輸協議（如MQTT、LoRaWAN）和雲端數據清洗算法的探討，而這些內容在全書中幾乎被一帶而過，仿佛是額外附錄的小章節。整體來看，它更像是一本供專業儀器工程師案頭常備的“工具書”，而非麵嚮快速迭代軟件開發者的“實踐指南”。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭數個下午來研讀關於數據處理與質量控製的那幾章，期望從中找到應對野外復雜環境數據異常的有效策略。書中確實提到瞭“異常值剔除”的原則，但其給齣的方法主要集中在統計學上的三西格瑪原則或基於固定閾值的簡單過濾，例如，當風速連續5分鍾超過某個預設的絕對上限時標記為錯誤。這在理想環境下或許有效，但在處理冰雪覆蓋導緻的風速計讀數偏差，或傳感器結露造成的濕度讀數瞬時飽和等實際問題時，顯得力不從心。我正在尋找的，是更智能化的數據融閤技術，比如如何利用相鄰站點的氣溫梯度來交叉驗證某個站點的溫度數據是否可信，或者如何利用氣壓變化率來識彆傳感器故障導緻的持續性漂移。這本書對這些基於多源異構數據融閤的復雜模型幾乎沒有著墨，導緻其在現代數據質量保障體係中的指導意義相對有限，更像是一本麵嚮數據采集初級階段的教材。