氣象數據統計分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃嘉佑，李慶祥 著

圖書標籤:

• 氣象統計
• 數據分析
• 氣象數據
• 統計分析
• 數據挖掘
• R語言
• Python
• 氣候變化
• 數據可視化
• 科學計算

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502957926

版次：1

商品編碼：11678063

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：506

字數：828000

正文語種：中文

內容簡介

　　《氣象數據統計分析方法》主要介紹瞭近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的應用，並加入瞭許多21世紀以來國際上在氣象應用統計領域的一些最新成果。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，希望有助於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。

目錄

第1章氣象資料與數據1.1氣象數據的特徵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大氣平均狀態的代錶性2.4大氣平均狀態的差異性2.5大氣狀態齣現的頻率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係3.1大氣狀態的關聯性3.2信息關聯3.3列聯錶3.4級彆變量的相關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變量相關程式關係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徵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徵5.1大氣變量場基本狀態5.2變量場的變化特徵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外力影響特徵參考文獻第6章大氣變量場中的相關性6.1遙相關6.2高度場時空特徵模態6.3大氣濤動6.4地麵要素場時空特徵模態6.5風場時空特徵模態6.6變量場中的關聯性6.7變量場中氣候分類6.8變量場中的波動特徵參考文獻第7章兩個變量場的關係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7.5兩個變量場的迴歸關係7.6兩個變量場的耦閤關係參考文獻第8章多個變量場耦閤分析8.1多變量場的綜閤模態8.2風場綜閤模態8.3多變量場模態8.4變量場時間演變模態8.5聯閤耦閤模態參考文獻第9章變量場的時間演變特徵9.1變量場的趨勢分析9.2變量場的平均序列演變特徵9.3變量場的時間演變特徵提取9.4變量場的周期變化特徵9.5變量場時間演變模態9.6風場的時間演變特徵9.7多變量場時間演變特徵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數值預報産品釋用11.2隨機氣候模式11.3動力係統的可預報性11.4集閤預報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、插補和融閤12.1氣象資料數據的質量評估與控製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氣象數據融閤、同化及再分析參考文獻附錄A迴歸分析A1單個因子的迴歸模型A2多因子綫性迴歸模型A3逐步迴歸模型A4事件概率迴歸（REEP）A5Logit迴歸模型A6最佳子集迴歸模型A7預報殘差最小逐步迴歸A8權重迴歸A9卡曼濾波迴歸A10嶺迴歸A11貝葉斯迴歸A12支持嚮量機迴歸附錄B判彆分析B1費歇判彆方程B2貝葉斯判彆方程B3逐步判彆B4迴歸逐步判彆附錄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復嚮量經驗正交函數分解C5擴展經驗正交函數分解C6聯閤經驗正交函數分解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變量場的耦閤分析E1典型相關分析E2奇異值分解E3偏最小二乘迴歸附錄F大氣變量時域分析F1自迴歸模型F2滑動平均模型F3自迴歸滑動平均模型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最大熵譜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緯嚮諧波分析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徑嚮基函數網絡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相關係數的檢驗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濛特卡洛檢驗附錄L氣象統計常用數錶L1正態分布函數L2γ2分布L3F分布L4t分布

精彩書摘

　　第1章氣象資料與數據　　1．1氣象數據的特徵　　目前，在氣象業務係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），它們是來自地麵、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、下墊麵生態環境有關，也與人類居住環境有關，如果能夠從數據中找齣其演變規律，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，分析其基本特徵及其演變規律，是開發利用氣象資源的重要內容。　　地球係統包含岩石圈、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，來反映氣候各子係統的狀態和變化過程。大氣係統的氣候要素常用的有溫度、降水、氣壓，此外還有水汽含量、風嚮風速、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，海洋係統常用的有海錶海溫、深層海溫和海洋熱含量等，它們是描述海洋嚮大氣子係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。冰雪係統常用積雪厚度、冰雪範圍來描述冷源作用的程度和大小。陸麵係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於氣象規律性的分析，均可以稱為氣象資料數據。　　1．2氣象數據的類型　　地球係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個級彆進行描述。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個級彆的狀態描述，或旱和澇兩個級彆的狀態描述。在我國曆史上，氣溫或降水的狀態描述還使用文字來記載。例如，某地的縣誌等資料記錄該地某年某月“城門水深三尺”“顆粒無收”等，均是曆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（各種在地麵觀測和衛星中使用的儀器）得到的資料數據，常常錶現為連續變化的數值資料。　　……

前言/序言

《海量天文觀測數據的統計解析與可視化》 內容簡介 本書旨在為天文觀測數據分析領域的研究者、學生及相關從業人員提供一本全麵而深入的統計分析與可視化指南。隨著現代天文儀器的飛速發展，我們正以前所未有的速度積纍著海量的天文觀測數據。這些數據不僅包含著恒星、星係、行星、宇宙大尺度結構等基本天體的信息，更蘊藏著揭示宇宙演化、物理過程以及暗物質、暗能量等 fundamental questions 的關鍵綫索。然而，原始的觀測數據往往伴隨著噪聲、係統誤差，且維度高、信息量龐大，如何從中提取有效信息，發現隱藏的模式，並進行科學的解釋，已成為天文學研究中的核心挑戰。 本書不同於一般的統計學教材，它緊密結閤天文領域的實際應用，係統性地介紹瞭適用於處理天文數據的統計方法，並重點強調瞭如何將這些方法有效地應用於解讀復雜的天文觀測結果。全書結構清晰，從基礎的統計概念到前沿的機器學習算法，力求做到循序漸進，易於理解，同時又不失學術的嚴謹性。 第一部分：天文數據的預處理與描述性統計 在進入復雜的模型分析之前，充分理解數據的特性至關重要。本部分將詳細闡述天文數據在獲取、存儲和傳輸過程中可能遇到的問題，以及如何對其進行有效的預處理。這包括： 數據清洗與質量控製： 介紹識彆和剔除異常值、缺失值的方法，如基於統計閾值、魯棒統計量以及可視化檢查等。重點討論天文特有的噪聲來源（如宇宙射綫、探測器暗電流、大氣擾動等）及其對數據的影響，以及相應的校正技術。 數據標準化與歸一化： 講解在不同觀測設備、不同觀測波段下獲取的數據之間進行統一和比較的必要性，以及常用的標準化和歸一化技術，如Z-score標準化、Min-Max歸一化等，並討論它們在天文數據中的適用性。 描述性統計的藝術： 深入探討如何利用均值、中位數、方差、標準差、分位數、偏度和峰度等基本統計量來概括天文樣本的分布特徵。特彆關注如何解釋這些統計量在天體物理學中的含義，例如，星係亮度的分布、恒星金屬豐度的離散程度等。 探索性數據分析（EDA）中的可視化： 強調可視化在揭示數據結構、發現潛在關係和異常情況中的關鍵作用。本書將介紹多種適用於天文數據的圖錶類型，如散點圖、直方圖、箱綫圖、密度圖、二維直方圖（heatmap）等。我們將詳細講解如何根據數據的維度和特性選擇最閤適的圖錶，以及如何通過顔色、形狀、大小等視覺元素有效地傳達信息。例如，如何繪製星係顔色-星等圖（Color-Magnitude Diagram）來研究恒星演化，如何繪製星係形態與距離的關係圖來探索宇宙膨脹。 第二部分：推斷性統計與模型構建 在對數據有瞭初步瞭解後，本部分將轉嚮利用樣本數據推斷整體特徵，並構建數學模型來描述天文現象。 參數估計與置信區間： 介紹最大似然估計（MLE）、矩估計等參數估計方法，並講解如何計算統計量的置信區間，以量化參數估計的不確定性。在天文背景下，我們將討論如何估計恒星的質量、星係中心的黑洞質量，以及如何量化這些估計的誤差範圍。 假設檢驗的邏輯與實踐： 詳細講解統計假設檢驗的基本原理，包括零假設、備擇假設、p值、顯著性水平等概念。本書將通過一係列天文實例，如檢驗一個新發現的天體是否屬於某個已知類彆，或者判斷兩個星係樣本在某個物理參數上是否存在顯著差異，來演示假設檢驗的應用。我們將覆蓋t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等經典方法，並討論它們在天文研究中的局限性。 迴歸分析： 深入探討綫性迴歸和非綫性迴歸模型，以及它們在建立物理量之間關係中的應用。例如，如何利用恒星的光度、顔色和光譜信息來預測其溫度或年齡；如何利用星係的亮度和紅移來估計其距離，進而研究宇宙學參數。本書還將介紹模型診斷（如殘差分析、共綫性檢驗）以及模型選擇（如AIC、BIC準則）的重要性。 方差分析（ANOVA）： 介紹ANOVA用於比較多個組彆均值差異的方法，例如，比較不同類型恒星在某個光譜特徵上的差異，或者不同星係在星族年齡上的差異。 相關性分析： 講解皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等，並討論如何在天文數據中尋找變量之間的綫性或非綫性關聯。例如，研究星係鏇轉速度與質量的關係，或者行星軌道參數與恒星性質的關係。 第三部分：高級統計模型與機器學習在天文中的應用 隨著數據規模的指數級增長和計算能力的提升，越來越復雜的統計模型和機器學習方法被應用於天文研究。本部分將重點介紹這些前沿技術。 貝葉斯統計方法： 介紹貝葉斯定理及其在天文推斷中的優勢，特彆是其在處理不確定性和整閤先驗知識方麵的能力。我們將討論如何使用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等采樣方法來估計後驗分布，並舉例說明其在恒星參數推斷、係外行星軌道建模等方麵的應用。 聚類分析： 講解無監督學習方法，如K-means、DBSCAN、層次聚類等，用於發現天文數據中的自然分組。例如，對恒星進行光譜分類，對星係進行形態分類，或者識彆星係團等。 分類算法： 介紹監督學習方法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等，用於將觀測對象劃歸到預定義的類彆。例如，區分恒星和類星體，或者識彆射電天文中的不同信源類型。 降維技術： 講解主成分分析（PCA）和t-SNE等方法，用於降低高維天文數據的維度，便於可視化和進一步分析。例如，對星係的光譜數據進行降維，提取其關鍵特徵。 時間序列分析： 針對天文觀測中常見的時間序列數據，介紹傅裏葉變換、自迴歸模型（ARIMA）、平穩性檢驗等方法，用於分析恒星光變麯綫、脈衝星信號等。 異常檢測： 介紹識彆天文數據中的罕見事件或異常對象的方法，如使用統計閾值、基於模型的異常分數，或使用 Isolation Forest 等算法。例如，搜尋瞬變天體、發現奇怪的天體物理現象。 深度學習在天文中的初步探索： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等深度學習模型在圖像識彆（如星係形態分類）、光譜分析（如恒星化學豐度推斷）以及序列數據處理（如引力波信號識彆）等方麵的潛力。 第四部分：數據可視化的高級技巧與應用 除瞭基礎的圖錶，本部分將深入探討如何利用高級可視化技術來呈現復雜的天文數據和分析結果，以增強可讀性和科學傳播效果。 三維可視化： 介紹如何利用Matplotlib、Plotly、Mayavi等工具繪製三維散點圖、麯麵圖、等值麵圖，用於展示恒星的三維位置、星係的三維分布、宇宙大尺度結構的體繪製等。 交互式可視化： 講解如何構建交互式圖錶，使用戶能夠放大、縮小、鏇轉、篩選數據，從而更深入地探索數據。例如，使用Bokeh、Dash等庫創建交互式星錶瀏覽器。 地圖投影與天體坐標係統： 介紹如何在二維平麵上準確地展示三維天空，包括不同的天球投影方法（如球麵投影、等距投影）以及如何處理天體坐標係統（如赤道坐標、地平坐標）的轉換。 科學齣版物的可視化規範： 討論如何遵循期刊要求，製作高質量、信息豐富且美觀的圖錶，以符閤科學論文的齣版標準。 本書的特色： 理論與實踐相結閤： 每種統計方法都會在理論介紹後，緊接著給齣具體的、可操作的 Astronomical 案例，並附帶實際的數據處理和代碼示例（主要基於Python語言及其科學計算庫，如NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Astropy等）。 強調天文背景： 避免泛泛而談的統計理論，而是始終圍繞天文數據的特點和研究問題展開討論，讓讀者能夠理解統計方法在天文領域的實際意義。 覆蓋麵廣： 從基礎統計到前沿機器學習，力求為讀者提供一個相對完整的知識體係。 語言風格： 力求語言嚴謹、邏輯清晰，同時注重可讀性，避免使用過於晦澀的術語，讓非統計學背景的讀者也能輕鬆上手。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握處理海量天文觀測數據的必備統計分析技能，能夠獨立地開展數據分析工作，發現新的科學現象，並以清晰、直觀的方式展示研究成果，從而在浩瀚的宇宙探索之路上取得更大的進展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏感極強，讀起來有一種酣暢淋灕的快感。它似乎在構建一個宏大的邏輯框架，在這個框架下，任何看似孤立的現象都可以被納入到統一的分析體係中進行考察。我特彆欣賞作者在論述時間序列分析時的那種精妙的編排。雖然它沒有直接給齣針對特定年份或地點的氣象時間序列案例，但它對自相關性、平穩性這些核心概念的剖析，簡直是教科書級彆的示範。我感覺自己像是在攀登一座知識的山峰，每翻過一頁，視野就開闊一分。作者對假設檢驗的描述，摒棄瞭那種冷冰冰的數學證明，而是將其轉化為一種基於證據鏈條的推理過程，極富說服力。這種敘事方式，讓復雜的統計推斷變得直觀且富有說服力。它讓我意識到，數據分析的精髓不在於計算的復雜程度，而在於推理的嚴密性和邏輯的連貫性。它提供的是一套思考工具，而非一套死闆的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

天哪，這本書簡直是打開瞭我對數字世界的新大門！我一直以為數據分析就是那些枯燥的電子錶格和復雜的公式，但這本書完全顛覆瞭我的認知。它沒有直接談論氣象本身，而是像一位耐心而智慧的導師，一步步引導我理解數據背後的“語言”。作者似乎有一種魔力，能將那些看似冰冷無情的數字，描繪成一幅幅動態的、充滿故事的景象。我尤其喜歡它在闡述統計學概念時所采用的類比，那些比喻生動得讓人拍案叫絕，即便是對統計學一竅不通的“小白”也能迅速抓住核心要領。書中對數據清洗和預處理的章節，雖然沒有直接涉及具體的地理信息係統（GIS）操作，但它強調的“數據質量決定分析上限”的理念，深入骨髓。這讓我開始反思自己過去在處理任何數據集時可能存在的疏忽。這本書更像是一本哲學著作，探討的是如何用嚴謹的邏輯去審視和解釋我們周圍世界的變化規律，而不是簡單地羅列公式。它教會我的，是如何提齣正確的問題，而不是急於尋找標準答案。那種思維上的提升，遠超齣瞭任何技術手冊所能給予的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我帶著一些既定的偏見打開瞭這本書，以為它會是一本晦澀難懂的學術專著。然而，這本書的文字風格極其清新，充滿瞭洞察力，而且在結構上展現齣一種令人驚嘆的清晰度。它花瞭大量篇幅來討論如何選擇閤適的統計模型，這個過程被描繪成一場“量體裁衣”的藝術。雖然我們沒有直接看到具體的模型代碼或復雜的氣象圖錶，但作者對模型假設、適用場景以及局限性的討論，比任何實際案例都更具指導意義。它不教你“怎麼做”，而是教你“為什麼這麼做”。這種對底層邏輯的強調，使我能夠舉一反三。例如，當書中探討降維技術時，它探討的重點在於“信息損失與解釋力的平衡”，而不是如何操作PCA（主成分分析）。這種高度抽象但又極其實用的講解方式，極大地提升瞭我對復雜數據結構本質的理解。這本書更像是一次深刻的思維體操訓練。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字布局和論證風格，簡直是一次對傳統教材模式的顛覆。它用一種近乎散文詩的筆調，來探討嚴謹的統計推斷過程。例如，在談到異常值檢測時，它沒有直接給齣任何檢測算法，而是聚焦於“異常值背後的物理意義是什麼？”以及“我們是否有權將其剔除？”這種對分析倫理和判斷力的強調，在我看來比掌握任何一個軟件功能都重要。作者在論證不同分布類型對結果影響時，運用的類比非常巧妙，它們都指嚮一個核心概念：模型的適用性是分析的生命綫。雖然我期待書中能有一些關於特定氣候模型輸入的案例，但這本書的價值顯然更高，它提供的是一套普適的、超越學科壁壘的分析框架。它成功地將統計學從一門工具學科，提升為一門解釋世界的藝術。讀完後，我發現自己看待任何領域的數據報告時，都多瞭一層更深沉的審視目光。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它的“留白”。它並沒有將所有細節都填滿，而是巧妙地設置瞭許多邏輯上的鈎子，引人深思。在討論不確定性量化時，作者的筆觸極其細膩，他沒有給齣標準誤差的計算公式，而是深入探討瞭“測量誤差的來源與傳播”這一哲學命題。這讓我開始重新審視那些我們習以為常的測量結果——它們背後隱藏瞭多少未被言明的偏差？書中對貝葉斯方法的論述，也並非側重於公式的推導，而是強調先驗信息在數據分析中的關鍵地位。這是一種非常現代和審慎的統計哲學。整本書讀下來，我感覺自己不僅僅是學會瞭分析方法，更重要的是，養成瞭一種對數據保持敬畏和批判性眼光的習慣。它讓我明白，最好的分析，往往是那些敢於承認自己“不知道”或“不確定”的分析。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，很好，很全！

評分☆☆☆☆☆

好書！！！！……………

評分☆☆☆☆☆

氣象統計的書

評分☆☆☆☆☆

質量很好

評分☆☆☆☆☆

好書，內容翔實，值得一看

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非常不錯的東東，值得再次購買。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，就是送過來來的時候發現有破損！！！

評分☆☆☆☆☆

都是我需要的書，很不錯。