具体描述
本书根据我国水文气象特征值的不同分布，推出了一个通用的概率模型，这个模型包括了当前水文气象统计中经常使用的和其他科学领域中所采用的共15种（国外专家提出的）概率模型，通用的含义也就在其中。在实践中，它可以适应不同地区的水文、气象特征值的分布。书中还将通用概率模型联合风能密度公式，推导了一个新的风能统计数学模型，并建立了通用概率模型及风能教学模型的计算软件及查算用表（供手算）。
本书可供从事水文气象计算的科研、设计和工程管理人员阅读，亦可供大专院校有关专业师生参考。
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用户评价
初次接触《水文气象统计通用模型》这本书，我被其标题所吸引，但同时也带着一丝好奇与审慎。毕竟，“通用模型”这几个字，往往意味着一种对复杂现象的极大简化，而水文气象现象本身就充满了随机性和非线性。然而，随着阅读的深入，我逐渐发现，作者所提出的“通用模型”并非是对现实的粗暴简化，而是在深刻理解水文和气象过程的基础上，构建的一个高度抽象和概括化的统计框架。书中对各类观测数据（如降雨量、温度、湿度、风速、水位、流量等）的统计特征进行精细化分析，并在此基础上探讨如何构建能够捕捉其内在关联性的统计模型。作者并没有局限于单一的统计方法，而是根据不同的研究对象和问题，灵活运用了诸如线性回归、非线性回归、马尔可夫链、分形理论等多种统计工具。我特别欣赏书中关于模型选择和优化的章节，作者强调了模型在不同地理区域、不同气候带以及不同时间尺度下的适用性差异，并提供了一套系统性的评估准则。这使得读者在实际应用中，能够更有针对性地选择和构建最适合的模型。这本书不仅是一本理论著作，更是一本实践指南，它为我们提供了一个思考和解决水文气象问题的全新维度。
评分我与《水文气象统计通用模型》这本书的邂逅，始于对水文气象复杂性的好奇。一直以来，我都在思考如何能够用一种统一的、统计学的方式来理解和描述水文和气象这两个截然不同的领域。这本书的出现，无疑给我带来了巨大的惊喜。作者并非仅仅停留在理论的层面，而是深入浅出地探讨了如何将抽象的统计模型应用于实际的水文气象研究中。我印象深刻的是书中关于如何利用时间序列模型预测未来降水和径流的章节，作者不仅介绍了多种经典的统计模型，还详细阐述了模型参数的选取、模型的拟合以及预测结果的置信区间分析。这些内容对于提高水文气象预测的精度和可靠性具有重要的指导意义。此外，书中关于空间统计模型在描述水文气象要素空间分布特征方面的论述，也让我受益匪浅。作者是如何将地理信息与统计模型相结合，从而更有效地捕捉水文气象现象的空间异质性，这一点给我带来了很大的启发。这本书为我提供了一个全新的视角，让我能够以一种更加系统和科学的方式去理解和处理水文气象领域的复杂问题。
评分在阅读《水文气象统计通用模型》的过程中，我时常为作者的严谨和深刻所折服。这本书并非那种轻飘飘的科普读物，而是需要读者投入大量时间和精力去消化吸收的学术专著。书中对水文气象数据背后规律的挖掘，以及如何利用统计学原理将这些规律转化为可操作的模型，都展现了作者深厚的学术功底。我特别关注了书中关于“通用模型”构建的论述，这其中蕴含的并不是对特定模型的固化，而是一种方法论上的普适性。作者并没有将某个具体的模型奉为圭臬，而是强调了模型选择的灵活性和适应性。他引导读者理解不同统计模型的适用范围、优缺点，以及如何在具体研究问题中，根据数据的特性和研究目标，选择最合适的模型。我印象深刻的是，作者在介绍各种统计模型时，都会详细阐述其背后的统计学原理，并结合水文气象研究的实际需求，给出具体的模型构建步骤和参数估计方法。这种理论与实践相结合的叙述方式，对于像我这样希望将理论知识转化为实际应用的研究者来说，非常有帮助。这本书让我认识到，在水文气象领域，统计学并非只是一个辅助工具，而是理解和预测复杂现象的核心。
评分终于翻完了《水文气象统计通用模型》这本书，心情实在是有够复杂的。说实话，在拿到这本书之前，我对于“水文气象统计通用模型”这个概念其实是非常模糊的，甚至可以说是心存疑虑。我一直觉得，水文学和气象学是两个截然不同的领域，前者关注的是地表水、地下水的运动和分布，后者则聚焦于大气层的物理过程和天气变化。要把它们强行“统计通用”起来，听起来就像是要用一把尺子量太阳的温度一样，似乎有点概念上的错位。但是，随着我一页一页地深入阅读，那种最初的疑虑逐渐被一种全新的认知所取代。作者并非是简单地将两种学科的知识堆砌，而是巧妙地构建了一个能够统摄两者核心要素的理论框架。书中对数据处理的细致讲解，比如如何处理空间异质性强、时间序列复杂的观测数据，以及如何运用各种统计分布来描述和预测降水、蒸发、径流等关键水文气象要素，都让我大开眼界。尤其是关于模型参数的不确定性分析，以及如何通过敏感性分析来理解不同输入变量对模型输出的影响，这些内容对于实际应用来说至关重要，也为我日后开展相关研究指明了方向。我特别欣赏书中关于模型验证和评估的部分，作者并没有回避模型本身的局限性，而是强调了在不同尺度和不同水文气象条件下，模型的适用性和潜在的偏差，这一点非常客观且严谨。这本书的出版，无疑为水文气象领域的研究者提供了一个非常有价值的工具和方法论参考，也让我对跨学科整合研究有了更深刻的理解。
评分不得不说，《水文气象统计通用模型》这本书的理论深度和广度都令人赞叹。在阅读过程中，我仿佛置身于一个宏大的知识体系之中，作者层层递进地构建起了一个严谨的逻辑链条。从最基础的水文和气象观测数据的统计特性分析入手，逐步深入到各种概率统计模型、时间序列模型以及空间统计模型在水文气象领域的应用。书中对于一些经典统计方法的阐述，比如最大似然估计、贝叶斯推断等，都结合了水文气象的实际案例，使得抽象的数学概念变得生动具体。我印象特别深刻的是关于极端水文气象事件的统计建模部分，作者不仅介绍了如何利用历史数据来评估极端事件的频率和强度，还探讨了如何考虑气候变化等长期因素对未来极端事件的影响。这种前瞻性的研究思路，对于我们应对日益严峻的气候变化挑战，具有重要的现实意义。此外，书中对模型融合和不确定性量化的论述也十分精辟。作者提出了一系列将不同模型优势结合起来，并对模型输出的不确定性进行量化的方法，这对于提高模型预测的可靠性和决策的科学性至关重要。虽然书中涉及的数学公式和统计理论对我这个非数学专业出身的读者来说，在某些地方确实需要反复研读，但整体而言，这本书提供了一个非常系统且深入的视角，来理解和应对水文气象领域的复杂问题。
评分翻阅《水文气象统计通用模型》的过程，对我而言，是一次持续的知识更新和认知升级。我一直对水文和气象这两个看似独立的学科如何进行有效的融合研究感到好奇，而这本书无疑提供了一个非常有价值的解决方案。作者并非仅仅停留在对经典统计方法的回顾，而是针对水文气象领域特有的数据复杂性和过程耦合性，提出了更具针对性的统计建模思路。我特别欣赏书中关于时间序列分析在水文气象预测中的应用，作者不仅详细介绍了ARIMA、SARIMA等经典模型，还探讨了如何引入外部变量，以及如何处理非平稳性问题，这些内容对于提高预测精度至关重要。此外，书中关于空间统计模型在描述和预测地表水文变量空间分布方面的论述，也让我印象深刻。作者是如何将地理位置信息融入统计模型，从而更有效地捕捉水文现象的空间自相关性，这一点给我带来了很大的启发。这本书的价值在于，它为我们提供了一个系统性的框架，让我们能够以统计学的视角，去理解和分析复杂的、相互关联的水文气象现象，并构建出具有预测和决策能力的通用模型。
评分《水文气象统计通用模型》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于水文与气象的交织地带。我一直觉得，水文现象（如河流流量、地下水位）和气象现象（如降水、温度）之间存在着千丝万缕的联系，但如何量化这种联系，并将其转化为可预测的模型，一直是我心中的一个难题。这本书恰恰解答了我的疑惑。作者以统计学为核心，构建了一个能够统摄两类现象的理论框架。我特别受益于书中关于数据预处理和特征提取的章节，作者详细介绍了如何处理水文气象数据中的异常值、缺失值，以及如何从海量数据中提取出具有代表性的统计特征。这些基础性的工作，对于后续的模型构建至关重要。此外，书中关于模型验证和性能评估的论述，也让我对如何客观地评价一个模型的优劣有了更深刻的认识。作者强调了在不同应用场景下，需要采用不同的评估指标，并且要重视模型的泛化能力。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的方法论，让我能够以更科学、更有效的方式去理解和预测水文气象变化。
评分《水文气象统计通用模型》这本书，在我看来，更像是一张通往水文气象研究更深层领域的地图。它没有直接给出“万能钥匙”，而是提供了一套探索的工具和方法论。我最初被书名吸引，是因为对“通用模型”这个概念感到好奇，想知道作者是如何在如此多样化的水文气象现象中找到共性的。随着阅读的深入，我发现作者的“通用”并非是对复杂现象的过度简化，而是一种对普适性统计规律的提炼和应用。书中对各种统计检验和模型评估方法的细致阐述，以及如何根据具体的研究目标来选择合适的模型，都让我认识到，模型构建并非是“一蹴而就”的，而是一个不断迭代和优化的过程。我尤其欣赏书中关于模型不确定性分析的章节，作者强调了认识和量化模型不确定性的重要性，这对于我们在决策时，能够更审慎地评估风险，具有重要的指导意义。这本书不仅提供了丰富的理论知识，更重要的是，它引导我以一种更加科学、严谨的态度去面对水文气象研究中的各种挑战。
评分《水文气象统计通用模型》这本书，着实是一次智识上的探险。我一直以来对水文和气象这两个学科的交叉地带充满兴趣，但总觉得缺乏一个清晰的理论框架来指导自己的思考。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。作者以一种非常系统和宏观的视角，将看似孤立的水文和气象过程，通过统计学这根无形的纽带，紧密地联系在一起。我尤其喜欢书中关于数据驱动模型构建的探讨。在强调物理过程重要性的同时，作者也充分展示了统计模型在处理复杂、非线性关系上的强大能力。通过大量实际案例，书中的统计方法被赋予了生命力，从理论的公式符号，变成了解决现实问题的有力武器。比如，在预测极端降水事件对流域径流的影响时，作者是如何通过多变量统计模型，将气象预测的概率信息转化为水文响应的不确定性，这一过程的细致讲解，让我对模型之间的联动有了更深刻的理解。此外，书中关于模型在不同气候情景下的情景分析，也为我们评估未来气候变化对水文资源的影响提供了科学依据。这本书的价值，在于它不仅提供方法，更重要的是，它能够启发读者从更宏观、更系统的角度去理解和处理水文气象问题。
评分《水文气象统计通用模型》这本书，给我最大的启发在于它如何将抽象的统计理论与生动的地表水文和大气过程巧妙地融合。我之前总觉得，水文学和气象学各自都有其一套成熟的研究体系，两者之间似乎存在一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书则以统计学为桥梁，为我们打开了一扇全新的视角。作者并非简单地罗列各种统计方法，而是深入分析了水文气象现象所固有的随机性、非线性和空间异质性，并在此基础上，系统地介绍了如何运用各种统计工具来捕捉和描述这些特性。我尤其欣赏书中对于不同尺度下水文气象过程共性的探讨，以及如何构建能够适应这些共性的统计模型。比如，书中关于降水空间变异性及其对径流计算影响的统计建模，以及大气环流异常与极端天气事件发生概率之间的关联分析，都让我受益匪浅。作者在介绍模型时，也充分考虑了模型的鲁棒性和可解释性，这一点对于实际应用中的决策制定至关重要。读完这本书，我对于如何利用统计学来理解和预测水文气象变化，有了更清晰的认识，也更加坚信跨学科研究的巨大潜力。
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