降雨強度之推算. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科技

作者:余濬

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:20040501

价格:NT$ 250

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isbn号码:9789576553820

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《降雨強度之推算》是一本深度探索大气科学与水文学交叉领域的学术专著。本书并非以某一具体事件或地区为研究对象，而是系统性地阐述了降雨強度推算这一关键科学问题背后的理论基础、方法论以及前沿进展。全书洋溢着严谨的学术精神，力求为读者呈现一个全面、深刻且具有实践指导意义的降雨強度推算图景。 第一章 降雨强度推算概论 本章奠定了全书的理论基石。首先，对“降雨强度”这一核心概念进行了精确定义，并探讨了其在不同学科领域（如水文学、气象学、环境工程、灾害预警等）中的重要性和应用价值。随后，详细梳理了降雨强度推算研究的历史脉络，从早期基于经验公式的尝试，到后来引入统计模型、数值模拟，直至如今大数据与人工智能的应用，勾勒出该领域不断演进的图景。作者强调，降雨强度推算并非孤立的研究，而是与气象学中的云物理学、动力学，以及水文学中的径流形成、洪水演进等过程紧密相连。本章还对影响降雨强度的主要因素进行了初步的归纳，包括大气的水汽含量、上升运动的强度、地形的影响、以及更宏观的天气系统等，为后续章节的深入探讨埋下伏笔。同时，也指出了降雨强度推算面临的挑战，例如观测数据的时空分辨率不足、非线性动力过程的复杂性、以及模型的不确定性等，为研究的进一步深化设定了方向。 第二章 降雨强度推算的关键理论基础 本章深入剖析了降雨强度推算所依赖的核心理论。首先，从大气物理学的角度，详细阐述了云的形成、发展与降水机制。这包括了水汽凝结、碰并增长、冰晶过程等微观过程，以及对流、层状云降水等宏观过程。作者强调，理解这些基本物理过程是准确推算降雨强度的前提。其次，本章引入了大气动力学原理，探讨了气压梯度力、科氏力、摩擦力等对大气运动的影响，以及这些运动如何驱动水汽输送和上升运动，最终形成降水。对锋面、低压系统、对流单体等天气系统的动力学特征进行分析，解释了它们如何影响区域性的降雨强度。此外，本书还引入了统计学和概率论在降雨強度推算中的应用。包括了对降雨量-频率分析、极值理论的应用，以及基于时间序列的统计模型（如ARIMA模型）来预测降雨强度的短期变化。这些统计方法为量化不确定性和评估风险提供了数学工具。最后，本章还简要介绍了信息论在降雨强度推算中的潜在应用，例如通过信息熵来度量降雨的不确定性，以及信息融合技术来整合多源数据。 第三章 降雨强度推算的常用方法与模型 本章是本书的实践核心，详细介绍了当前主流的降雨強度推算方法与模型。 雷达气象学方法： 重点讲解了多普勒天气雷达在降雨强度监测与推算中的作用。详细介绍了雷达回波强度（Z）与降雨强度（R）之间的经验关系（Z-R关系）及其演化。讨论了不同区域、不同降水类型下Z-R关系的差异性，以及校准和优化Z-R关系的重要性。此外，还介绍了基于雷达风场信息和双偏振雷达产品（如差分反射率、比差等）来更精确地识别降水粒子类型并推算降雨强度的最新进展。 卫星遥感方法： 阐述了地球静止卫星和极轨卫星在监测大范围降水方面的优势。重点介绍了基于红外（IR）和可见光（VIS）云顶亮温（CTTB）推算降雨强度的方法，以及基于微波辐射计遥感降水的方法。讨论了不同卫星产品的特点、分辨率、精度及其适用范围。例如，介绍了GPM（全球降水测量）卫星星座在提供高时空分辨率降水产品方面的贡献。 数值天气预报模型（NWP）： 详细介绍了中尺度和全球尺度的数值天气预报模型在降雨强度推算中的作用。阐述了模型中的物理过程参数化方案，例如微物理过程、积云对流参数化、边界层过程等，以及它们如何影响模型预测的降雨强度。讨论了模型分辨率、初始场精度、模式物理方案选择对降雨强度预测精度的影响。同时，介绍了集合预报（Ensemble Forecasting）在提供降雨强度预测不确定性信息方面的应用。 统计与机器学习模型： 重点介绍了基于机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络、深度学习模型）的降雨强度推算方法。阐述了如何利用历史降雨数据、气象要素观测数据、雷达和卫星产品等多种数据源进行模型训练，以提高降雨强度的预测精度。讨论了深度学习模型（如卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM）在捕捉降雨时空演变特征方面的潜力。 混合模型与数据同化： 介绍了将不同方法的优势结合起来的混合模型，例如将数值天气预报模型输出与雷达数据进行同化，以提高短期降雨强度的准确性。讨论了数据同化技术（如卡尔曼滤波、变分法）在融合多源观测数据和数值模型预测方面的作用。 第四章 影响降雨强度推算精度的因素与挑战 本章聚焦于制约降雨强度推算精度的关键因素，并对其面临的挑战进行深入剖析。 观测数据的质量与分辨率： 详细讨论了地面雨量计、雷达、卫星等观测数据在精度、时空覆盖范围、误差来源（例如地形遮挡、仪器故障、反演算法误差）等方面的限制。强调了提高观测数据质量和时空分辨率对于提升推算精度的重要性。 云物理过程的复杂性： 深入探讨了云内微物理过程的非线性和随机性，例如云滴的碰并增长、冰晶的形成与增长、以及不同类型降水粒子（雨、雪、霰、冰雹）的形成机制，这些过程的准确描述是高精度降雨强度推算的关键，但也是目前模型参数化方案面临的重大挑战。 地形的影响： 分析了复杂地形（如山脉、高原、盆地）对大气环流、水汽输送和降水分布的显著影响。指出地形对雷达信号的屏蔽、对流抬升作用的增强、以及地形雨等现象，都给降雨强度推算带来了额外的复杂性和不确定性。 数值模型的不确定性： 详细讨论了数值天气预报模型在描述大气动力学和物理过程时存在的局限性。包括了模型分辨率不足、物理过程参数化方案的近似性、初始场误差的传播、以及模式对某些极端天气事件（如突发性强对流）的模拟能力不足等。 极端降雨事件的推算： 专门探讨了极端降雨事件（如暴雨、特大暴雨）推算所面临的特殊挑战。由于其突发性强、强度大、时空尺度小等特点，传统的推算方法往往难以准确捕捉。本节讨论了针对极端降雨事件开发特定算法和模型的必要性。 模型评估与验证： 强调了建立科学、全面的模型评估与验证体系的重要性。介绍了多种评价指标（如PBIAS, RMSE, MAE, FAR, CSI等）在评估降雨强度推算模型性能方面的应用，以及不同尺度、不同类型降水的验证方法。 第五章 降雨强度推算的前沿研究与未来展望 本章展望了降雨强度推算领域的未来发展方向，并介绍了当前的研究热点。 人工智能与大数据在降雨强度推算中的应用： 详细探讨了深度学习、神经网络等人工智能技术在处理海量气象数据、识别降雨模式、提升模型精度方面的巨大潜力。介绍了利用大数据技术进行降雨时空演变规律挖掘、极端降雨事件预测等方面的研究进展。 高分辨率降雨监测与预报： 介绍了发展更高时空分辨率的降雨监测与预报系统的必要性，例如利用人工智能算法融合多源数据，实现对短时强降雨（如临近预报）的精准预测。 耦合模型与多尺度降雨推算： 探讨了将大气模型、水文模型、甚至海洋模型进行耦合，以更全面地理解和预测降雨过程及其影响。研究多尺度降雨推算，即在不同时间尺度（分钟级、小时级、日级）和空间尺度（点、区域、全球）上提供不同精度的降雨强度信息。 不确定性量化与风险评估： 强调了对降雨强度推算结果的不确定性进行量化和表达的重要性，例如利用集合预报、概率预报等方式，为决策者提供更可靠的信息。在此基础上，研究如何将不确定性信息融入风险评估，为防灾减灾提供科学依据。 观测技术的革新： 展望了新型观测技术（如低成本传感器网络、无人机观测、雷达阵列）在提升降雨数据获取能力方面的潜力，以及这些新技术将如何赋能降雨强度推算的进步。 跨学科合作与应用导向： 呼吁加强气象学、水文学、地理学、计算机科学等领域的跨学科合作，共同解决降雨强度推算领域的复杂问题。同时，强调了研究成果的应用导向，例如将推算技术应用于洪水预警、水资源管理、农业生产、城市内涝防治等实际场景。 《降雨強度之推算》一书，以其系统性的理论框架、全面的方法论介绍、以及对前沿研究的深入探讨，为从事大气科学、水文学、地理信息科学、环境工程以及相关领域的科研人员、工程师和政策制定者提供了一本不可多得的参考书。本书的价值在于，它不仅解答了“如何推算降雨强度”这一核心问题，更引导读者深入思考“为何如此推算”，以及“如何在此基础上做得更好”，为理解和应对日益严峻的气候变化和与之相关的极端天气事件提供了坚实的科学支撑。

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这本《降雨强度之推算》的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调，配上错综复杂的等值线图，立刻让人联想到气象学的严谨与神秘。我本以为这是一本纯理论的教科书，读起来可能会枯燥乏味，结果却大大出乎我的意料。作者在开篇部分，并没有直接跳入复杂的数学模型，而是用了一种近乎散文诗的笔调，描绘了不同地域降雨现象的千姿百态。比如，他细致地描述了热带季风区那种倾盆而下的暴雨，雨滴仿佛不要钱似的砸下来，以及温带海洋性气候下那种连绵不绝、润物无声的毛毛雨。这种文学性的引入，极大地降低了初学者的门槛，让人感觉不是在啃一本学术著作，而是在跟随一位经验丰富的气象学家进行一场 Field Trip。他巧妙地将历史上的重大洪水事件作为引子，探讨了人类对降雨强度认知的演变过程，这不仅仅是科学史的梳理，更是一面映照人类文明与自然力量博弈的镜子。尤其让我印象深刻的是他对“极端事件”的定义和分类，那种严谨又不失人情味的叙述方式，让原本冰冷的专业术语瞬间变得立体起来。这本书在基础概念的铺陈上，绝对是下了苦功的，每一个定义，每一个基本公式的推导，都像是精心打磨的工艺品，每一个细节都经得起推敲，让人对后续的深入学习充满了信心和期待。

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这本书的实操性部分简直是为一线工程师量身定做的。很多气象学著作往往停留在理论层面，一涉及到实际操作就变得含糊不清，但《降雨强度之推算》在这方面表现得尤为扎实。它详细介绍了多种常用的统计学模型，比如Gumbel分布、Log-Pearson Type III分布，甚至是更前沿的非平稳时间序列模型。更可贵的是，作者没有仅仅停留在公式的展示，而是提供了清晰的软件操作指南。虽然书中没有明确指出具体的软件名称，但它提供了一套完整的算法逻辑和数据处理流程，即使用户使用不同的编程语言或专业软件，也能依葫芦画瓢地进行复现。我特别关注了其中关于“区域化频率分析”的章节，作者介绍了一种基于地理信息系统（GIS）与气象数据耦合的方法，来解决单个测站数据量不足的问题，这个思路在基础设施建设（如水库设计、城市排水系统规划）中具有极高的应用价值。书中大量引用的实际案例，数据来源可靠，推算结果也与已发生的灾害数据进行了交叉验证，这种严谨的自洽性，极大地增强了读者对模型可靠性的信任感。

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这本书给我最大的震撼在于它对“不确定性”的尊重和量化。在很多工程计算中，人们倾向于寻求一个单一、确定的答案，但这在复杂自然现象面前是极其危险的。《降雨强度之推算》却花了相当的篇幅来探讨如何量化和管理这种不确定性。作者不仅讲解了置信区间和误差分析的标准方法，还引入了贝叶斯推断的思想来处理先验信息和观测数据的融合问题。我尤其欣赏他将风险评估的概念贯穿始终，强调降雨强度的推算不仅仅是一个数学问题，更是一个社会经济风险管理决策的输入。书中最后一部分关于“不确定性传播路径”的分析，清晰地展示了数据误差、模型选择偏差和参数估计失误如何层层累积影响到最终的工程安全裕度。这种前瞻性的、强调系统性风险的视角，让这本书超越了一般的专业技术手册，上升到了一个更宏观的工程哲学层面。阅读完毕后，我不再仅仅关注“应该用哪个公式算得更准”，而是开始思考“在现有认知水平下，我们能承担多大的预测风险”。这本书的价值，就在于它培养了读者这种审慎和全面的思维方式。

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我对这本书的结构安排简直要拍案叫绝。它没有采取传统的“先理论后应用”的线性叙事，而是采用了螺旋上升的教学法。第一部分搭建了基础框架，包括概率论在气象数据分析中的应用，以及如何筛选和清洗观测数据，这些都是至关重要的“内功”。但最精彩的是第二部分，作者没有直接给出最终的推算模型，而是引入了不同学派对降雨生成机制的争论。读到这里，我仿佛置身于一场跨越数十年的学术研讨会中，听着不同的专家们唇枪舌剑，阐述各自基于物理学或统计学的方法。这种“辩论式”的教学，使得读者不再是被动接受知识，而是主动参与到科学思辨的过程中去。例如，关于极端降雨的“阈值”设定，书中分别对比了基于历史最大值和基于频率分析的不同结果及其在工程实践中的适用性差异。这种多角度的剖析，极大地拓宽了我的视野，让我意识到任何一个科学模型都不是万能的“真理”，而是在特定约束条件下的最优解。书中的图表制作也非常精良，那些三维概率密度函数图，色彩过渡自然，标注清晰，即便是初次接触高维统计学的读者也能快速领会其精髓。总而言之，这本书在学术深度和教学趣味性之间找到了一个近乎完美的平衡点。

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从作者的写作风格来看，我感觉这应该是一位在业界摸爬滚打多年的资深专家，他的文字里透着一股务实和对细节的偏执。这本书的行文风格非常沉稳，没有丝毫浮夸或故作高深的倾向。在讨论复杂模型的局限性时，作者显得尤为坦诚，他会毫不避讳地指出当前推算方法在预测“黑天鹅”事件时的固有缺陷，而不是一味地夸大模型的预测能力。比如，在讨论气候变化背景下，历史数据分布可能不再具有代表性时，作者提出了“动态权重调整”的概念，虽然理论难度较大，但其思想内核——即承认变化、适应变化——非常具有指导意义。此外，书中对专业术语的解释也堪称典范，每一个术语的定义后面，都会附带一句生活化的比喻或者一个工程场景的应用，这确保了读者在深入理解专业内涵的同时，不会迷失在术语的迷宫里。这种亦师亦友的写作姿态，让这本书读起来非常舒服，它不是高高在上的指导，而是同行间的深入交流，让人感到亲切而又受益匪浅。

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