神经网络气象预报建模理论方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:气象出版社

作者:金龙

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2004-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787502939281

丛书系列:

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《大气科学的计算革命》 随着计算机算力的飞速发展和海量观测数据的涌现，传统的大气科学研究正经历一场深刻的变革。本书旨在为读者描绘这一“计算革命”的全景图，深入探讨计算方法如何重塑我们理解、模拟和预测地球大气的面貌。 第一部分：理论基石与方法论演进 本部分将追溯大气科学计算方法的发展历程，从早期的解析模型到数值模型，再到现代的统计和机器学习驱动的建模。我们将重点关注那些支撑这些计算方法的核心理论，包括： 连续介质力学与流体动力学: 介绍支撑大气运动的基本物理定律，如纳维-斯托克斯方程，以及它们如何被离散化和求解。探讨有限差分、有限元、谱方法等数值求解技术的原理、优缺点及其在不同尺度大气模拟中的适用性。 热力学与辐射传输: 阐述大气中能量交换和辐射过程的物理机制，以及如何在模型中进行准确的参数化。介绍辐射传输方程的数值求解方法，以及它们在气候模型和天气预报模型中的作用。 统计学与概率论在气象学中的应用: 深入讲解蒙特卡洛方法、贝叶斯推断、卡尔曼滤波等统计工具在数据同化、不确定性量化和模型后处理中的应用。探讨如何利用统计模型来识别和利用大气过程中的不确定性。 数据科学与模式识别: 介绍降维技术（如主成分分析）、聚类分析、分类算法等在分析海量气象数据、识别天气模式和气候异常中的作用。 第二部分：模拟与预测的先进技术 本部分将聚焦于当前大气科学领域最前沿的计算模拟与预测技术，重点介绍与这些技术相关的理论框架和方法论： 数值天气预报（NWP）的演进: 详细分析现代NWP模型的设计理念，包括动力框架、物理过程参数化、网格分辨率选择以及计算效率的优化。探讨集合预报系统（EPS）的理论基础，如何通过多模式集合和多初始条件集合来量化和传播预报不确定性。 地球系统模型（ESM）的构建与应用: 介绍ESM如何整合大气、海洋、陆地、冰雪和生物圈等地球子系统的相互作用，以及它们在长期气候变化模拟中的理论挑战。重点阐述模型耦合技术、跨圈层过程参数化以及计算资源的分配策略。 数据同化技术: 深入讲解数据同化在提高初始场精度、融合多源观测数据（卫星、雷达、地面站等）方面的关键作用。详细介绍三维变分（3D-Var）、四维变分（4D-Var）、集合卡尔曼滤波（EnKF）等主流数据同化方法的理论原理、数学框架和计算实现。 后处理与偏差订正: 探讨如何通过统计后处理技术（如MOS、BMA）来订正NWP模型的系统性偏差，提高预报产品的可用性。介绍模型输出统计（MOS）的理论基础，以及贝叶斯模型平均（BMA）在量化不确定性和提供校准概率预报方面的优势。 第三部分：前沿计算方法在气象领域的探索 本部分将探讨新兴的计算范式和技术如何为大气科学研究开辟新的道路： 机器学习与人工智能在气象中的潜力: 介绍机器学习的基本原理，如监督学习、无监督学习、深度学习，并探讨它们在天气分类、极端天气事件识别、降水临近预报、云和降水参数化等方面的应用潜力。讨论深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在处理时空序列气象数据时的优势。 高性能计算与并行算法: 阐述大规模计算模型对高性能计算（HPC）的需求，以及并行计算（如MPI、OpenMP）和GPU加速技术在模型运行中的重要性。探讨高效的并行算法设计和优化策略。 不确定性量化与可解释性: 探讨在复杂的计算模型中如何有效地量化不确定性，并介绍一些提高模型可解释性的方法，以理解模型输出背后的物理过程。 气候数据挖掘与模式发现: 介绍如何利用先进的数据挖掘技术从海量历史气候数据中发现隐藏的长期趋势、周期性振荡和遥相关模式，为气候变化研究和预估提供新的视角。 本书将通过清晰的理论阐述、详实的算法介绍和前沿的研究方向展望，带领读者深入理解大气科学计算革命的核心驱动力，以及计算方法在现代气象研究与应用中所扮演的关键角色。本书适合大气科学、计算科学、地理信息科学等相关领域的学生、研究人员及从业者阅读。

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我在工作中经常需要处理大量的气象数据，并试图从中找出规律来指导决策。一直以来，传统的统计模型在处理复杂的海量数据时，总显得力不从心。《神经网络气象预报建模理论方法与应用》这本书的出现，为我提供了一个全新的视角和强大的工具。它系统地介绍了神经网络在气象预报建模中的各种理论和方法，从基础的原理到高级的应用，内容非常全面。我最感兴趣的是书中关于如何利用神经网络处理高维、非线性、时空耦合的气象数据的讨论。书中对不同模型架构的分析，以及它们在实际应用中的效果对比，让我对如何选择和优化模型有了更清晰的认识。此外，书中还提供了许多关于数据预处理、模型训练和评估的实用技巧，这些对于我这样的实践者来说，非常有价值。这本书让我看到了利用人工智能技术提升气象预报能力的光明前景。

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说实话，一开始我对《神经网络气象预报建模理论方法与应用》这本书并没有抱太高的期望，觉得它可能会比较晦涩难懂。然而，事实证明我的担心是多余的。作者以一种非常友好的方式，将复杂的神经网络理论娓娓道来，让即使是对深度学习不甚了解的读者也能轻松上手。书中对于各种神经网络模型的介绍，都配有清晰的图示和易于理解的比喻，这大大降低了学习门槛。我尤其喜欢书中对一些实际气象预报问题的分析，比如如何利用卷积神经网络来识别云图中的模式，或者如何用循环神经网络来预测未来几天的气温变化。这些案例让我觉得神经网络离我们并不遥远，而是实实在在能够解决实际问题的工具。书中对于模型参数的调整、训练过程的监控以及结果的解释，都提供了非常实用的建议，这对于我这样想要将所学知识应用到实践中的读者来说，简直是雪中送炭。

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作为一名经验丰富的天气预报员，我一直对新兴技术在气象领域的应用保持着开放的态度。接触到《神经网络气象预报建模理论方法与应用》这本书后，我对其严谨的学术性和前瞻性的视野印象深刻。书中对于神经网络在气象预报中的理论基础进行了全面梳理，从数学原理到算法实现，都做了细致的讲解。我尤其欣赏它对不同神经网络模型在处理高维、多变且具有时空相关性的气象数据时，所展现出的优越性的详细阐述。这本书并没有停留在理论层面，而是通过大量的实际案例，生动地展示了如何将这些理论知识转化为实际的预报工具。书中对如何利用神经网络模型来捕捉大气动力学和物理过程的复杂非线性关系，以及如何提高预报的精度和时效性，都提供了许多宝贵的见解。这本书不仅让我对神经网络有了更深入的认识，更重要的是，它启发了我思考如何将这些先进的技术融入到我们日常的天气预报工作中，以提升整体的预报服务水平。

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我是一名正在从事气象数据分析的研究生，对神经网络在气象预报领域的应用一直非常关注。之前阅读过不少相关的英文文献，但总觉得缺乏一个系统性的中文理论框架。《神经网络气象预报建模理论方法与应用》的出现，无疑填补了这一空白。它在理论深度上做得相当出色，不仅深入剖析了多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等经典模型的工作原理，还详细阐述了它们在处理气象时间序列数据、空间信息以及复杂非线性关系时的独特优势。书中对模型训练过程中的优化算法、正则化技术以及防止过拟合的策略的讲解，也极其到位，帮助我更深刻地理解了如何构建稳定且性能优越的预报模型。更难能可贵的是，这本书并非纸上谈兵，它通过大量的实际应用案例，如台风路径预测、降雨量预报、温度变化预测等，展示了神经网络模型的强大能力，并对这些案例背后的建模思路、数据选择以及结果解读进行了深入剖析，为我的研究提供了丰富的思路和借鉴。

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这本《神经网络气象预报建模理论方法与应用》真是让我眼前一亮！作为一名对气象领域有着浓厚兴趣但又缺乏深入理论知识的爱好者，我一直希望能找到一本能将复杂概念清晰阐述，同时又兼具实践指导意义的书籍。这本书恰恰满足了我的需求。它并没有像一些教科书那样枯燥乏味，而是以一种引人入胜的方式，将神经网络这一前沿技术与气象预报这一实际应用紧密结合。从最基础的神经网络原理讲解，到如何将其应用于构建各种复杂的气象模型，再到实际案例的分析，内容层层递进，逻辑严谨。我尤其欣赏其中对于不同神经网络架构在气象预报中优势与劣势的详尽对比，这让我对如何选择最适合特定预报任务的模型有了更清晰的认识。此外，书中对数据预处理、特征工程以及模型评估等关键环节的详细介绍，也为我提供了宝贵的实操指导。读完后，我感觉自己对气象预报建模的理解上升了一个全新的高度，也充满了将所学知识应用于实际的信心。

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