大气环境模式计算方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:气象出版社

作者:

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2002-3

价格:26.00元

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isbn号码:9787502933180

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复杂系统动力学导论：基于非线性分析的视角 图书简介 本书深入探讨了复杂系统动力学的核心理论与前沿方法，旨在为读者构建一个全面且严谨的理论框架，用以理解和分析自然界及工程领域中普遍存在的非线性、非平衡态现象。我们聚焦于如何运用先进的数学工具，特别是混沌理论、分岔分析以及随机过程理论，来揭示复杂系统在不同参数控制下的演化规律与突变机制。 第一部分：复杂系统的基础构建与热力学背景 本书首先回顾了经典物理学和统计力学在描述宏观系统时的局限性，从而引出对复杂系统动力学的迫切需求。我们将复杂的系统定义为由大量相互作用的组分构成的、表现出涌现特性、自组织能力以及对微扰敏感性的系统集合。 第一章：动力学系统的基本要素与相空间几何 本章详细阐述了描述动力学系统的核心数学语言——常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。我们引入了相空间（Phase Space）的概念，并用拓扑学的视角审视系统的轨迹和吸引子。重点讨论了系统的定性分析方法，包括平衡点（不动点）的稳定性分析，并引入了李雅普诺夫函数（Lyapunov Function）作为系统稳定性的判据。此外，对耗散系统和保守系统的区别进行了深入剖析，并展示了相空间体积如何随时间演化（如庞加莱不变量）。 第二章：经典耗散系统的演化与局域稳定性 本章深入研究了线性化方法在分析平衡点附近行为时的有效性。通过计算雅可比矩阵（Jacobian Matrix），我们系统地分类了不同类型的稳定和不稳定不动点，例如鞍点、结点、焦点等。在此基础上，引入了特征值分析，明确了系统从稳定态向不稳定态转变的临界条件。我们还探讨了定性理论在二维系统分析中的强大作用，例如绘制相平面图，识别极限环（Limit Cycles）的存在性。 第三章：非平衡态热力学与信息熵 本部分将动力学分析与热力学原理相结合。讨论了远离热力学平衡态的系统如何维持其结构和功能。我们介绍了非平衡态热力学的基本框架，关注能量流、熵产生率和系统自发演化的方向。特别是，对耗散结构理论（Prigogine's theory of dissipative structures）进行了详尽的阐述，解释了系统如何在开放边界条件下，通过非线性反馈机制产生有序结构。信息论在系统描述中的应用，如系统熵、互信息和克劳克-赫尔曼（Kramer-Haken）理论中的有效自由度，被用来量化复杂性与有序性。 第二部分：非线性动力学的核心机制——混沌与分岔 本部分是本书的核心，专注于解析系统在参数变化下发生的结构性转变以及出现不可预测行为的机制。 第四章：分岔理论：系统结构的变化 分岔是理解复杂系统转型的关键。本章系统地介绍了分岔的分类和分析技术。我们从最简单的一维分岔（如鞍结分岔、超临界/次临界Hopf分岔）开始，逐步过渡到描述高维系统的余量法（Normal Form Theory）。重点解析了周期倍增分岔（Period-Doubling Bifurcation）和扭曲振子分岔（Saddle-Node on Limit Cycle, SNLC），这些机制是系统从规律性振荡过渡到混沌的常见路径。我们还讨论了滞后现象在工程系统（如电路、机械振动）中的重要意义。 第五章：混沌的数学特征与度量 本章深入探究了混沌动力学的本质。混沌并非随机，而是由系统的确定性方程所产生的对初始条件的极端敏感性（蝴蝶效应）。我们详细介绍了庞加莱截面（Poincaré Sections）作为降维工具，用于识别吸引子的结构。对混沌系统的量化分析是本章的重点，包括： 1. 李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）：如何通过计算正的李雅普诺夫指数来确定系统的混沌程度。 2. 关联维数（Correlation Dimension）和信息维数：用于计算吸引子的分形（Fractal）结构，从而量化其复杂性。 3. 功率谱分析：如何通过谱分析来区分周期性、准周期性和混沌行为。 第六章：通往混沌的路径：周期性与准周期性 系统演化到完全混沌之前，通常会经过一系列过渡状态。本章聚焦于这些中间态。首先，讨论了准周期振荡（Quasiperiodicity）及其在二维环面上的动力学表现，这通常涉及两个或多个不同频率的振荡耦合。然后，深入分析了著名的费根鲍姆常数（Feigenbaum Constants），解释了级联周期倍增如何精确地引导系统进入混沌窗口。此外，我们还探讨了混沌闸锁（Chaos Windows）现象，即在参数空间中混沌区域中嵌入的稳定周期窗口。 第三部分：随机过程与噪声驱动的复杂性 现实世界中的复杂系统总是受到环境噪声和内部随机扰动的共同作用。本部分引入随机微分方程（SDE）来更真实地模拟这些系统。 第七章：随机动力学基础与SDE 本章为读者提供了随机过程的数学基础，特别是维纳过程（Wiener Process）和布朗运动。核心在于介绍伊藤积分和伊藤引理，这是分析随机微分方程的关键工具。我们将确定性系统与随机扰动相结合，形成了随机动力学模型。我们对比了高斯白噪声和有色噪声对系统演化的不同影响。 第八章：随机共振与噪声对系统的调节作用 一个反直觉但重要的发现是，适度的噪声可以增强而非削弱系统的响应能力，即随机共振（Stochastic Resonance）现象。本章详细分析了随机共振的发生机制，特别是在阈值系统和欠阻尼双稳态系统中的表现。此外，我们探讨了噪声对系统分岔结构的影响，例如噪声如何使临界点附近的系统行为变得模糊，或者如何诱导非线性系统从一个稳定态跳跃到另一个稳定态（陷阱理论，Escape Rates）。 第四部分：复杂网络与空间效应的耦合 现代复杂系统研究越来越多地面向大规模互联结构，因此本部分将动力学与网络科学和空间扩散相结合。 第九章：网络动力学与同步现象 我们将复杂的系统视为由节点（组分）和连接（相互作用）构成的网络。本章讨论了网络拓扑结构（如小世界、无标度网络）对系统整体动力学行为的决定性影响。重点分析了同步现象，包括全局同步、群同步和部分同步。我们研究了耦合强度、延迟效应以及网络异质性如何影响同步的临界耦合常数。 第十章：空间效应与模式形成 当系统组分在空间上分布且存在扩散或迁移时，动力学行为会耦合空间维度。我们引入了反应-扩散方程（Reaction-Diffusion Equations）作为描述空间结构形成的基础模型。本章深入探讨了图灵不稳定性（Turing Instability），解释了为何在一个均匀混合的系统中可以自发形成空间图案（如斑点、条纹）。此外，探讨了波的传播、旅行波解以及在非均匀介质中出现的空间混沌现象。 结论：展望与应用领域 全书的最后部分总结了复杂系统动力学为不同科学领域提供的统一分析范式。我们简要地概述了这些方法在气候变率、生态系统稳定性、神经元网络放电模式、以及金融市场波动分析中的潜在应用，强调了非线性分析在应对“黑天鹅”事件预测和系统韧性评估中的不可替代性。本书的数学深度旨在为读者提供一个坚实的工具箱，以便独立进行高水平的建模和分析工作。

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作为一个多年从事数值模拟领域的研究人员，我一直在寻找一本能够系统梳理大气环境模式计算方法最新进展的参考书。过去，我主要依赖于零散的期刊论文和一些偏重理论推导的经典著作，但这些资料往往更新不够及时，或者在将理论与实际计算实现之间存在一定的鸿沟。这本书的标题《大气环境模式计算方法》正中我的下怀，它暗示了一种全面而深入的探讨，涵盖了从基础理论到具体实现的全过程。我非常期待书中能够详细阐述当前主流的大气模式，如WRF、GEOS-Chem等，在数值算法上的选择和优化，例如，它们是如何处理网格分辨率、时间步长、边界条件等关键参数的？书中是否会涉及一些先进的并行计算技术和高性能计算架构的应用，以应对日益增长的计算需求？此外，我想了解书中是否会讨论模型中的不确定性量化和误差传播问题，以及如何通过敏感性分析和参数优化来提高模式的可靠性和准确性。对于我这样的专业人士而言，一本能够提供扎实理论基础、指导实际操作，甚至启发新研究方向的著作，将是极具价值的。我尤其关注书中是否会讨论一些前沿的计算方法，例如机器学习在模式改进中的应用，或者数据同化技术的最新进展。

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这本书的标题非常直观，一眼就能看出它聚焦于大气环境模式的计算方法。我本身是对环境科学和气象学有浓厚兴趣的爱好者，虽然不是专业研究者，但一直想深入了解那些支撑着我们对空气质量、气候变化等重要议题进行预测和分析的“幕后英雄”。想象一下，我们看到的关于雾霾预警、台风路径预测，乃至更宏观的气候变化趋势报告，背后都离不开复杂的数学模型和精密的计算。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我特别好奇书中会如何讲解这些模型的构建原理，例如，它是如何将大气中各种复杂的物理化学过程，如污染物扩散、化学反应、辐射传输等，抽象成数学方程的？又是如何利用高性能计算技术来求解这些方程组的？我希望能学到一些关于数值方法、离散化技术以及不同尺度模型（例如，从区域模型到全球模型）在计算策略上的差异。而且，对于一个普通读者来说，理解这些计算方法不仅仅是学习抽象的理论，更重要的是能够理解它们是如何转化为实际应用的，如何帮助我们做出更明智的环境保护决策。我期待书中能够通过清晰的图示和案例，将这些复杂的概念具象化，让我这位门外汉也能窥见大气科学计算的魅力所在。

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作为一个对地球科学和环境政策感兴趣的业余爱好者，我总是被那些能够解释复杂现象的科学工具所吸引。大气环境模式，在我看来，就是这样一种强大的工具，它帮助我们理解和预测地球大气系统的行为。我希望这本书能够深入浅出地介绍这些模式背后的“计算魔法”。具体来说，我非常想了解，在计算过程中，科学家们是如何处理大气中那些瞬息万变、相互关联的物理化学过程的？例如，当一道阳光照射到大气中，它如何被计算以影响温度和化学反应？当污染物从一个地方扩散到另一个地方，这个扩散过程是如何被数值模拟出来的？我特别好奇书中是否会讲解一些关于模型校准和验证的方面，毕竟，一个好的模型不仅仅是理论上的严谨，更重要的是它能够真实地反映我们观测到的现象。如果书中能提供一些不同类型大气模式的对比，比如，侧重于天气预报的模式和侧重于长期气候变化的模式，在计算方法上有什么不同之处，那将非常有启发性。总而言之，我期待这本书能让我这位非专业读者，也能对大气环境模式的计算方法有一个清晰、深刻的认识，从而更好地理解那些关于我们赖以生存的大气环境的讨论。

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从一个教育者的角度审视这本书的书名，我立刻联想到它可能是一本极具潜力的教学材料。在我教授大气科学相关课程时，学生们常常在理解抽象的数值模型和计算过程时遇到困难。一本能够系统性地讲解大气环境模式计算方法的教材，将极大地减轻我的教学负担，并为学生提供一个扎实的学习基础。我期待这本书能够结构清晰，从基础的数值分析方法，如有限差分、有限体积法等，逐步深入到大气模式特有的算法，例如，如何处理大气动力学方程的求解，如何耦合辐射传输和化学反应模块的计算。书中是否会包含一些经典的算法实现示例，或者提供一些易于理解的伪代码，帮助学生理解算法的逻辑？此外，对于初学者而言，理解不同模式的适用范围和优缺点至关重要，我希望书中能够对此有所阐述，并对各种计算方法的计算效率和精度进行比较分析。如果书中还能引导学生思考，如何在实际教学中利用这些计算方法，例如，设计一些小型计算练习，或者布置与模式应用相关的项目，那将是极大的增值。

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作为一名对环境保护有着强烈责任感的普通公民，我一直关注着我们所生存的大气环境的种种问题，从雾霾的形成到气候变化的挑战，无不牵动着我的心。当我看到这本书的书名时，我感到一丝欣喜，同时也带着一丝疑惑。我理解“计算方法”这个词汇可能意味着一些非常技术性的内容，但我更希望它能用一种更容易理解的方式，向我这样非专业人士解释清楚，那些我们经常在新闻中听到的“模型预测”是如何得出的。我迫切想知道，这本书是否能解释清楚，为什么有时候模型预测会不准？影响模型准确性的因素有哪些？书里会不会讲到，科学家们是如何通过大量的观测数据来“喂养”这些模型，让它们变得越来越聪明？我特别期待能看到一些关于模型如何模拟污染物扩散过程的介绍，比如，一场雨或者一阵风，会对空气中的污染物产生怎样的影响，这些影响又是如何被模型捕捉到的？如果书中能够用生动有趣的语言，结合一些生活化的例子，比如模拟一次发生在城市里的污染事件，或者解释季节性空气质量变化的原因，那将是对我来说最好的学习方式。我不想被复杂的公式吓倒，我只想理解大气环境是如何被“计算”出来的。

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