具体描述
* A one-stop collection of weather data, essential when designing buildings and HVAC systems in cities with different climates * Includes tables of weather data for cities throughout the US. 355 cities in Canada and Mexico, and 100 cities throughout the rest of the world * The weather data resource for engineers and project managersOne-stop weather database A valuable weather data resource for engineers and project managers, Michael Kjelgaard's Engineering Weather Data is loaded with data you'll find essential for designing buildings and HVAC systems in cities with different climates. You get table after table of important weather statistics, organized by city for easy look-up, including tables of weather data for cities throughout the US -- plus 355 cities in Canada and Mexico, and 100 cities throughout the rest of the world. Material is derived mostly from the National Weather Service (NWS), the National Renewable Energy Lab (NREL), and ASHRAE, and includes notes and methodologies for: *ASHRAE Design Conditions *Ventilation Heating and Cooling *Humidification Systems * Bin Data *Degree Day Data *Economizer System Savings *Air to Air Heat Recovery *Engineering Weather Data
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用户评价
这本书的视野停留在全球或区域气候尺度，对于“工程”这个应用领域特有的微气候影响考虑得不够深入。例如，在讨论城市热岛效应或复杂地形下的气流组织时，内容显得过于宏观，缺乏对具体城市街区、高层建筑群周围湍流边界层变化的研究。我本期望这本书能包含一些关于计算流体力学（CFD）模型如何利用特定的边界条件（如地表粗糙度、植被覆盖率）来细化天气参数输入的章节。目前的内容更像是对传统气象学中宏观模型的复述，对于现代工程越来越依赖的高分辨率模拟技术，这本书提供的指导价值有限。它没有触及如何将遥感数据（如MODIS或Landsat）中提取的地表信息，有效地融入到传统的数值天气预报模型中，以提高局部工程场地的天气预测精度。总而言之，它提供的是“大背景”的天气知识，但我们工程界需要的是“针尖”大小的、高精度的、与场地微环境直接相关的气候输入。
评分这本“工程天气数据”读起来，就像是在听一位非常博学的气象学家娓娓道来他毕生的研究成果，但遗憾的是，他似乎忘记了听众中有很多是带着具体的工程图纸来的。我翻阅了关于风玫瑰图和降雨强度-历时曲线的部分，发现其中引用的模型和统计方法非常经典，无可指摘，但它们大多停留在“是什么”和“为什么”的层面，对于“如何高效获取、清洗和应用特定地点的最新数据”这个核心诉求，着墨太少。比如，书中详细介绍了不同类型辐射计的工作原理和误差来源，这很棒，但对于一个结构工程师来说，他更关心的是如何从国家气象局的在线数据库中下载经过质量控制的太阳辐射数据，并将其准确地输入到能源模拟软件中。这本书对数据源的介绍非常模糊，缺乏一个明确的实践路径图。我花了大量时间在查阅附录和脚注，试图追溯这些基础数据的来源和更新频率，结果发现这些信息需要我去查阅其他更专业的数据库文档，这完全偏离了我购买一本“工程数据”手册的初衷——我希望它能成为一个集成的信息枢纽，而不是一个理论的起点。
评分从结构和排版的角度来看，这本书的严谨性毋庸置疑，每一个公式的推导都逻辑缜密，参考文献也覆盖了各个年代的重要文献。但是，这种极端的学术倾向，使得阅读体验变得相当枯燥和吃力。我感觉自己像是在攻克一个高级统计学难题，而不是在查阅一本旨在提高工程效率的参考资料。特别是在涉及到极端值分析（如百年一遇的洪水水位或十年一遇的强风速）时，书中所用的统计分布函数（如Gumbel分布或Weibull分布）的参数估计方法被描述得过于理论化，没有给出足够的工程实例来演示，在实际应用中如何根据样本数据快速、准确地拟合这些分布，以及如何判断拟合的优劣。我希望能看到一个清晰的流程图：给定一个数据点集合，应该如何选择分布、如何计算置信区间，以及当数据点不足时，工程界通常采用的保守修正策略。这本书似乎假设读者已经对高级数理统计了如指掌，这对于跨学科的工程师群体来说，设置了一个不必要的门槛。
评分这本书的包装和装帧设计真是没得说，拿到手里就感觉分量十足，纸张的质感也挺好，印刷清晰，图表排版看着很专业，但说实话，当我真正翻开内页，试图寻找一些与工程实践紧密结合的、能直接套用的天气数据分析方法时，心里多少有点落差。我期待的是那种可以直接拿来解决实际问题，比如特定区域的极端风荷载、降雪负荷的概率分布模型，或者在气候变化背景下，对现有结构设计标准的修正建议。然而，这本书似乎更偏向于基础的气象学理论介绍，以及对历史气候数据的宏观描述，虽然这些内容无疑是严谨且学术的，但对于一个急需在项目中应用可靠天气参数的工程师来说，深度和广度都略显不足。我希望能看到更多关于如何处理时间序列数据中的不确定性、如何根据特定工程尺度（比如微气候）对区域气候模型进行降尺度处理的案例分析。现在的感觉是，它更像是一本优秀的气象学教科书，而不是一本面向工程应用的工具书，这使得我需要花大量时间去“翻译”这些理论，才能将其转化为可操作的工程输入参数，大大增加了项目前期准备的工作量。
评分购买这本书的初衷是希望它能成为一个关于“如何量化和应用天气风险”的实用指南。然而，阅读下来，我发现它更像是一部关于“天气现象的物理本质和历史记录”的百科全书。书中对气候变化趋势的描述非常详尽，探讨了全球变暖对特定气候指标（如霜冻日数）的长期影响，这对于制定长期基础设施规划是有意义的。但令人困惑的是，它几乎没有提及如何将这些长期趋势融入到当前的设计规范和安全裕度计算中。例如，如果设计寿命是五十年，当前的设计风速是否应该基于历史平均值，还是应该引入 IPCC 的特定排放情景下的预测数据？这本书没有给出任何关于风险评估框架的建议，或者如何根据不同工程的容错性来选择不同的气候数据基准年。这种在理论与实践之间的巨大鸿沟，使得这本书在实际的工程决策支持方面，显得有些力不从心，更像是一种学术上的探讨，而不是一个能帮助决策者量化风险的工具箱。
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