气象数据统计分析方法

图书标准信息

• 作者 黄嘉佑、李庆祥 著
• 出版社 气象出版社
• 出版时间 2015-03
• 版次 1
• ISBN 9787502957926
• 定价 100.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 506页
• 字数 828千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《气象数据统计分析方法》主要介绍了近代数据处理与统计方法及其在各类气象分析中的应用，并加入了许多21世纪以来国际上在气象应用统计领域的一些最新成果。此外，还将一些常用的数据处理方法的基本原理和计算步骤编写在附录中，希望有助于气象工作人员参考使用。

　　本书可以作为具有一定气象学基础的气象及相关行业技术人员从事相关研究及业务工作的参考书，也可以作为气象学硕士、博士研究生开展相关研究的参考书或教材。

【目录】

第1章气象资料与数据

1.1气象数据的特征

1.2气象数据的类型

1.3气象数据的描述

1.4数据整理的方法论

参考文献

第2章大气基本状态

2.1大气平均状态的描述

2.2大气状态的异常

2.3大气平均状态的代表性

2.4大气平均状态的差异性

2.5大气状态出现的频率

2.6大气变量的分布

2.7大气状态的分级

2.8大气异常的极端状态

2.9大气变量的数据变换

参考文献

第3章大气变量的相互关系

3.1大气状态的关联性

3.2信息关联

3.3列联表

3.4级别变量的相关

3.5连续变量的相关

3.6偏相关

3.7不同时刻的交叉相关

3.8不同时段的相关

3.9变量的瞬时相关

3.10变量相关程式关系

3.11多个变量的相关

3.12变量变化的相似性

参考文献

第4章大气变量的时间演变特征

4.1离散变量持续性

4.2连续变量的持续性

4.3变量的变化趋势

4.4变量变化趋势的检验

4.5变量变化的突变

4.6变量变化的周期性

4.7两个变量变化的交叉周期性

4.8变量的时间变化滤波

参考文献

第5章大气变量场基本特征

5.1大气变量场基本状态

5.2变量场的变化特征

5.3变量的条件平均场

5.4变量信号场

5.5条件差值场

5.6外力影响特征

参考文献

第6章大气变量场中的相关性

6.1遥相关

6.2高度场时空特征模态

6.3大气涛动

6.4地面要素场时空特征模态

6.5风场时空特征模态

6.6变量场中的关联性

6.7变量场中气候分类

6.8变量场中的波动特征

参考文献

第7章两个变量场的关系

7.1两个变量场的差异性

7.2两个变量场的相似性指标

7.3两个风场相似性

7.4两个变量场的关联性

7.5两个变量场的回归关系

7.6两个变量场的耦合关系

参考文献

第8章多个变量场耦合分析

8.1多变量场的综合模态

8.2风场综合模态

8.3多变量场模态

8.4变量场时间演变模态

8.5联合耦合模态

参考文献

第9章变量场的时间演变特征

9.1变量场的趋势分析

9.2变量场的平均序列演变特征

9.3变量场的时间演变特征提取

9.4变量场的周期变化特征

9.5变量场时间演变模态

9.6风场的时间演变特征

9.7多变量场时间演变特征

9.8周期变化外力成因

参考文献

第10章大气变量的预报

10.1外因子预报模型

10.2持续性预报模型

10.3周期模式预报模型

10.4时间外延预报模型

10.5大气变量场的预报

10.6潜在可预报性

10.7预报的稳定性

10.8预报效果评价

参考文献

第11章大气变量动力统计预报

11.1数值预报产品释用

11.2随机气候模式

11.3动力系统的可预报性

11.4集合预报

11.5降尺度预报

11.6数值预报的统计订正

参考文献

第12章气象数据修正、插补和融合

12.1气象资料数据的质量评估与控制

12.2气象资料数据的均一性处理

12.3城市化对气候序列均一性的影响

12.4资料恢复与插补

12.5大气变量场的空问插值

12.6气象数据融合、同化及再分析

参考文献

附录A回归分析

A1单个因子的回归模型

A2多因子线性回归模型

A3逐步回归模型

A4事件概率回归（REEP）

A5Logit回归模型

A6最佳子集回归模型

A7预报残差最小逐步回归

A8权重回归

A9卡曼滤波回归

A10岭回归

A11贝叶斯回归

A12支持向量机回归

附录B判别分析

B1费歇判别方程

B2贝叶斯判别方程

B3逐步判别

B4回归逐步判别

附录C变量场的分解

C1主分量分析

C2经验正交函数分解

C3多变量场经验正交函数分解

C4复向量经验正交函数分解

C5扩展经验正交函数分解

C6联合经验正交函数分解

C7复经验正交函数分解

C8主振荡模态分析

C9独立分量分析

附录D聚类分析

D1因子分析的一般模型

D2主因子分析模型

D3因子轴的转动

D4对应分析

D5串组法

附录E变量场的耦合分析

E1典型相关分析

E2奇异值分解

E3偏最小二乘回归

附录F大气变量时域分析

F1自回归模型

F2滑动平均模型

F3自回归滑动平均模型

F4方差分析模型

F5均生函数模型

F6经验模态分解

F7去趋势的涨落分析

附录G大气变量频域分析

G1变量的频谱

G2功率谱

G3非整谱

G4最大熵谱

G5双谱分析

G6多窗口谱分析

G7滤波

G8交叉谱

G9奇异谱

G10交叉奇异谱

G11小波分析

G12交叉小波谱

附录H大气变量场的谱分析

H1纬向谐波分析

H2高度场的物理量谱

H3高度场的球谐分析

H4时空谱

H5二维空间谱分析

H6变量场中的交叉谱分析

H7多窗口奇异值分析

H8循环平稳经验正交函数分解

附录I马尔科夫概型分析

I1马尔科夫链

I2转移概率

I3绝对概率

I4转移概率矩阵的谱分解

I5马尔科夫性质的检验

附录J神经网络

J1神经元模型

J2神经网络结构

J3网络学习

J4前馈型神经网络

J5径向基函数网络

J6自组织映射网络

附录K统计检验

K1假设检验

K2平均值检验

K3两组样本平均值差异的检验

K4方差检验

K5相关系数的检验

K6变量的分布检验

K7频率的检验

K8趋势检验

K9突变检验

K10蒙特卡洛检验

附录L气象统计常用数表

L1正态分布函数

L2γ2分布

L3F分布

L4t分布