气象数据统计分析方法 （2015） 黄嘉佑

风往北吹

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《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。


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




                                                

我的尾巴呢

谢谢分享，正想看一下这本书

baishizhou

学习一下经典

croton

哇！改版了~~自己本科时候的那本还是那种黄黄的表皮

风往北吹

croton 发表于 2018-12-28 21:29
哇！改版了~~自己本科时候的那本还是那种黄黄的表皮

这是另外一本书呢。不是本科学习的教材新版。

心平气和

业务工作的参考书

啦咯啦咯啦咯了

学习

cookie-o-o

看目录，内容还是非常丰富的。

Quincy

非常实用~

随缘

学习学习啊

biubiubiu

看看内容{:eb508:}

robindct

黄老师的书，顶一个