本书综合阐述了应用天气遥感信息结合常规大气观测构造“再生分析”的技术和原理。书中对遥感信息在气象观测、研究、分析、预测等方面技术发展进行了系统论述。既重视理论,也给出构造“再生分析场”的实际庆用研究。全书共有九章,第一章:大气遥感构造“再生分析场”技术,第二章:遥感数字图像技术,第三章:云导风分析原理,第四章:陆-气遥感场结构变分模型,第五章:大气遥感场点-面相关结构综合模型,第六章:大气遥感场统
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如果用一个词来概括这本书的风格,我会选择“严谨的探索性”。它不像一本纯粹的教科书,更像是一份集合了多年一线研究经验的详尽技术报告。我注意到,书中对辐射传输模型的选择和参数化也进行了详尽的对比分析,特别是针对被动微波遥感中水汽和液态水含量反演时,不同谱线和吸收参数的选取对最终再分析结果精度的影响,作者给出了细致的敏感性图谱。这对于我们进行模型验证和对比研究具有指导意义。此外,书中对数据同化系统中的“弱导得性”问题——即遥感观测对模式状态变量影响有限——的讨论,结合迭代求解器的效率优化,展示了计算科学在地球系统科学中的核心地位。这本书不仅是学习大气遥感和再分析技术的宝贵资料,更像是一本激发研究方向和创新思路的催化剂。它让我开始重新审视我们目前数据处理流程中的一些“约定俗成”的做法,并启发我去探索更具鲁棒性和前瞻性的数据融合策略。
评分阅读体验上,这本书给我的感觉是既有宏大的架构,又不失精妙的细节把控。比如,在讨论如何利用卫星观测数据校正大气可降水量(PWV)的再分析时,作者并没有简单地采用通用的卡尔曼滤波,而是深入探讨了基于粒子滤波的非线性数据同化方案在处理遥感亮温数据时的适用性和计算效率问题,这涉及到很深的概率论和优化理论。我特别欣赏作者在介绍新的再分析场构造技术时,总是能追溯到其理论的源头,比如对变分同化方法(3D-Var/4D-Var)在引入遥感观测因子时的敏感性权重分配的探讨,这对于我们理解“为什么”某个技术有效至关重要。此外,书中还涉及了机器学习方法在遥感反演中的初步应用,虽然篇幅不长,但其对未来发展趋势的把握,显示出作者的视野开阔。这本书显然是面向有一定专业背景的读者群体,它不迎合初学者,而是直接挑战我们现有的认知,推动我们在专业领域进行更深层次的思考和实践。
评分拿到这本书后,我首先被它严谨的学术态度和清晰的章节组织所吸引。我本来以为这会是一本偏向于工程实现的工具书,但它在开篇部分对大气遥感基础理论的梳理,以及对数值天气预报(NWP)模式中同化框架的介绍,展现了作者深厚的学术功底。特别是关于背景场误差协方差估计的部分,作者没有停留在传统的假设,而是引入了最新的集合统计方法,并结合实际观测数据的敏感性分析进行了论证,这让我眼前一亮。我立刻翻阅了关于地表参数反演和云、气溶胶廓线重构的那几章,发现书中不仅详细介绍了反演算法的数学形式,还穿插了大量的图表和对比实验结果,直观地展示了不同技术路线的优劣。对于像我这样需要构建区域气候模型侧重于边界层过程的学者来说,书中关于如何利用遥感反演的地表能量通量数据来约束模式的物理参数化方案,提供了非常具体的步骤指导,这比那些泛泛而谈的文献综述要实用得多。它不仅仅是在“讲原理”,更是在“教你如何做”。
评分这本《大气遥感再分析场构造技术与原理》光是书名就让我产生了浓厚的兴趣,因为它触及了当前地球科学研究的前沿领域。我最近一直在关注大气数据同化和再分析技术的发展,市面上许多书籍要么过于侧重理论推导,晦涩难懂,要么则只是简单罗列了应用案例,缺乏对底层技术细节的深入剖析。我期待这本书能填补这个空白,提供一个既有扎实理论基础,又能指导实际操作的桥梁。特别是“构造技术”这四个字,暗示了书中可能包含了如何将不同来源、不同尺度的遥感观测数据,经过严谨的预处理和质量控制,最终融入到大气模型框架中的具体流程和方法。如果书中能详细阐述如何处理遥感数据的系统误差、如何进行多源数据融合,以及如何评估再分析场在特定区域或特定气象要素上的可靠性,那对于我们这些需要利用再分析数据进行气候变化归因或短期天气预报验证的研究人员来说,无疑具有极高的参考价值。我特别关注其在处理新型高分辨率遥感资料,例如星载激光雷达或高光谱辐射计数据时的独到见解,希望它能为我们解析复杂大气过程提供全新的视角和工具。
评分这本书的价值,我认为很大程度上体现在它对“技术”与“原理”之间相互作用的深刻阐释上。很多教材在讲解原理时,往往脱离了实际数据的复杂性;而在介绍技术实现时,又常常忽略了背后的物理和数学逻辑。而《大气遥感再分析场构造技术与原理》在这方面找到了一个极佳的平衡点。例如,在处理遥感数据中的云掩模和质量控制环节,书中详细描述了如何设计一套动态阈值系统来适应不同区域和季节的大气条件,这远比教科书中给出的静态标准要复杂和实用得多。更让我印象深刻的是,书中专门用一个章节探讨了再分析场的“漂移”问题,即随着时间推移,由于观测系统、模型分辨率的迭代更新,不同时期的再分析场之间可能存在系统性差异。作者提出的基于参考观测网络的相对校准方法,为评估长期气候序列的可靠性提供了坚实的理论支撑。这种对实际应用中“痛点”的精准捕捉和深入分析,是衡量一本专业书籍是否真正优秀的重要标准。
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