Empirical Methods in Short-Term Climate Prediction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Dool, Huug van den

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 141.25

装帧:HRD

isbn号码:9780199202782

丛书系列:

图书标签:

气候预测
短期气候预测
经验方法
统计建模
时间序列分析
数据同化
数值预测
气候变化
预测技巧
大气科学

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具体描述

This clear and accessible text describes the methods underlying short-term climate prediction at time scales of 2 weeks to a year. Although a difficult range to forecast accurately, there have been several important advances in the last ten years, most notably in understanding ocean-atmosphere interaction (El Nino for example), the release of global coverage data sets, and in prediction methods themselves. With an emphasis on the empirical approach, the text covers in detail empirical wave propagation, teleconnections, empirical orthogonal functions, and constructed analogue. It also provides a detailed description of nearly all methods used operationally in long-lead seasonal forecasts, with new examples and illustrations. The challenges of making a real time forecast are discussed, including protocol, format, and perceptions about users. Based where possible on global data sets, illustrations are not limited to the Northern Hemisphere, but include several examples from the Southern Hemisphere. Includes foreword by Professor Edward Lorenz (Massachusetts Institute of Technology).

好的，以下是为一本名为《Empirical Methods in Short-Term Climate Prediction》的图书撰写的详细简介，此简介专注于阐述与该主题相关的其他领域知识和背景，而不直接提及原书的具体内容。 --- 书籍简介：气候科学、统计建模与数据驱动的洞察力本书旨在深入探讨现代气候科学领域中，那些依赖于观测数据、统计学原理和计算方法来解析和预测短期气候变化（通常指数天到数月的时间尺度）的关键技术栈和理论基础。虽然我们不直接讨论特定方法的细节，但可以勾勒出构建这些预测系统的宏观框架与核心挑战。在当代地球系统科学中，气候预测已不再仅仅是基于物理定律的纯粹动力学模拟。尤其在短时间尺度的预测中，经验方法（Empirical Methods）的效用日益凸显。这些方法的核心在于从浩瀚的历史气候记录中提炼出可操作的模式和关系，这些关系在许多情况下能够比纯粹的物理模型更迅速、更有效地捕捉到大气和海洋系统的瞬时状态变化。第一部分：气候系统的复杂性与数据基础理解短尺度气候预测的挑战，首先需要对地球系统的复杂性有深刻的认识。大气、海洋、冰雪圈和陆面之间的耦合作用，构成了我们试图预测的非线性系统。短期的气候波动，如季节性异常、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的演变、或区域性极端天气事件的先兆，往往是这些子系统间能量和动量交换的结果。观测系统的演进与挑战任何经验方法的基石是高质量的数据。短尺度预测的进步与全球观测网络的现代化密不可分。从地面气象站、探空气球到高分辨率的卫星遥感系统，海量数据以前所未有的速度和精度涌现。然而，这些数据并非完美无缺。数据同质性、空间和时间上的稀疏性、传感器误差、以及数据在不同平台间的校准问题，都是经验建模者必须首先解决的预处理难题。例如，如何有效地融合来自不同平台（如气象雷达、地基GNSS、和微波卫星）的降水估计，以构建一个统一、高时间分辨率的流域水文输入，是该领域长期关注的问题。气候变率的特征分解在应用任何统计工具之前，识别气候信号中的主要变率模态至关重要。这涉及到对高维时间序列数据的降维技术。例如，主成分分析（PCA）及其变体，如经验正交函数（EOF）分析，被广泛用于分离出气候场中方差最大的那些空间模式。识别这些本征模态，例如与北大西洋涛动（NAO）或太平洋年代际振荡（PDO）相关的空间结构，是后续构建预测模型的第一步。经验方法依赖于假设这些主要的、可识别的振荡模式在短期内具有一定的可预测性。第二部分：统计建模的核心原理与应用背景经验方法的核心在于利用统计工具来量化不确定性并构建预测映射。这要求对时间序列分析和多元回归模型有深入的理解。时间序列的平稳性与非平稳性气候时间序列通常表现出复杂的自相关结构。如何处理序列的非平稳性（如趋势、季节性或结构性突变）是构建可靠预测模型的关键。如果不对数据进行适当的去趋势或差分处理，基于历史数据的线性回归模型可能会产生虚假相关。因此，对时间序列进行频谱分析，理解其能量在不同频率上的分布，是区分真信号与噪声的基础工作。预测映射与回归模型短期气候预测很大程度上可以被视为一个“输入-输出”映射问题。输入通常是当前的气候状态（例如，海表温度、大气环流指数），输出则是未来某个时间点的气候状态。经验模型经常采用各种形式的回归技术，从基础的多元线性回归（MLR）到更复杂的局部加权回归（LWR）或广义加性模型（GAM）。关键在于如何选择合适的解释变量（Predictors）集合，这些变量必须具有足够的前兆信息，即它们的变化必须领先于目标变量的变化。这种前兆关系的识别，往往需要领域知识的指导，辅以统计上的滞后相关分析。模型性能评估与交叉验证与所有预测科学一样，经验气候模型必须经过严格的验证。核心在于评估模型在未曾见过的数据集上的泛化能力。交叉验证（Cross-Validation）技术，特别是时间序列专用的滚动预测（Rolling Forecast）或前向链式验证（Forward Chaining Validation），是确保模型不是仅仅“拟合了噪音”的关键。评估指标不仅包括传统的均方误差（MSE），还必须考虑预测的物理意义，例如预测在极端事件发生时的命中率或虚警率。第三部分：集成方法与模式识别的深化随着计算能力的提升，经验方法不再局限于简单的线性回归，而是扩展到了更复杂的、能捕捉非线性交互的集成学习技术。机器学习与模式识别近年来，受惠于计算资源和数据量的爆发式增长，应用机器学习算法来发现数据中隐藏的非线性关系已成为该领域的前沿。例如，如何利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度神经网络（DNN）来模拟复杂的气候系统响应，而不是依赖于预设的线性关系。这些方法在处理高维、非线性关系方面具有潜力，但也带来了新的挑战，比如模型的可解释性（Interpretability）——我们如何确信模型找到的关系是具有物理意义的，而非仅仅是数据拟合的产物。集合预测与不确定性量化短期气候预测的本质特征是其内在的混沌性和不确定性。经验方法通过构建集合（Ensemble）来管理和量化这种不确定性。集合预测不是依赖于单一的最佳估计，而是运行多个略微不同的模型或使用不同的数据子集进行预测，从而生成一个概率分布。对这个分布的分析，包括计算预测的范围（如90%置信区间）以及集合成员之间的离散度，为决策者提供了关于未来气候状态可能范围的全面视图。结语：连接经验与物理的桥梁尽管经验方法在短期预测中表现出色，但其固有的局限性在于，它们本质上是描述性的，而非解释性的。它们可以告诉我们“什么”将会发生，但通常无法清晰地解释“为什么”会发生。因此，未来短尺度气候预测的发展趋势，必然是经验方法与基于物理原理的动力学模型（如数值天气预报的延伸）之间的深度融合。只有将数据驱动的洞察力与对大气和海洋基本物理规律的理解相结合，才能最终实现更准确、更可靠的短期气候预测能力。本书的探讨，正是围绕如何有效构建和验证这些数据驱动的洞察力框架展开的。