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出版者:Cambridge University Press

作者:Hans von Storch

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2002-03-04

价格:USD 90.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521012300

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气候研究中的统计分析 深入理解地球系统的复杂性：挑战与前沿 本书旨在为气候科学、地球物理学以及环境科学领域的研究人员、高级学生和从业者提供一个全面且深入的视角，探讨在日益复杂的地球系统研究中，如何运用先进的统计方法来提炼有效信息、量化不确定性并建立可靠的模型。我们聚焦于当前气候研究面临的核心挑战——数据的时空异质性、高维度的影响、非线性和潜在的因果关系——并系统地介绍应对这些挑战的最新统计工具和技术。 第一部分：气候数据基础与预处理的统计视角 气候数据具有显著的非平稳性、多尺度特性以及观测误差的固有挑战。本部分将从统计学的角度重新审视这些数据的特性，并提供稳健的处理方案。 第一章：气候变量的统计特性与模型选择 本章深入剖析了气温、降水、气压、海平面高度等关键气候变量的时间序列特征。我们将详细讨论平稳性检验（如ADF检验、KPSS检验）在气候时间序列分析中的局限性与适用性，并介绍非平稳性（如单位根过程）的识别方法。重点探讨了如何基于数据的经验分布（如对数正态分布、伽马分布、混合分布）选择合适的概率分布模型，尤其关注极端值事件（如热浪、暴雨）的统计建模，引入极值理论（Extreme Value Theory, EVT），包括Block Maxima (BM) 方法和Peaks Over Threshold (POT) 方法，用于精确估计千年一遇或世纪一遇气候事件的概率和强度。 第二章：时空数据结构与插值方法的统计稳健性 气候数据本质上是时空场的观测。本章侧重于处理观测稀疏性、空间自相关性和异方差性。我们将详细比较不同空间插值技术（如克里金法 Kriging, 普适克里金, 协克里金）背后的统计假设，并评估它们对不同空间结构（各向同性、各向异性）的敏感性。特别是，我们将探讨如何利用变异函数（Variogram）/协方差函数的理论基础来指导插值参数的选择，以及如何利用贝叶斯分层模型将先验信息（如物理约束）集成到空间插值框架中，以提高数据重建的准确性和不确定性评估的可靠性。 第三章：时间序列的去趋势、去季节性与多分辨率分析 气候信号往往被趋势和周期性波动所掩盖。本章聚焦于时间序列分解的统计方法。除了传统的傅里叶分析和小波分析外，我们引入经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其改进版本（如EEMD），用以捕捉数据中固有的、非线性的振荡模式（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。我们还将讨论如何利用滑动窗口回归和局部多项式回归来估计随时间变化的趋势项，并评估这些分解过程引入的统计偏差。 第二部分：复杂系统建模与因果推断 气候系统是高度非线性的、具有反馈机制的复杂系统。本部分关注于建立能够反映这些复杂性的统计模型，并尝试从相关性中推断潜在的因果联系。 第四章：高维气候数据的主成分分析与降维技术 面对卫星遥感、再分析数据等带来海量变量的挑战，有效降维至关重要。本章详述了经验正交函数（EOF）分析和主成分分析（PCA）在线性模态提取中的应用。更进一步，我们引入非负矩阵分解（NMF），以期获得更具物理可解释性的气候模态。此外，我们还探讨了流形学习技术（如局部线性嵌入 LLE）在识别低维吸引子上的潜力，特别是在模拟混沌气候行为时的应用。 第五章：非线性时间序列分析与混沌特性 气候系统中的许多过程（如厄尔尼诺-南方涛动 ENSO）表现出强烈的非线性特征。本章将介绍非线性自回归模型（NARX）、阈值自回归模型（TAR）以及状态空间模型，用于捕捉气候变量之间的非线性依赖关系。我们将利用相空间重构技术（如Takens' 定理）来估计系统的嵌入维度和奇异熵，以量化气候系统的混沌程度和预测极限。 第六章：气候变化归因中的统计因果推断 气候变化研究的核心在于区分自然变率和人为驱动力。本章系统地介绍了从相关性到因果性的统计桥梁。我们将深入讲解格兰杰因果关系检验（Granger Causality）及其在气候时间序列中的局限性。重点在于介绍结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）和干预分析（Intervention Analysis），以及如何利用倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）等准实验设计方法，在观测数据中模拟对照组，以更严谨地评估温室气体排放对特定区域气候变化的净影响。 第三部分：模型评估、不确定性量化与集成学习 统计模型在气候预测中的价值不仅在于其预测能力，更在于其对预测不确定性的准确量化和模型间的比较评估。 第七章：气候模型性能的统计评估与校准 气候模型输出（如全球环流模型 GCMs）通常存在系统性偏差（Bias）。本章详细介绍了偏差校正（Bias Correction）的统计方法，包括分位数映射（Quantile Mapping）和基于分布的参数估计（Distribution-based Scaling）。我们还将探讨如何使用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA）来结合多个模型的预测，并通过洛伊德因子（Log-Likelihood）和布里尔分数（Brier Score）等统计指标，对不同模型在不同时间尺度上的性能进行客观排名。 第八章：贝叶斯方法在气候不确定性量化中的应用 不确定性在气候预测中是不可避免的。本章将贝叶斯统计框架应用于气候研究。我们详细介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法（如Metropolis-Hastings 算法和 Gibbs 采样），用于估计复杂气候模型中参数的后验分布。重点讨论层次化贝叶斯模型如何有效地处理空间或时间上的嵌套结构，从而统一处理参数不确定性、模型结构不确定性和随机误差不确定性。 第九章：机器学习与深度学习在气候预测中的前沿应用 本章探讨了新兴的计算统计工具。我们将评估随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）在处理高维气候数据和识别复杂特征交互方面的优势。随后，我们深入探讨卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）/长短期记忆网络（LSTMs）在处理气象场（如卫星云图、海表温度场）的精细空间和时间依赖性方面的能力，并讨论如何结合可解释性AI（XAI）技术来揭示深度学习模型所学到的气候物理知识。 结论：面向未来的统计挑战 本书最后总结了当前气候统计研究的开放性问题，包括如何有效处理“小样本、大维度”的挑战、如何建立更具鲁棒性的跨尺度连接模型，以及如何构建能够充分反映物理过程的统计-物理混合模型。本书为读者提供了坚实的理论基础和丰富的实践案例，是推动气候科学统计分析前沿发展的宝贵资源。

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这本书《Statistical Analysis in Climate Research》对我而言，不仅仅是一本学术著作，更像是一次深刻的“启蒙”。在我对气候变化的理解中，一直存在着一个“黑箱”——那些复杂的数据和模型。这本书就像一把钥匙，打开了这个黑箱，让我得以窥见其内部的运作机制。我一直对气候变化对极端天气事件的影响感到担忧，但又不知道如何量化这种影响。这本书对极端事件频率和强度变化统计分析的讲解，让我茅塞顿开。书中详细介绍了如何利用泊松回归、负二项回归等模型来分析极端降水或高温事件的发生率，以及如何通过时间序列分析来检测这些事件在强度和频率上的长期趋势。更让我惊喜的是，书中还深入探讨了空间统计学在气候研究中的应用，比如如何利用克里金插值（Kriging）来填充气候观测数据的缺失值，或者如何利用空间自相关分析来理解气候变量在地理空间上的分布规律。这对于我们理解区域性的气候变化特征至关重要。此外，书中对模型不确定性的处理方式也让我印象深刻。气候研究中充满了不确定性，如何科学地量化和传播这些不确定性，是做出可靠预测的关键。书中介绍了多种方法，如敏感性分析、参数不确定性量化等，让我能够更全面地理解气候预测结果的可靠性。这本书的结构非常严谨，章节之间的过渡自然流畅，让我能够循序渐进地掌握复杂的统计概念。它让我意识到，统计分析不仅是理解气候变化的工具，更是推动气候科学发展的重要驱动力。

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在我翻阅《Statistical Analysis in Climate Research》之前，我对气候研究的认知，更像是站在一个巨大的、充满未解之谜的迷雾森林外，只能隐约看到一些模糊的轮廓。这本书，则像是一份详细的地图，为我绘制出了森林内部的路径和关键的地理标记。它不仅仅是一本关于统计方法的介绍，更是关于如何运用这些方法来解读地球气候系统复杂信号的指南。我一直对气候变化如何影响区域水资源分布的问题感到好奇，而这本书恰恰在这一方面提供了深刻的见解。书中关于降尺度（Downscaling）技术和统计模型在区域气候预测中的应用的详细讲解，让我明白了如何将全球气候模型的结果，转化为更具地方意义的区域性预测。例如，它介绍了如何利用统计方法，如回归分析和机器学习模型，来建立全球模型输出与观测到的区域降水或温度之间的统计关系。我特别欣赏书中关于气候预测中的不确定性传播（Uncertainty Propagation）的讨论，这让我能够更清晰地认识到，任何气候预测都存在一个误差范围，而统计学正是量化和理解这些不确定性的关键。书中对于不同不确定性来源（如模型内部变率、模型参数不确定性、外部强迫不确定性）的分析，让我能够更理性地看待气候预测结果。这本书的叙述方式，始终围绕着“解决问题”展开，它不像一本纯理论的书籍，而是引导读者一步一步地去分析和解决气候研究中的实际问题。

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《Statistical Analysis in Climate Research》这本书，在我的阅读体验中，更像是一场精心策划的“数据探险”。我之前对气候研究的印象，停留在一些宏观的报道和新闻上，缺乏深入了解其背后科学方法论的途径。这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者以一种非常注重实操的方式，从最基础的数据处理和可视化入手，教会我如何使用统计工具来审视和理解气候数据。书中关于数据预处理和质量控制的章节，虽然看似基础，但却至关重要，它强调了“垃圾进，垃圾出”的道理，让我认识到数据质量是后续所有分析的基石。我尤其喜欢书中关于气候模式的验证和校准的讨论，这让我明白了为什么不同的气候模型会给出不同的预测结果，以及如何通过统计方法来评估它们的优劣。书中详细介绍了如何利用统计指标，如模型技能评分（Model Skill Scores），来量化模式与观测数据的一致性，以及如何利用偏差修正技术来提高模式预测的准确性。让我惊喜的是，书中还涉及到了气候变化归因的研究方法，即如何利用统计模型来区分人类活动和自然因素对气候变化的影响。这一点是我一直以来非常感兴趣，但又感到十分困惑的领域。书中对因果推断和多变量回归分析的讲解，让我得以了解背后的科学原理。这本书的语言非常平实，避免了过于学术化的术语，让我在享受知识带来的乐趣的同时，也不会感到畏惧。它让我明白，统计分析并非高高在上，而是能够真正帮助我们理解和解决现实世界问题的有力武器。

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《Statistical Analysis in Climate Research》这本书，对我来说，绝对是一本“宝藏”。作为一名对气候变化趋势和驱动因素有着浓厚兴趣的读者，我一直希望能够更深入地理解支撑这些结论的科学依据。这本书，恰恰满足了我的这一需求，并且远超我的预期。它不仅仅是简单地列举统计公式，而是将统计分析的精髓，巧妙地融入到气候研究的各个环节。我一直对如何区分自然气候波动与人为气候变化感到好奇，而这本书关于气候变化归因（Attribution）的章节，让我豁然开朗。书中详细介绍了如何利用统计模型，特别是强化学习和因果推断的方法，来评估不同因素（如温室气体排放、火山活动、太阳辐射变化）对观测到的气候变化的贡献程度。这让我明白了，科学家们是如何通过严谨的统计分析，来得出“人类活动是导致当前气候变暖的主要原因”这一结论的。我特别欣赏书中对于模型性能评估的细致讲解。无论是简单线性回归，还是更复杂的贝叶斯模型，作者都强调了模型假设的检验、残差分析以及模型选择的原则，这对于确保研究结果的可靠性至关重要。这本书的写作风格，非常具有启发性，它鼓励读者去思考，去质疑，去探索。它让我意识到，统计分析不仅仅是一种工具，更是一种科学思维方式，能够帮助我们更清晰、更客观地认识复杂的世界。

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当我最初接触到《Statistical Analysis in Climate Research》这本书时，我怀着一种混合着期待和忐忑的心情。我既希望能借此深入了解气候科学的统计基础，又担心过于晦涩的数学公式会让我望而却步。然而，我的担忧很快被这本书的卓越品质所打消。它以一种极其清晰且循序渐进的方式，将复杂的统计概念转化为易于理解的语言，并将其与气候研究的实际应用完美结合。书中关于长期气候趋势分析的章节，对我来说意义非凡。我一直对全球平均气温上升的趋势很感兴趣，但总是想知道这个趋势是如何被计算出来的，以及它的显著性如何被评估。这本书详细介绍了如何利用时间序列分析技术，如移动平均、线性回归拟合趋势线，以及如何利用统计检验（如t检验、F检验）来判断趋势的显著性。我尤其对书中关于气候变率（Climate Variability）和气候变化（Climate Change）的统计学区分进行了深入的探讨，这让我能够更准确地理解这两者之间的不同，以及它们如何共同作用于地球的气候系统。这本书的结构设计非常人性化，每个章节都建立在前一章的基础上，形成了一个逻辑严密的知识体系。它让我在学习过程中，能够不断巩固和深化对统计分析在气候研究中应用的理解，最终形成一个清晰的认知框架。

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坦白说，当我拿起《Statistical Analysis in Climate Research》这本书时，我并没有抱有多高的期待。我曾以为它会是一本充斥着晦涩数学公式的“学术工具书”，只适合那些高深的统计学家阅读。但事实证明，我大错特错了。这本书以一种令人耳目一新的方式，将严谨的统计分析方法与我们最关心的话题——气候变化——紧密结合起来。它不仅仅是告诉你“如何做”，更重要的是告诉你“为什么这样做”，以及“这样做的意义是什么”。书中关于气候模式评估的章节，让我大开眼界。我们常常听到关于气候模式的预测，但很少有人知道这些预测是如何得出的，以及它们的可信度有多高。这本书详细介绍了如何利用统计方法来评估不同气候模式的表现，包括如何比较模式的预测与观测数据之间的差异，如何利用统计指标来量化模式的偏差和不确定性。例如，书中对RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）等指标的应用进行了深入的阐述，并结合了实际的气候数据进行演示。更令我惊叹的是，书中还探讨了如何利用机器学习技术来处理大规模的气候数据集，这让我看到了统计分析在现代气候研究中的巨大潜力。比如，如何利用降维技术来识别气候变化中的关键驱动因素，或者如何利用分类算法来预测特定气候事件的发生。这本书的语言风格非常流畅，虽然涉及复杂的统计概念，但作者总能找到恰当的比喻和解释，让非统计专业背景的读者也能轻松理解。它让我意识到，统计分析并非遥不可及，而是解决现实世界复杂问题的有力工具。

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翻开《Statistical Analysis in Climate Research》，我首先被它清晰的结构和引人入胜的开篇所吸引。作为一名对气候变化议题有所关注但缺乏专业统计背景的读者，我一直担心会因为技术门槛而无法深入理解。然而，这本书以一种令人惊喜的方式，化解了我的顾虑。它从最基础的统计描述性方法讲起，如气候数据的可视化（包括时间序列图、箱线图、散点图等），这让我能够直观地感受到气候数据的内在特征。接着，它循序渐进地引入了时间序列分析，这对于捕捉气候变化中的趋势和周期性至关重要。书中对ARIMA模型、小波分析等方法的讲解，结合了实际的气候数据案例，让我能够清晰地理解这些模型如何被应用于分析气温、降水等变量的长期变化。我尤其喜欢书中关于统计模型验证的章节，它强调了模型的好坏不仅在于其形式，更在于其能否准确地描述观测数据并做出可靠的预测。书中对模型残差分析、交叉验证等方法的介绍，让我能够更好地评估模型的性能。更让我惊喜的是，这本书还触及了气候变化归因的研究方法，即如何通过统计手段来区分人为因素和自然因素对气候变化的影响。这让我对气候科学的严谨性有了更深的认识。这本书的语言风格非常流畅，即使是复杂的统计概念，作者也能用通俗易懂的方式进行阐述，让我能够轻松地掌握核心要点。

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《Statistical Analysis in Climate Research》这本书，对于我这样一名对气候数据背后故事充满好奇的读者来说，无异于打开了一扇通往知识殿堂的大门。它不仅仅是一本技术手册，更是一本引导我如何运用科学方法去解读我们星球不断变化的故事的书。我一直对气候变化对极端天气事件（如飓风、热浪）的影响非常关注，而这本书中对这些事件的统计分析方法，让我深受启发。书中详细介绍了如何利用概率论和数理统计的方法，来量化这些极端事件发生的概率、强度和频率，并分析它们在时间尺度上的变化趋势。例如，它深入讲解了如何利用极值理论（Extreme Value Theory）来构建模型，预测未来发生更大强度极端事件的可能性。更让我惊喜的是，书中还探讨了气候模型不确定性的量化与传播，这在气候预测领域是至关重要的。如何将不同模型、不同情境下的不确定性进行有效整合，是做出可靠气候预测的关键。书中对蒙特卡洛模拟和贝叶斯方法的介绍，让我得以了解这些先进技术的应用。这本书的写作风格，既严谨又不失生动，它能够将枯燥的数学公式，转化为对现实世界气候现象的深刻洞察。它让我意识到，统计分析不仅仅是数字的游戏，更是理解我们赖以生存的地球系统复杂性的有力工具。

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这本书的标题《Statistical Analysis in Climate Research》初看起来就点明了主题，让人立刻联想到一堆枯燥的公式和复杂的统计模型。但真正翻开它，你会发现，它远不止于此，它是一扇通往理解我们星球当下和未来走向的窗口。我一直对气候变化这个议题充满兴趣，但常常被各种数据和研究报告弄得晕头转向，缺乏一个系统性的框架去理解其中的科学原理。这本书恰恰填补了这个空白。作者以一种非常清晰且循序渐进的方式，从最基础的统计学概念讲起，如何描述气候数据的基本特征，比如平均值、方差、标准差，这些看似简单的概念，在气候研究中却是理解趋势和变异性的基石。接着，它深入探讨了如何进行时间序列分析，这对于捕捉气候的长期变化至关重要。例如，书中关于ARIMA模型、指数平滑法等的详细讲解，配以真实的气候数据案例，让我恍然大悟，原来那些看似杂乱无章的气温、降水量数据背后，隐藏着如此清晰的规律。更让我惊喜的是，它并没有止步于描述性统计，而是深入到推断性统计的范畴，比如如何利用回归分析来探究不同因素（如温室气体排放、太阳辐射）与气候变量之间的关系，以及如何进行假设检验来评估这些关系的显著性。书中对模型选择、诊断和验证的讲解也极为到位，这对于避免过度拟合和确保研究结果的可靠性至关重要。我尤其喜欢书中关于贝叶斯统计在气候建模中的应用的章节，这是一种更灵活、更强大的统计方法，能够更好地处理不确定性，这在气候科学这样充满复杂性和不确定性的领域尤为重要。这本书的结构安排非常合理，逻辑性极强，让我在学习过程中能够层层递进，不断巩固和深化对统计分析在气候研究中应用的理解。

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这本《Statistical Analysis in Climate Research》给我的感觉就像是我的统计学知识和对气候变化的模糊认知之间搭建的一座坚实的桥梁。作为一名对环境科学充满热情但统计学基础相对薄弱的读者，我曾经非常害怕接触这类偏重数学和统计的书籍。然而，这本书的出色之处在于它将复杂的统计概念和方法巧妙地融入到气候研究的实际情境中，使得学习过程变得不再枯燥乏味，反而充满了探索的乐趣。作者并没有直接抛出高深的理论，而是从气候数据本身的特点出发，比如时间上的自相关性、空间上的相关性，然后引出相应的统计工具。书中对极端天气事件统计分析的讨论，例如如何利用极值理论（Extreme Value Theory）来评估洪涝、干旱等极端事件发生的频率和强度，这一点让我印象深刻。这不仅仅是理论上的讲解，书中还给出了具体的R语言代码示例，指导读者如何实际操作，这对于我这样喜欢动手实践的学习者来说，简直是福音。此外，书中对模型不确定性量化的讲解也让我受益匪浅。气候模型本身就存在各种不确定性，如何通过统计方法来量化和传播这些不确定性，是理解气候预测结果的关键。这本书详细介绍了蒙特卡洛模拟、贝叶斯模型平均等方法，让我能够更深入地理解气候预测结果的可靠性范围。我特别欣赏作者在讲解过程中，反复强调统计假设和数据质量的重要性，这提醒我在进行任何气候数据分析时，都不能忽视这些基础。阅读这本书的过程，更像是一次与气候数据“对话”的学习，学会用统计的语言去理解大自然的语言。

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