Empirical-Statistical Downscaling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Rasmus E Benestad

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2008-09-23

价格:USD 65.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812819123

丛书系列:

图书标签:

reading
气候模型
降尺度
统计降尺度
经验统计
气候变化
区域气候
气候预测
数据降尺度
气候模拟
不确定性评估

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Empirical-statistical downscaling (ESD) is a method for estimating how local climatic variables are affected by large-scale climatic conditions. ESD has been applied to local climate/weather studies for years, but there are few -- if any -- textbooks on the subject. It is also anticipated that ESD will become more important and commonplace in the future, as anthropogenic global warming proceeds. Thus, a textbook on ESD will be important for next-generation climate scientists.

Contents:Downscaling Strategies; Predictors and Preprocessing; Linear Techniques; Nonlinear Techniques; Predictions and Diagnostics; Shortcomings and Limitations; Reducing Uncertainties; Downscaling Extremes and PDFs; Weather Generator; Implementing ESD.

气候变化适应的基石：精细化区域气候信息获取在日益复杂且动态变化的气候系统中，理解和预测区域尺度的气候变化对人类社会和自然生态系统的可持续发展至关重要。本书并非探讨“经验-统计降尺度”这一特定方法本身，而是聚焦于一个更为宏观和基础的议题：如何从全球或区域气候模型产生的粗分辨率气候数据中，提取出能够支持具体决策的精细化、本地化气候信息。本书旨在为读者呈现一个全面的框架，阐述在缺乏直接测量数据或模型分辨率不足以满足应用需求时，获取可靠区域气候信息所面临的挑战、现有策略以及未来的发展方向。我们将深入探讨气候系统内在的非线性和多尺度相互作用，解释为何从大尺度的气候模拟结果直接推断小尺度的气候特征存在固有的困难。核心内容概览：第一部分：区域气候信息需求的挑战与机遇多尺度气候现象的特征：气候变化的影响在不同空间尺度上呈现出显著差异。从全球平均温度的上升，到区域性的极端降水事件，再到局地的微气候变化，每一个层级都对农业、水资源管理、城市规划、生态保护以及人类健康等领域产生深远影响。本书将分析这些不同尺度气候现象的物理机制，以及它们如何与当地地形、地貌、土地覆盖等地理因子相互作用。现有气候模型的局限性：当前全球和区域气候模型在分辨率、参数化方案以及计算能力等方面仍存在不足，难以直接捕捉到小尺度上的气候变异性。我们将审视这些模型的优势与局限，分析它们在大尺度气候趋势预测方面的能力，以及在提供精细化区域信息方面的挑战，例如对局地强对流、地形诱导降水等过程的刻画能力。应用领域对信息精度的需求：农业生产者需要了解未来特定农田区域的温度、降水和光照变化，以便调整作物种植计划；水资源管理者需要预测流域尺度的径流变化，以优化水库调度和防洪抗旱策略；城市规划者需要评估未来极端天气事件（如热浪、强降雨）对城市基础设施和居民生活的影响。本书将深入剖析不同应用领域对气候信息在时间分辨率、空间分辨率、变量种类以及不确定性量化等方面的具体要求。第二部分：精细化区域气候信息获取的理论基础与方法论物理过程与统计规律的耦合：理解物理驱动因子（如大气环流、海温异常）与区域气候特征之间的统计关联性，是获取精细化信息的关键。本书将介绍如何利用已有的观测数据，揭示大尺度气候信号与区域气候变量之间的统计联系，并探讨如何将这些联系应用于信息提取。辅助变量的利用：地形（高程、坡度、坡向）、海陆分布、植被类型、土壤性质等地理因子，对区域气候特征具有显著的调制作用。本书将详细阐述如何利用这些高分辨率的辅助变量，来解释和预测气候模型输出在局部尺度的变化。我们将探讨不同类型辅助变量的作用机制，以及它们在不同区域气候特征（如温度、降水、日变化）上的影响。模型校准与偏差订正：气候模型输出往往存在系统性偏差，需要通过与观测数据进行比对和订正来提高其可靠性。本书将介绍各种模型输出的偏差订正方法，并讨论如何将其与信息提取过程相结合，以获得更准确的区域气候信息。我们将分析不同订正方法（如简单比对法、多元回归法、机器学习方法）的优缺点，以及它们在不同气候变量和区域背景下的适用性。第三部分：信息获取的实践案例与未来展望多源信息融合策略：结合不同来源的气候信息（如多模式集合预测、再分析数据、遥感数据）可以有效降低不确定性，提高信息的可信度。本书将介绍如何有效地融合这些多源信息，以生成更全面、更鲁棒的区域气候数据集。我们将探讨不同融合技术的应用，例如贝叶斯方法、机器学习集成等。不确定性量化与传播：任何气候信息获取过程都存在不确定性，理解和量化这些不确定性对于决策者至关重要。本书将探讨如何评估和传播从气候模型到最终区域气候信息的不确定性，并介绍可视化和表达不确定性的方法，以帮助用户更好地理解信息的可靠性范围。新兴技术与研究前沿：随着计算能力的提升和数据科学的进步，人工智能、大数据分析等新兴技术为区域气候信息获取带来了新的机遇。本书将展望未来研究方向，例如利用深度学习模型捕捉复杂的地气相互作用，开发基于云计算的开放式信息服务平台，以及加强气候信息与决策支持系统的集成。本书旨在为研究人员、政策制定者、规划工程师、行业从业者以及关心气候变化影响的公众，提供一个理解和获取精细化区域气候信息的坚实基础。通过深入剖析背后的科学原理和实践方法，我们希望能为应对气候变化挑战、实现可持续发展目标贡献力量。