Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kalnay, Eugenia

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2002-12

价格:$ 100.57

装帧:

isbn号码:9780521796293

丛书系列:

图书标签:

• meteorology
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• assimilation
• Meteorology
• Atmospheric
• 大气模型
• 数据同化
• 可预测性
• 数值预报
• 大气科学
• 气象学
• 统计推断
• 机器学习
• 遥感
• 气候变化

追寻风的痕迹，描摹天空的未来：一本关于地球系统科学的探索之旅 在我们头顶，一片广阔无垠的蓝色画布，时刻上演着瞬息万变的戏剧。从轻柔的微风拂过脸颊，到呼啸而过的狂风暴雨，再到跨越大陆的季风，这些看似日常的现象，实则是地球大气系统复杂而精妙运作的缩影。理解这片天空的语言，洞察其未来的走向，一直是人类智慧不懈追求的课题。本书将带您踏上一场深入地球大气系统科学的探索之旅，揭示我们如何通过模型、数据与预报，不断拓展我们对天空的认知边界。 构建虚拟的天空：大气建模的艺术与科学 想象一下，我们能否在实验室里“复制”一个地球的大气层？大气建模正是实现这一宏伟愿景的科学尝试。本书将详细阐述构建和理解这些复杂数值模型的过程。我们将从最基础的物理原理出发，深入探讨描述大气运动、能量交换、水汽循环等关键过程的数学方程组。这些方程，如同描绘天空的精巧笔触，勾勒出空气的流动轨迹、温度的变化幅度和湿度的高度依赖。 您将了解到，大气模型并非单一的存在，而是根据不同的研究目标和应用需求，演化出多种类型。从能够模拟全球气候变迁的全球气候模型，到专注于预测未来几天天气状况的中尺度模型，再到服务于特定地区精细化预报的局地模型，每一种模型都承载着人类对大气现象的深刻理解和模拟能力。本书将深入剖析这些模型的结构，包括它们如何离散化连续的物理方程，如何处理边界条件，以及如何利用高效的计算算法来实现模拟。 更重要的是，我们将探讨模型中的“不确定性”。即便拥有最先进的计算能力和最精密的物理参数化方案，模型依然无法完美捕捉大气的每一个细节。我们将深入分析模型误差的来源，例如分辨率的限制、对小尺度物理过程的简化处理、以及初始条件的微小差异如何被放大。理解这些不确定性，是走向更准确预报的关键一步。 弥合现实与模拟的鸿沟：数据同化，让模型“看见”真实世界 再精密的模型，也需要来自真实世界的“喂养”，才能不断修正和完善。数据同化（Data Assimilation）正是连接模型世界与现实世界的桥梁。本书将详细介绍数据同化在现代大气科学中的核心地位。 您将了解到，我们每天都在收集海量的大气观测数据，包括卫星遥感、地面气象站、探空气球、雷达以及船舶和飞机上的传感器。这些数据，是大气系统真实状态的“快照”。然而，这些观测点稀疏且分布不均，无法提供连续、完整的大气信息。而数据同化技术，则能够巧妙地将这些零散、带有误差的观测数据，融合到大气模型中，从而生成一份比任何单一观测数据都更全面、更一致的大气状态分析场。 本书将深入探讨几种主流的数据同化方法，例如最优插值（OI）、变分方法（如3D-Var和4D-Var）以及卡尔曼滤波及其集合变体（如EnKF）。您将理解这些方法的核心思想，即如何在模型预报的“背景场”和观测数据之间找到一个最优的平衡点，以最小化两者的差异，同时遵循物理定律。我们将探讨不同数据同化方法在计算效率、对模型误差的处理能力以及对观测数据敏感性方面的权衡。 通过数据同化，模型的“眼睛”被擦亮，能够更清晰地“看见”当前的大气状态。这不仅极大地提高了天气预报的准确性，也为气候模拟提供了更可靠的初始条件，从而推动了我们对地球气候系统复杂相互作用的理解。 眺望未来的帷幕：可预报性，理解天空的极限 既然我们能够模拟天空，并用数据将其“校准”，那么我们能否预测天空的未来？可预报性（Predictability）的研究，正是探索这一问题边界的领域。本书将深入探讨大气系统的可预报性，以及影响其高低的关键因素。 您将了解到，大气系统本质上是一个混沌系统。这意味着，即使是初始条件的极其微小的差异，在经过一段时间演化后，也可能导致完全不同的天气状况。这种“蝴蝶效应”，为长期的天气预报设定了天然的极限。本书将详细阐述这种混沌性的表现，以及如何通过集合预报（Ensemble Forecasting）来量化和理解这种不确定性。 集合预报的核心思想是，不再进行一次单一的模型预报，而是运行多个具有不同初始条件或使用略有差异的模型参数的大气模型。通过分析这多个预报结果的分布，我们可以评估预报的可靠性，了解不同天气情景出现的概率，并为用户提供一个更加全面的天气信息。本书将深入讲解如何设计集合预报系统，如何解读集合预报的产品，以及如何利用集合预报来理解和量化大气系统的可预报性。 此外，我们还将探讨影响可预报性的其他因素，例如模型的物理过程参数化方案的准确性、大气系统中不同组分（如海洋、陆地表面、冰雪）的耦合作用，以及外部强迫（如太阳辐射的变化）的影响。理解这些因素，有助于我们识别哪些大气现象更容易被准确预测，而哪些则更具挑战性。 展望与挑战：迈向更精准、更全面的地球系统模拟 大气建模、数据同化和可预报性是相互关联、相互促进的。更精确的大气模型需要更精细的观测数据和更先进的数据同化技术来约束，而更准确的初始分析场和更优化的模型，则有助于我们更好地理解和提升大气系统的可预报性。 本书将带领您回顾这一领域的发展历程，并展望未来的发展方向。您将了解到，随着计算能力的不断提升、观测技术的日益进步以及我们对物理过程理解的加深，大气科学正朝着更加精细化、更高分辨率、更全面的地球系统模拟迈进。未来，我们将不仅仅局限于预测天气，更将致力于理解和预测气候变化、极端天气事件的发生规律，以及人类活动对整个地球系统的影响。 这场追寻风的痕迹，描摹天空的未来的旅程，才刚刚开始。希望本书能为您打开一扇窗，让您对我们赖以生存的地球大气系统，有一个更深刻、更全面的认识。

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这本书，初拿到手时，那种沉甸甸的质感就让人对其内容厚度和学术分量有所预期。光是封面设计，那种深邃的蓝色调与精密的线条交织，就暗示了它所探讨的主题绝非肤浅的科普读物，而是直指大气科学核心的硬核之作。我花了整整一个下午，才勉强翻阅完前言和第一章的目录结构，立刻被作者那严谨的逻辑脉络所吸引。它仿佛是一张详尽的地图，勾勒出了现代气象预报体系的骨架和血肉。书中对流体力学基础方程的重新审视和阐释，比起我大学时学过的教材要来得更为精炼和现代，特别是对于非线性动力系统的处理，似乎融入了最新的数值计算思想。那种感觉就像是，你以为自己已经掌握了这门学科的基础，结果这本书像一位资深导师，用一种既谦逊又权威的口吻，带着你走进了更高维度的思考空间。每一节的过渡都显得极其自然，即便涉及复杂的偏微分方程组，作者也总能找到巧妙的几何或物理图像来辅助理解，使得即便是像我这样多年未直接接触一线研究的从业者，也能迅速跟上节奏，重新找回那种对未知世界探索的激情。

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这本书的厉害之处，在于它不是简单地罗列公式和模型，而是深入剖析了“不确定性”本身是如何被科学地量化和管理的。我特别关注了其中关于同化技术的部分，那简直是一部活生生的技术演变史。作者没有满足于介绍当前主流的集合卡尔曼滤波（EnKF）的应用，而是回溯了其理论源头，并着重探讨了在计算资源日益强大的今天，如何优化高维空间的误差协方差矩阵。阅读过程中，我常常需要停下来，打开电脑上的数据可视化软件，试图重现书中提及的某个敏感性实验的预期结果。那种深入到算法细节，甚至是对初始扰动设置的细微调整都能对预测产生巨大影响的描述，让人不禁对气象预报员的工作心生敬畏。它真正做到了将理论推导与实际操作的鸿沟有效地填平，为那些渴望从“会用软件”迈向“理解软件底层逻辑”的读者提供了宝贵的阶梯。对于任何希望在数值天气预报领域进行创新或深度应用的人来说，这本书无疑是一部不可或缺的“说明书兼设计蓝图”。

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对于我这样的非专业背景人士来说，这本书的挑战性是显而易见的，但正因如此，它带来的启发性也更为巨大。它迫使我重新审视过去那些似是而非的概念。举个例子，书中对“可预报性极限”的阐述，不再是简单地抛出一个时间数值，而是从信息熵的角度去剖析混沌系统的内在限制，这种跨学科的视角极大地拓宽了我的视野。在阅读那些关于数据同化后验概率分布的章节时，虽然我需要频繁地查阅概率论教材来温习贝叶斯推断的复杂变体，但这种“被挑战”的感觉正是高质量学术书籍的标志。它不是来迎合读者的舒适区，而是设定了一个明确的高标准，驱动你主动去攀登知识的高峰。书中穿插的那些历史性的脚注，虽然简短，却巧妙地指明了哪些思想流派对当前的主流方法产生了决定性影响，为后续的深入研究指明了清晰的文献路径。

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整本书散发着一种高度的系统性和完整性，读完后留下的是一种“豁然开朗”的满足感，而非“知识碎片”的堆砌感。它成功地将宏观的动力学理论、中观的数值求解方法以及微观的误差统计分析编织成了一张密不可分的网。我特别欣赏作者在探讨未来趋势时的那种审慎乐观——既指出了算力提升带来的潜力，也毫不避讳地揭示了受制于物理过程理解深度和数据质量瓶颈的现实挑战。特别是最后关于机器学习在辅助预报中的潜力的讨论，并没有将其神化，而是放在了传统物理约束框架下进行客观评估，体现了一种成熟的科学态度。这本书的价值在于，它不仅教会你“如何做预报”，更深刻地教会你“为什么我们对大气运动的理解会是现在的样子”，以及“未来我们应该如何更聪明地去预测”。它无疑是该领域内一部承前启后的重要著作。

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这本书的行文风格是极其克制而精准的，没有丝毫的煽情或夸张，每一个词语的选用都经过了千锤百炼，直击核心概念。我尤其欣赏作者在介绍特定模型框架时所采用的对比手法。例如，当讨论到区域气候模型与全球尺度的耦合问题时，作者并未简单地将它们并列，而是通过分析网格分辨率、边界条件处理以及信息交换效率上的内在矛盾，构建了一种张力感。这种张力感，恰恰是推动读者思考“如何超越现有局限”的关键动力。读到后来，我感觉自己不仅仅是在阅读一本技术专著，更像是在参与一场与顶尖科学家关于大气边界层湍流参数化方案的闭门会议。其中关于观测误差的统计建模部分，展示了作者深厚的统计物理学功底，它强调的不是数据的完美无缺，而是对数据缺憾的科学容忍和利用，这对于理解现代预报系统的鲁棒性至关重要。

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很详细很系统的数据同化书

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好啊，怎么不好。同化，集合预报都讲了呢。

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好啊，怎么不好。同化，集合预报都讲了呢。

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好啊，怎么不好。同化，集合预报都讲了呢。