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- ISBN:9787548757368
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:24cm
- 页数:88页
- 出版时间:2024-02-01
- 条形码:9787548757368 ; 978-7-5487-5736-8
内容简介
本书从场资料分析、数据同化、统计降尺度、不确定性评估等角度出发,介绍了气象预测的技术背景、理论基础与建模步骤,并提供了Python代码算例以方便读者理解模型并重现结果。全书共包含6章,组织结构如下:第1章分析了气象预测的研究进展与关键问题;第2章阐述了气象预测的计算环境配置;第3章介绍了气象预测场资料分析方法与Python实例;第4章提供了气象预测数据同化方法与Python实例;第5章分析了气象预测统计降尺度方法与Python实例;第6章阐述了气象预测不确定性分析方法与Python实例。
目录
目 录
第1章 绪论 / 1
1.1 过程驱动预测方法 / 1
1.2 数据驱动预测方法 / 2
1.3 混合预测方法 / 2
1.3.1 集成预测 / 2
1.3.2 降尺度预测 / 3
1.3.3 概率预测 / 3
第2章 气象场资料分析 / 4
2.1 引言 / 4
2.2 空间关联分析 / 4
2.3 时域特征分析 / 7
2.4 预测精度评估 / 9
2.5 气象场资料分析实例 / 11
2.5.1 空间关联分析 / 11
2.5.2 时域特征分析 / 14
2.5.3 预测精度评估 / 17
第3章 气象预测模式集成 / 20
3.1 引言 / 20
3.2 线性集成 / 22
3.2.1 *小二乘法 / 22
3.2.2 单目标启发式算法 / 22
3.2.3 多目标启发式算法 / 24
3.3 非线性集成 / 28
3.3.1 多层感知器 / 28
3.3.2 支持向量回归 / 29
3.3.3 xgboost / 30
3.4 WRF集成实例 / 31
3.4.1 线性集成方法实例 / 31
3.4.2 非线性集成方法实例 / 38
第4章 气象预测统计降尺度 / 44
4.1 引言 / 44
4.2 递归深度学习降尺度 / 46
4.2.1 长短期记忆网络 / 46
4.2.2 门控循环单元网络 / 48
4.2.3 卷积长短期记忆网络 / 50
4.3 Transformer降尺度 / 52
4.3.1 Attention机制 / 52
4.3.2 编码器 / 53
4.3.3 解码器 / 53
4.4 WRF统计降尺度实例 / 57
4.4.1 递归深度学习降尺度方法实例 / 57
4.4.2 Transformer降尺度方法实例 / 59
第5章 气象预测不确定性描述 / 61
5.1 引言 / 61
5.2 不确定性预测精度评估方法 / 61
5.2.1 Brier分数 / 62
5.2.2 CRPS / 62
5.3 参数化不确定性描述 / 63
5.4 非参数不确定性描述 / 64
5.4.1 核密度估计 / 64
5.4.2 狄利克雷过程混合模型 / 65
5.4.3 高斯过程回归 / 67
5.5 WRF不确定性描述实例 / 68
5.5.1 参数化描述方法实例 / 68
5.5.2 KDE描述方法实例 / 71
5.5.3 DPMM描述方法实例 / 78
5.5.4 GPR描述方法实例 / 81
参考文献 / 83
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