《氣象數據統計分析方法》是氣象出版社在2015-03-01編輯出版的圖書，作者是黃嘉佑，李慶祥。
基本介紹
- 中文名：氣象數據統計分析方法
- 作者：黃嘉佑，李慶祥
- 出版社：氣象出版社
- 出版時間：2015年03月01日
- 頁數：520 頁
- 裝幀：平裝
- ISBN：978-7-5029-5792-6
- 版次：1
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書主要介紹了近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的套用，並加入了許多21世紀以來國際上在氣象套用統計領域的一些最新成果。此外，還將一些常用的數據處理方法的基本原理和計算步驟編寫在附錄中，希望有助於氣象工作人員參考使用。
目錄
第1章氣象資料與數據
1.1氣象數據的特徵
1.2氣象數據的類型
1.3氣象數據的描述
1.4數據整理的方法論
參考文獻
第2章大氣基本狀態
2.1大氣平均狀態的描述
2.2大氣狀態的異常
2.3大氣平均狀態的代表性
2.4大氣平均狀態的差異性
2.5大氣狀態出現的頻率
2.6大氣變數的分布
2.7大氣狀態的分級
2.8大氣異常的極端狀態
2.9大氣變數的數據變換
參考文獻
第3章大氣變數的相互關係
3.1大氣狀態的關聯性
3.2信息關聯
3.3列聯表
3.4級別變數的相關
3.5連續變數的相關
3.6偏相關
3.7不同時刻的交叉相關
3.8不同時段的相關
3.9變數的瞬時相關
3.10變數相關程式關係
3.11多個變數的相關
3.12變數變化的相似性
參考文獻
第4章大氣變數的時間演變特徵
4.1離散變數持續性
4.2連續變數的持續性
4.3變數的變化趨勢
4.4變數變化趨勢的檢驗
4.5變數變化的突變
4.6變數變化的周期性
4.7兩個變數變化的交叉周期性
4.8變數的時間變化濾波
參考文獻
第5章大氣變數場基本特徵
5.1大氣變數場基本狀態
5.2變數場的變化特徵
5.3變數的條件平均場
5.4變數信號場
5.5條件差值場
5.6外力影響特徵
參考文獻
第6章大氣變數場中的相關性
6.1遙相關
6.2高度場時空特徵模態
6.3大氣濤動
6.4地面要素場時空特徵模態
6.5風場時空特徵模態
6.6變數場中的關聯性
6.7變數場中氣候分類
6.8變數場中的波動特徵
參考文獻
第7章兩個變數場的關係
7.1兩個變數場的差異性
7.2兩個變數場的相似性指標
7.3兩個風場相似性
7.4兩個變數場的關聯性
7.5兩個變數場的回歸關係
7.6兩個變數場的耦合關係
參考文獻
第8章多個變數場耦合分析
8.1多變數場的綜合模態
8.2風場綜合模態
8.3多變數場模態
8.4變數場時間演變模態
8.5聯合耦合模態
參考文獻
第9章變數場的時間演變特徵
9.1變數場的趨勢分析
9.2變數場的平均序列演變特徵
9.3變數場的時間演變特徵提取
9.4變數場的周期變化特徵
9.5變數場時間演變模態
9.6風場的時間演變特徵
9.7多變數場時間演變特徵
9.8周期變化外力成因
參考文獻
第10章大氣變數的預報
10.1外因子預報模型
10.2持續性預報模型
10.3周期模式預報模型
10.4時間外延預報模型
10.5大氣變數場的預報
10.6潛在可預報性
10.7預報的穩定性
10.8預報效果評價
參考文獻
第11章大氣變數動力統計預報
11.1數值預報產品釋用
11.2隨機氣候模式
11.3動力系統的可預報性
11.4集合預報
11.5降尺度預報
11.6數值預報的統計訂正
參考文獻
第12章氣象數據修正、插補和融合
12.1氣象資料數據的質量評估與控制
12.2氣象資料數據的均一性處理
12.3城市化對氣候序列均一性的影響
12.4資料恢復與插補
12.5大氣變數場的空問插值
12.6氣象數據融合、同化及再分析
參考文獻
附錄A回歸分析
A1單個因子的回歸模型
A2多因子線性回歸模型
A3逐步回歸模型
A4事件機率回歸（REEP）
A5Logit回歸模型
A6最佳子集回歸模型
A7預報殘差最小逐步回歸
A8權重回歸
A9卡曼濾波回歸
A10嶺回歸
A11貝葉斯回歸
A12支持向量機回歸
附錄B判別分析
B1費歇判別方程
B2貝葉斯判別方程
B3逐步判別
B4回歸逐步判別
附錄C變數場的分解
C1主分量分析
C2經驗正交函式分解
C3多變數場經驗正交函式分解
C4復向量經驗正交函式分解
C5擴展經驗正交函式分解
C6聯合經驗正交函式分解
C7復經驗正交函式分解
C8主振盪模態分析
C9獨立分量分析
附錄D聚類分析
D1因子分析的一般模型
D2主因子分析模型
D3因子軸的轉動
D4對應分析
D5串組法
附錄E變數場的耦合分析
E1典型相關分析
E2奇異值分解
E3偏最小二乘回歸
附錄F大氣變數時域分析
F1自回歸模型
F2滑動平均模型
F4方差分析模型
F5均生函式模型
F6經驗模態分解
F7去趨勢的漲落分析
附錄G大氣變數頻域分析
G1變數的頻譜
G2功率譜
G3非整譜
G4最大熵譜
G5雙譜分析
G6多視窗譜分析
G7濾波
G8交叉譜
G9奇異譜
G10交叉奇異譜
G11小波分析
G12交叉小波譜
附錄H大氣變數場的譜分析
H1緯向諧波分析
H2高度場的物理量譜
H3高度場的球諧分析
H4時空譜
H5二維空間譜分析
H6變數場中的交叉譜分析
H7多視窗奇異值分析
H8循環平穩經驗正交函式分解
附錄I馬爾科夫概型分析
I1馬爾科夫鏈
I2轉移機率
I3絕對機率
I4轉移機率矩陣的譜分解
I5馬爾科夫性質的檢驗
附錄J神經網路
J1神經元模型
J2神經網路結構
J3網路學習
J4前饋型神經網路
J5徑向基函式網路
J6自組織映射網路
附錄K統計檢驗
K1假設檢驗
K2平均值檢驗
K3兩組樣本平均值差異的檢驗
K4方差檢驗
K5相關係數的檢驗
K6變數的分布檢驗
K7頻率的檢驗
K8趨勢檢驗
K9突變檢驗
K10蒙特卡洛檢驗
附錄L氣象統計常用數表
L1常態分配函式
L2γ2分布
L3F分布
L4t分布
