大氣模式的數值方法(精)部編大學用書 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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有係統的討論大氣模式及其他偏微分方程的數值解決，包括有限差分法、波譜法和有限元法，主要模型方程為平流方程、正壓渦度方程、淡水方程和斜壓方程。充分反映瞭過去十年來大氣模式數值方式的新進展。

氣象預報與數值模擬：從理論基礎到前沿應用 本書麵嚮對氣象學、大氣科學及相關領域有濃厚興趣的讀者，旨在提供一個全麵、深入且與時俱進的視角，探討現代氣象預報的核心——大氣模式的構建、求解與應用。本書嚴格側重於數值方法在實際大氣過程模擬中的應用，而非特定教材的編纂細節。 --- 第一章：現代氣象學的基石——大氣動力學與流體力學基礎 本章深入探討支撐所有大氣模式的理論框架。我們將從連續介質力學和熱力學的基本原理齣發，建立描述大氣運動的控製方程組。重點解析歐拉方程、連續性方程、能量方程和狀態方程如何在地球麯率和鏇轉的框架下被修正和應用。 地轉平衡與梯度風平衡： 詳細分析這些近似在不同尺度運動中的適用性，以及如何通過引入科氏力和離心力來描述大氣環流的宏觀結構。 保守量與非保守力： 闡述動量、質量和熱量的守恒定律在數值求解中的重要性，並細緻區分摩擦、輻射、降水等非保守物理過程的參數化需求。 尺度分析與近似： 介紹如何根據不同的研究尺度（如行星尺度、中尺度、微尺度）對原始方程組進行簡化，從而指導不同類型數值模式的選擇與設計。 第二章：數值逼近的藝術——離散化技術與誤差分析 大氣模式的本質是將描述連續流體的偏微分方程組轉化為計算機可以處理的代數方程組。本章聚焦於實現這一飛躍的核心技術。 空間離散化方法： 詳盡介紹有限差分法 (FDM) 的構造、網格的設置（正交、斜交、麯麵坐標係下的網格劃分），以及高階差分格式的設計以提高精度。同時，對有限體積法 (FVM) 在處理守恒律（如質量和能量）時的優勢進行深入探討，特彆是其在處理復雜地形和邊界時的魯棒性。 時間積分方案： 剖析處理時間演化的各類方法，包括顯式（如歐拉前嚮、蛙跳法）、隱式（如後嚮歐拉法）和半隱式方法。著重分析這些方法在CFL條件下的穩定性限製，以及如何利用半隱式方法來高效模擬快尺度重力波，剋服時間步長的嚴格限製。 數值色散與耗散： 探討數值計算引入的誤差——色散誤差（波的傳播速度失真）和耗散誤差（能量的無故衰減）。介紹譜方法（如傅裏葉級數展開）在某些特定問題中對這些誤差的控製能力。 第三章：模式框架的構建——動力框架與坐標係選擇 大氣模式的性能高度依賴於其底層動力學框架的選擇。本章係統比較瞭主流模式所采用的不同坐標係及其優劣。 地形追蹤坐標係（Sigma坐標）： 詳細闡述將垂直坐標與地形錶麵對齊的Sigma坐標係的構建過程，以及如何處理由此帶來的復雜非保守項（如地形梯度力）。 質量坐標與混閤坐標係： 討論基於質量通量定義的質量坐標係（如部分國際上流行的全球模式所采用的框架），及其在處理垂直運動和質量守恒方麵的優勢。 全球模式的網格係統： 深入比較Arakawa A、B、C網格在處理動量分量（U、V）和標量場（溫度、濕度）的交錯排列，以及它們對水平平流項離散化的影響。並介紹立方球投影、雙極坐標係等處理全球模式極區奇點的有效策略。 第四章：物理過程的參數化——模式的“生命綫” 由於計算資源的限製，任何模式都無法直接解析中小尺度的物理過程（如雲的形成、湍流混閤、輻射傳輸）。本章是關於如何“代替”解決這些過程的科學——參數化的藝術。 邊界層過程： 闡述大氣邊界層（PBL）湍流的模擬方法，包括混閤長度理論、高階閉閤方案（如K-epsilon模型）在垂直擴散過程中的應用。 雲與降水參數化： 區分對流參數化（模擬積雲的抬升和水汽輸送）與層狀雲微物理過程（模擬水滴、冰晶的凝結、碰撞和沉降）。重點介紹Arakawa-Schubert方案、Kuo方案等經典方案的思想。 輻射傳輸： 探討短波（太陽輻射）和長波（地球和大氣逆輻射）的計算方法，包括氣體吸收（水汽、二氧化碳、臭氧）的參數化，以及雲層對輻射的散射和吸收效應的模擬。 陸麵過程（LSPM）： 描述地錶能量、水分收支（蒸散發、土壤濕度、雪蓋）與大氣耦閤的復雜模型，強調其對近地麵氣象要素預報的決定性影響。 第五章：數據同化與初始化——從觀測到預報的橋梁 一個精確的數值預報依賴於對當前大氣狀態（初始場）的準確描述。本章係統介紹如何將稀疏、不規則的觀測數據融入到模式的初始條件中。 觀測誤差與背景場： 闡述觀測誤差的統計特性，以及模式預報（背景場）在數據同化中的核心作用。 變分法 (Variational Methods)： 深入解析三維變分（3D-Var） 和四維變分（4D-Var） 的數學框架，特彆是4D-Var如何利用伴隨模式（Adjoint Model）高效計算梯度，以最小化代價函數。 集閤方法 (Ensemble Methods)： 介紹集閤卡爾曼濾波（EnKF） 及其變體（如EnSRF、LETKF）如何通過生成多組具有不確定性的初始條件來量化預報的不確定性，這是現代概率預報的基石。 第六章：模式的驗證、評估與前沿發展 本章討論如何衡量一個模式的優劣，並展望數值方法在氣象領域的最新研究方嚮。 模式性能評估指標： 介紹統計學方法在預報評估中的應用，如Brier評分、ROC麯綫在評估概率預報中的作用，以及對預報偏差、均方根誤差（RMSE）的係統分析。 集閤預報的後處理： 討論原始集閤預報輸齣的偏差校正技術，如多尺度法（MOS） 和集閤平均/貝葉斯模型平均（BMA），以提高預報的可信度。 高分辨率模式與守恒性： 探討在網格分辨率降至公裏尺度時，傳統參數化方案的局限性，以及直接模擬（Cloud-Resolving Modeling）的挑戰與前景。重點關注如何設計能嚴格保證質量、動量和能量守恒的離散格式，以避免能量的非物理增益或損失。 機器學習在模式中的集成： 介紹如何利用深度學習技術來替代計算量巨大的物理參數化過程，或用於優化初始場同化，從而提高預報效率和準確性。 --- 本書的組織結構旨在引導讀者從最底層的物理和數學原理齣發，逐步理解復雜大氣模式的各個組成部分，並能批判性地評估現有數值方法的適用範圍與未來改進方嚮。內容聚焦於“方法”本身，而非某一特定軟件的編程實現細節。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對「大氣模式的數值方法」這個主題，先前並沒有太多涉獵。我是個對環境議題抱有高度關注的普通上班族，偶爾會閱讀一些科普文章，瞭解氣候變遷的相關知識。我認為，要真正理解氣候變遷的影響，以及政府和學術界提齣的應對方案，勢必需要對氣象預報和氣候模擬的科學基礎有所認識。這本書的名稱「大氣模式的數值方法(精)部編大學用書」，雖然聽起來很學術，但我相信它應該是為大學程度的學習者設計的，理論上應該有係統性且相對易於理解的架構。我特別感興趣的是，書中會不會觸及到如何利用這些數值方法來研究「氣候變遷」這個議題。例如，如何利用大氣模式來模擬過去的氣候，驗證模型的準確性，然後再利用模型來預測未來可能發生的氣候情境。我希望書中能提供一些關於模型驗證（validation）和模式不確定性（uncertainty）的討論，這對我理解氣候預測的可靠性非常重要。此外，我也期待書中能介紹一些常見的大氣數值模式的架構，以及它們在處理不同尺度（從區域到全球）的大氣問題時的應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名「大氣模式的數值方法(精)部編大學用書」，光看就讓人感受到一股學術的厚重感。我平常對氣象學沒什麼特別的研究，大學時念的也是跟科學不直接相關的科係，所以拿到這本書時，其實是帶著一點點「挑戰」的心情。我最在意的是，內容會不會太過艱澀，畢竟我不是專業科班齣身，很多數學跟物理的基礎可能比較薄弱。翻開目錄，確實看到不少讓我眉頭深鎖的術語，什麼「譜方法」、「有限差分」、「有限體積」等等，光是這些名詞就讓我聯想到大學時期那些熬夜趕報告、死背公式的夜晚。不過，我也注意到書名中的「精」字，以及「部編大學用書」的標示，這應該代錶著內容是經過嚴謹編選，並且適閤大學程度的學習者。我期望它能提供一個循序漸進的學習路徑，即使對我這樣非專業背景的讀者，也能透過一些清晰的圖例、實際案例的輔助，逐步理解這些複雜的數值方法是如何應用在模擬大氣運動上的。我很好奇，書中是否會提供一些實際的計算範例，或者模擬結果的視覺化呈現，讓抽象的理論變得更具體、更容易吸收。畢竟，光是看著一堆公式和推導，對我來說是相當大的挑戰，若能有實例佐證，學習效果應該會大大提升。

评分☆☆☆☆☆

身為一名對科學演進抱持濃厚興趣的退休教師，我一直關注著與我們生活息息相關的科學發展。近年來，隨著科技的進步，氣象預報的精準度似乎有顯著提升，這背後想必是數值模擬方法的功勞。這本《大氣模式的數值方法(精)部編大學用書》的書名，就直接點齣瞭這個核心技術。我個人對於數學公式和物理原理的推導過程，一直有著較為深入的理解能力，也樂於挑戰較為艱深的學術內容。因此，我期待這本書能提供一份詳盡的數值方法學術論述，不僅僅是結果的呈現，更包含方法的建立、演算法的推導，以及各種方法的數學原理。我尤其想瞭解，不同數值方法（如有限差分、有限體積、譜方法）在實際應用於大氣模式時，各自的優缺點為何？在處理大氣運動中各種物理過程（如對流、輻射、邊界層交換）時，它們的適用性如何？我期望這本書能夠深入探討這些技術細節，並提供嚴謹的數學證明與理論分析，讓我能夠從根本上理解大氣模式數值方法的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本《大氣模式的數值方法(精)部編大學用書》，我入手的主要動機其實是想瞭解一下，現今科學傢是如何「預測」天氣的。我身為一個長期居住在颱灣的民眾，對於氣象的變化，尤其是颱風、豪雨等極端天氣，是再熟悉不過瞭。每次看到氣象預報，總覺得背後一定有非常複雜的計算和模型在支撐，而這本書名聽起來就直指核心。我特別想知道，那些複雜的數學方程，是如何被轉化成電腦程式，進而模擬齣一天、幾天後，甚至更長時間的大氣狀況。書名中的「數值方法」幾個字，就讓我聯想到，這應該不是單純地描述大氣現象，而是教導如何「計算」和「模擬」。我希望書中能解釋清楚，這些數值方法在實際應用中，有哪些優勢和限製。例如，為什麼有些時候預報會齣現很大的誤差？是不是跟數值方法的選擇、網格解析度、或是邊界條件的設定有關？我尤其好奇，書中會不會提及一些當代大氣數值模式的發展趨勢，例如如何處理更精細的地形效應，或者如何更準確地模擬雲的生成與降水過程。我預期這本書會提供一個相當紮實的理論基礎，讓我對天氣預報背後的科學原理有更深入的理解，不再隻是被動地接受預報結果。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對自然現象充滿好奇心的學生，特別是對影響颱灣天氣的颱風和季風係統非常有興趣。大學時雖然修習瞭一些基礎的物理和數學課程，但對於「大氣模式」和「數值方法」這些更專業的領域，卻是相當陌生的。這本《大氣模式的數值方法(精)部編大學用書》的齣現，對我來說就像是開啟瞭一扇通往更深層次科學理解的大門。我最想知道的是，書中會如何具體地將抽象的數學概念，轉化為模擬真實大氣運動的工具。例如，在模擬颱風的生成和發展時，需要考慮哪些關鍵的物理因子？這些因子又如何透過數值方法來錶示和計算？我希望能透過這本書，學習到如何建構一個簡單的大氣模式，或者至少理解現有的模式是如何運作的。我期望書中能夠包含一些圖解，幫助我視覺化地理解各種數值方法的離散化過程，以及它們在網格上的應用。同時，我也希望書中能提及一些實際應用案例，例如如何利用數值模式來分析歷史上的颱風事件，或者如何評估不同減災措施的效果。這將有助於我將書本上的知識與實際的氣象現象連結起來。