譯者名單 貢獻(xiàn)者名單 序言 譯者前言 第1章 來自確定性動力預(yù)報的不確定性 1.1 對初始條件的敏感性或“混沌” 1.2 確定性預(yù)報中的不確定性和概率 1.3 集合預(yù)報 1.4 單個動力預(yù)報的后處理 1.5 集合預(yù)報的后處理：本書概述 參考文獻(xiàn) 第2章 集合預(yù)報和校準(zhǔn)的需要 2.1 動力天氣預(yù)報問題 2.2 大氣的混沌性 2.3 從單一預(yù)報到集合預(yù)報 2.4 預(yù)報誤差的來源 2.5 全球集合業(yè)務(wù)預(yù)報系統(tǒng)的特點 2.6 回報系統(tǒng)的價值 2.7 未來展望 2.8 小結(jié)：本章的關(guān)鍵信息 參考文獻(xiàn) 第3章 單變量集合預(yù)報后處理方法 3.1 引言 3.2 非齊次回歸及其他回歸方法 3.3 貝葉斯模型平均及其“集合敷料法” 3.4 完全的貝葉斯集合預(yù)報后處理方法 3.5 非參數(shù)化集合預(yù)報后處理方法 3.6 各種方法間的比較 參考文獻(xiàn) 第4章 包含相關(guān)結(jié)構(gòu)的集合后處理方法 4.1 引言 4.2 基于copula的相關(guān)性建模 4.3 多變量參數(shù)化方法 4.4 多變量非參數(shù)化方法 4.5 考慮相關(guān)關(guān)系的單變量方法 4.6 討論 參考文獻(xiàn) 第5章 極端事件的后處理 5.1 引言 5.2 極值理論 5.3 單變量極值的后處理：降水 5.4 多變量和空間極值的極值理論 5.5 空間極值的后處理：陣風(fēng) 5.6 本章小結(jié) 5.7 附錄 參考文獻(xiàn) 第6章 檢驗：校準(zhǔn)和準(zhǔn)確性的評估 6.1 引言 6.2 校準(zhǔn) 6.3 準(zhǔn)確性的檢驗 6.4 模式性能的理解 6.5 總結(jié) 參考文獻(xiàn) 第7章 統(tǒng)計后處理的實際應(yīng)用 7.1 引言 7.2 偏差一方差權(quán)衡 7.3 統(tǒng)計后處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題 7.4 統(tǒng)計后處理中實踐問題的補救措施 7.5 個例研究：用全球多模式集合制作高分辨率降水概率的后處理 7.6 軟件和測試數(shù)據(jù)協(xié)作以加速后處理改進(jìn) 7.7 建議和結(jié)論 參考文獻(xiàn) 第8章 后處理在水文預(yù)報中的應(yīng)用 8.1 引言 8.2 單變量水文集合預(yù)報后處理 8.3 多變量水文集合預(yù)報后處理 8.4 展望 參考文獻(xiàn) 第9章 后處理技術(shù)在可再生能源預(yù)測中的應(yīng)用 9.1 引言 9.2 預(yù)備知識：預(yù)測產(chǎn)品和符號 9.3 氣象變量與功率的轉(zhuǎn)化 9.4 風(fēng)功率預(yù)測密度的校準(zhǔn) 9.5 結(jié)論與展望 9.6 附錄：風(fēng)功率轉(zhuǎn)換模擬數(shù)據(jù) 參考文獻(xiàn) 第10章 長期預(yù)報的后處理 10.1 引言 10.2 長期預(yù)報面臨的困難和問題 10.3 后處理的統(tǒng)計學(xué)框架 10.4 多模式的組合或集成 10.5 使用多模式進(jìn)行概率預(yù)報 10.6 漂移和趨勢訂正技術(shù) 10.7 集合后處理技術(shù) 10.8 后處理在理想模式中的應(yīng)用 10.9 一個業(yè)務(wù)長期預(yù)報系統(tǒng)的應(yīng)用 10.10 結(jié)論 10.11 附錄：理想模式 參考文獻(xiàn) 第11章 用R語言進(jìn)行集合預(yù)報后處理 11.1 引言 11.2 確定性預(yù)報的后處理 11.3 溫度的單變量后處理 11.4 降水的單變量后處理 11.5 溫度與降水的多變量后處理 11.6 小結(jié)與討論 11.7 附錄 參考文獻(xiàn) 主題索引