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氣象大數據技術與應用(高等學校教材)

  • 作者：編者:方巍//孫玉寶//付章傑//庄偉//杭仁龍|責編:王中英
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302702221
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 89.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞「數據-演算法-應用」三層架構，將氣象學科的核心知識與人工智慧結合起來，系統介紹氣象大數據處理的創新方法與實踐路徑。本書突破傳統氣象教材的範式，獨創「科研理論→工程代碼→業務部署」的三維學習體系，構建「數據預處理→模型開發→業務部署」的完整鏈條，突出「學科交叉與場景驅動」的特色，從而助力讀者快速掌握氣象大數據的應用實踐能力。本書在介紹核心知識的基礎上精講5個氣象大數據行業應用案例，並提供配套可復現的代碼，便於讀者進行應用實踐。本書提供案例源代碼、教學PPT和習題參考答案等完善的配套資源，便於讀者高效、直觀地學習。
    本書共10章，分為4篇。第1篇氣象大數據基礎入門，主要介紹大數據的相關概念、關鍵技術及其在氣象領域的應用，並詳細介紹氣象信息化的相關知識。第2篇氣象大數據進階提升，詳細介紹氣象大數據關鍵技術、氣象人工智慧和氣象大數據應用與安全等相關知識。第3篇氣象大數據應用實踐，聚焦氣象業務的核心痛點，詳細介紹氣象大數據在能源、交通、航空、醫療健康和保險等多個領域的典型應用，完整地剖析從數據處理到模型優化再到業務系統集成的全流程。第4篇氣象大數據未來展望，對氣象大數據的發展趨勢與應用進行展望，並分析氣象大數據發展面臨的問題，最後給出解決建議。
    本書內容豐富，案例典型，講解深入淺出，適合作為高等院校氣象等相關專業產教融合的教材，也適合作為氣象從業者、AI開發者與交叉學科的研究者快速掌握智能氣象數據分析核心知識的參考讀物。
作者介紹
編者:方巍//孫玉寶//付章傑//庄偉//杭仁龍|責編:王中英
    方巍  博士、博士后、副教授、碩導、高級工程師。美國佛羅里達大學訪問學者、中國電腦學會高級會員、ACM會員、中國系統分析師協會（CSAI）顧問團專業顧問、江蘇省電腦學會會員和江蘇省人工智慧學會委員、江蘇省政府採購招標評審專家。有多年的Java EE和資料庫軟體開發與設計經驗，深入理解資料庫系統的應用與開發過程。目前已主持了2項省部級項目和3項市廳級項目，參與了國家自然科學基金、教育部重點科研項目、江蘇省重大科技支撐計劃等國家級和省部級科研項目共8項。在國際和國內相關學術會議和核心期刊上發表了論文20余篇，其中被SCI和EI檢索15篇。獲得了國家發明專利授權7項和軟體著作權8項。研究興趣包括信息集成、雲計算和大數據挖掘等。
目錄
第1篇 氣象大數據基礎入門
第1章  氣象大數據時代
  1.1  大數據概述
    1.1.1  大數據的相關定義
    1.1.2  大數據的發展歷程
    1.1.3  大數據的來源
    1.1.4  大數據的類型
    1.1.5  大數據的特點
    1.1.6  大數據分析的方法
  1.2  大數據關鍵技術
    1.2.1  大數據技術框架
    1.2.2  大數據採集與預處理技術
    1.2.3  大數據存儲與管理技術
    1.2.4  大數據處理與分析技術
    1.2.5  大數據安全與隱私保護技術
    1.2.6  大數據可視化技術
  1.3  大數據技術在氣象領域的應用
    1.3.1  大數據採集技術的氣象應用
    1.3.2  大數據存儲與管理技術的氣象應用
    1.3.3  大數據處理與分析技術的氣象應用
    1.3.4  大數據安全與隱私保護技術的氣象應用
    1.3.5  大數據可視化技術的氣象應用
  1.4  小結
  1.5  習題
第2章  氣象信息化
  2.1  什麼是氣象和氣象學
    2.1.1  天氣和氣候的定義與分類
    2.1.2  天氣預報和氣候預測的定義與分類
    2.1.3  什麼是氣象觀測
    2.1.4  氣象數據的定義和分類
  2.2  氣象現代化的含義
  2.3  氣象現代化的發展戰略
  2.4  氣象大數據的定義、特徵和分類
    2.4.1  氣象大數據的定義
    2.4.2  氣象大數據的特徵
    2.4.3  氣象大數據的分類
  2.5  氣象數據的處理與存儲
    2.5.1  氣象數據的來源、格式和常用工具
    2.5.2  氣象數據的質量控制過程
    2.5.3  氣象數據的均一性處理
    2.5.4  氣象數據的存儲與服務
  2.6  大數據時代氣象行業的機遇和挑戰
  2.7  小結
  2.8  習題
第2篇 氣象大數據進階提升
第3章  氣象大數據關鍵技術
  3.1  雲計算技術
    3.1.1  雲計算簡介
    3.1.2  雲計算的核心技術
    3.1.3  雲計算的服務模式與技術架構

    3.1.4  雲計算的發展趨勢
    3.1.5  雲計算在氣象領域的應用
    3.1.6  雲計算與大數據的區別和聯繫
    3.1.7  氣象大數據云平台的架構設計
  3.2  分散式計算技術
    3.2.1  Hadoop大數據技術框架
    3.2.2  MapReduce和Spark大數據技術框架
    3.2.3  MapReduce和Spark的比較
  3.3  存儲技術
    3.3.1  ETL技術
    3.3.2  NoSQL資料庫
    3.3.3  分散式文件系統
    3.3.4  雲存儲技術
  3.4  大數據處理技術
    3.4.1  大數據計算模式
    3.4.2  深度學習
    3.4.3  數據挖掘
    3.4.4  大數據與人工智慧的融合
  3.5  小結
  3.6  習題
第4章  氣象人工智慧
  4.1  氣象人工智慧的發展歷程
  4.2  人工智慧在天氣預報中的應用
    4.2.1  短臨降水預報
    4.2.2  雷暴預報
    4.2.3  颱風預報
  4.3  人工智慧在氣候預測中的應用
    4.3.1  ENSO預測
    4.3.2  季風預測
    4.3.3  乾旱預測
  4.4  人工智慧在氣象數據處理中的應用
    4.4.1  數據同化
    4.4.2  偏差訂正
    4.4.3  降尺度
    4.4.4  氣象報文
  4.5  人工智慧在氣象觀測和識別中的應用
    4.5.1  雲狀識別與分類
    4.5.2  天氣系統識別
    4.5.3  天氣現象識別
  4.6  氣象大模型
    4.6.1  氣象大模型的發展
    4.6.2  氣象大模型的網路架構
  4.7  氣象人工智慧的發展方向和趨勢
    4.7.1  人工智慧與氣象業務協同發展
    4.7.2  運用人工智慧技術健全氣象綜合預報系統
    4.7.3  人工智慧應用將繼續加強氣象業務
  4.8  小結
  4.9  習題
第5章  氣象大數據應用與安全
  5.1  氣象大數據應用

    5.1.1  天氣預報
    5.1.2  氣候預測
    5.1.3  城市交通管理
    5.1.4  農業數字化氣象服務
    5.1.5  氣象災害預警預報系統
  5.2  氣象大數據系統
    5.2.1  氣象大數據系統的總體架構設計
    5.2.2  氣象大數據系統的層次劃分
    5.2.3  內蒙古氣象大數據綜合應用平台案例
  5.3  氣象大數據安全現狀
    5.3.1  氣象信息安全現狀
    5.3.2  大數據安全存在的主要問題
    5.3.3  大數據面臨的挑戰
    5.3.4  大數據面臨的安全威脅
    5.3.5  保障氣象大數據安全的相關措施
    5.3.6  保障氣象大數據安全的相關技術
  5.4  氣象大數據安全體系
    5.4.1  安全體系結構
    5.4.2  數據層技術
    5.4.3  介面層技術
    5.4.4  系統層技術
  5.5  小結
  5.6  習題
第3篇 氣象大數據應用實踐
第6章  氣象大數據在能源領域的應用
  6.1  氣象大數據在傳統電力能源領域的應用
    6.1.1  電力負荷特徵分析
    6.1.2  電力負荷與各氣象要素的關聯性分析
    6.1.3  電力負荷預測
    6.1.4  用電數據生成與竊電檢測
  6.2  氣象大數據在光伏新能源領域的應用
    6.2.1  光伏發電功率預測
    6.2.2  太陽能資源評估及其利用效率評估
  6.3  氣象大數據在風力新能源領域的應用
    6.3.1  風能資源評估
    6.3.2  風能資源預測
  6.4  小結
  6.5  習題
第7章  氣象大數據在交通領域的應用
  7.1  公路交通與氣象大數據的關係
    7.1.1  我國主要地理特徵和氣候概況
    7.1.2  公路交通領域對氣象服務的需求
    7.1.3  用戶對公路交通氣象服務的需求
  7.2  氣象對公路交通的影響
    7.2.1  天氣與公路交通事故之間的關係分析
    7.2.2  天氣對公路交通的影響
    7.2.3  對公路交通具有高度影響的氣象因素分析
  7.3  公路交通氣象大數據應用
    7.3.1  應用步驟
    7.3.2  監測系統

    7.3.3  公路交通氣象預報技術
    7.3.4  江蘇省公路交通氣象服務系統簡介
  7.4  小結
  7.5  習題
第8章  氣象大數據在航空領域的應用
  8.1  民用航空發展概述
  8.2  氣象大數據在民用航空領域的應用
    8.2.1  航空公司
    8.2.2  空中交通管制部門
    8.2.3  機場
    8.2.4  低空經濟
  8.3  氣象大數據在民機試飛中的應用
    8.3.1  民機試飛中的氣象保障
    8.3.2  民機試飛對場景的要求
    8.3.3  民機試飛對氣象服務的要求
    8.3.4  氣象大數據服務在自然結冰試飛中的應用
    8.3.5  氣象大數據分析在側風試驗中的應用
  8.4  小結
  8.5  習題
第9章  氣象大數據在醫療健康和保險領域的應用
  9.1  氣象大數據在醫療健康領域的應用
    9.1.1  人體舒適度指數
    9.1.2  疾病預防與控制
    9.1.3  健康風險評估
    9.1.4  慢性病管理
  9.2  氣象大數據在保險領域的應用
    9.2.1  天氣指數保險
    9.2.2  巨災指數保險
    9.2.3  農業氣象指數保險
    9.2.4  洪水風險圖
  9.3  小結
  9.4  習題
第4篇 氣象大數據未來展望
第10章  氣象大數據的未來發展
  10.1  氣象大數據的發展趨勢
    10.1.1  氣象部門高度重視
    10.1.2  政策支持
    10.1.3  協調發展
    10.1.4  多方位數據來源
    10.1.5  創新驅動發展
    10.1.6  跨界發展
    10.1.7  商業化發展
    10.1.8  定製氣象服務
    10.1.9  人工智慧與氣象大數據的有機結合
  10.2  氣象大數據應用展望
    10.2.1  氣象與行業融合
    10.2.2  氣象服務產品
  10.3  氣象大數據技術的發展
    10.3.1  深度學習新技術
    10.3.2  元宇宙技術

    10.3.3  人工智慧氣象物理一致性和可解釋性
  10.4  氣象大數據發展面臨的主要問題及其解決建議
    10.4.1  主要問題
    10.4.2  解決建議
  10.5  小結
  10.6  習題
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