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內容簡介

　　《氣象水文應用馬爾科夫鏈統計模擬》從Markov鏈理論齣發，探討應用隨機模擬方法建立各種統計或動力模式，並應用於大氣和水文科學領域。《氣象水文應用馬爾科夫鏈統計模擬》共分三篇7章：第一篇為基礎篇，敘述Markov過程與隱式Markov過程的基本理論、基於Markov理論的隨機模擬方法與時空降尺度技術；第二篇為應用篇，介紹基於Markov鏈的天氣氣候變量的隨機模擬技術方法；第三篇則是前沿篇，重點涉及Markov過程與復雜氣候係統問題、氣候係統的不確定性及其他一些問題。
　　《氣象水文應用馬爾科夫鏈統計模擬》可作為大氣科學、水利工程、地球科學類研究生教材，也可以作為相關專業教師、本科生及科技工作者參考用書。

內頁插圖

目錄

序言
前言
緒論
一、基礎篇
第1章 Markov過程與Markov鏈
1.1 基本概念和運算
1.2 轉移概率的重要性質和運算
1.3 狀態的劃分和Markov鏈的分類
1.4 隨機遊動模型和Markov鏈
1.5 正則Markov鏈及其簡單應用
1.6 Markov極限分布在降水氣候特徵描述中的應用
第2章 隱Markov過程及其他隨機過程
2.1 隱Markov模型的定義
2.2 隱Markov模型的運算
2.3 HMM模型的應用
2.4 具有Markov性的其他隨機過程
第3章 隨機模擬方法與時空降尺度技術
3.1 基本概念
3.2 隨機變量的模擬（各種分布的模擬）
3.3 隨機過程的模擬
3.4 降尺度技術簡介
3.5 隨機天氣發生器（WGEN）

二、應用篇
第4章 氣候和水文變量的模擬試驗
4.1 空間隨機變量的模擬
4.2 由旱澇特徵重建曆史降水量場的模擬試驗
4.3 SWAT模式的逐日天氣子模式簡介
4.4 SWAT模式在水文科學中的應用
4.5 改進SWAT模型的隨機天氣發生器及模式評估
第5章 基於Markov鏈的天氣氣候變量隨機模擬
5.1 逐日降水量的Markov鏈模擬
5.2 乾濕日遊程的簡化（0，1）變量序列模擬
5.3 乾濕月遊程的Markov鏈模擬
5.4 時間序列交叉理論的應用

三、前沿篇
第6章 復雜氣候係統與Markov過程
6.1 一般動力學係統的描述
6.2 非綫性動力學（含大氣動力學係統）
6.3 漲落理論及其大氣科學的應用
6.4 兩個重要的隨機微分方程
第7章 若乾問題的探討
7.1 不確定性問題
7.2 極值統計理論在氣候變化不確定性研究中的應用
7.3 利用二維分布和Markov鏈相結閤描述區域暴雨過程的算例
7.4 綫性相關關係形成的理論機製
參考文獻
後記（一）
後記（二）

前言/序言

氣象水文應用馬爾科夫鏈統計模擬 [Application of Markov Chain Statistic Simulation in Meteorology and Hydrology] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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