數(shù)值天氣預報產(chǎn)品解釋應用

前言
第1章 緒論
1．1 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品釋用的基本內(nèi)涵
1．2 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品釋用在現(xiàn)代天氣預報中的地位和作用
1．3 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品釋用技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
思考題
參考文獻
第2章 數(shù)值天氣預報業(yè)務及其產(chǎn)品
2．1 數(shù)值天氣預報概述
2．2 數(shù)值天氣預報系統(tǒng)組成
2．3 數(shù)值天氣預報基本業(yè)務模式
2．4 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品的分發(fā)和識別
2．5 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品的檢驗評估
2．6 數(shù)值天氣預報誤差的訂正
思考題
參考文獻
第3章 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品定性應用方法
3．1 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品的直接解讀應用
3．2 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品的天氣學釋用
思考題
參考文獻
第4章 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品診斷釋用方法
4．1 模式直接輸出方法
4．2 非模式直接輸出量的診斷方法
4．3 動力釋用方法
思考題
參考文獻
第5章 數(shù)值天氣預報產(chǎn)品的統(tǒng)計學釋用方法
5．1 統(tǒng)計釋用的一般方法
5．2 最優(yōu)子集回歸方法
5．3 卡爾曼濾波方法
5．4 相似預報方法
5．5 費歇判別方法
5．6 統(tǒng)計釋用中的幾個重要問題
思考題
參考文獻
第6章 基于人工智能和非線性模型的釋用方法
6．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法
6．2 多層遞階預報方法
6．3 支持向量機方法
6．4 非參數(shù)統(tǒng)計模型局部線性估計
6．5 貝葉斯分類方法
思考題
參考文獻
第7章 綜合集成方法
7．1 綜合集成分類
7．2 綜合集成基本技術(shù)
7．3 集成預報應用舉例
思考題
參考文獻