我国气候统计的研究始于涂长望等著名学者, 1963年出版了么枕生教授的“气候统计”, 它是世界上第一本系统叙述气候诊断和分析的专著, 1990年进行了补充修订.虽然, 在我国已出版了十余本关于统计气象的书籍, 但专门论述气候统计诊断和预测的, 应首推最近出版的《现代气候统计诊断与预测技术》 (魏风英编著, 气象出版社, 1999, pp269).

气候可以认为是大气许多不同状态总体的一个统计集合, 可用这个集合的统计量 (均值、标准差) 来表示气候.这意味着, 与研究天气不同, 研究气候自然而然地要以概率论和数理统计作为数学工具.与对任何自然现象的研究一样, 首先要了解气候, 这就要用到诊断技术.其次, 要预测气候, 就要用到预测方法.它们均是与现代统计技术紧密相依的.近20年来, 气候统计诊断与预测在国内外都有了长足进步, 涌现了不少新技术, 编制了许多计算机程序, 这正是本书撰写的学术基础.

《现代气候统计诊断与预测技术》一书分十章, 前三章叙述统计基本技术, 四至七章主要叙述统计诊断, 后三章主要叙述统计预测.全书内容由浅至深, 论述全面, 易于阅读理解.本书的一个主要特征是从所谓“统计计算”的视野, 即运用计算机实现统计技术来撰写本书, 不拘泥于数学原理和推导; 从实用出发, 列出必要的计算公式, 然后给出详细的气象计算实例和结果分析要点, 便于实际使用.

有时, 人们有这样一种错觉, 以为统计方法繁多, 效果类同.其实, 只要对概率统计作些深入了解, 情况并非如此.因为不同的统计方法实际上是针对不同的处理对象的, 例如对分类数据和连续变量显然要用不同的方法处理; 又如若作自因分析, 则应该用时间序列分析, 而对他因分析, 显然应该用多元分析.在《现代气候统计诊断和预测技术》一书中, 对各种不同的方法均有详细介绍, 读者应仔细分辨它们的使用对象、方法的固有特征和计算技巧, 才能恰到好处地应用这些方法.

本书是按数学中“概率论和数理统计”分支的严格意义上来选材的.也就是说, 在气象界, 人们往往含混地将模糊集方法、人工智能 (包括专家系统、人工神经网络)、灰色系统与布尔代数等也归入到统计方法中.严格地说, 这是不能从科学分类法意义上接受的.另外, 近年来, 混沌动力学、控制理论 (如卡尔曼滤波) 在气候学中也有诸多应用研究.基于类似的理由, 本书中几乎没有涉及.

值得提一下第十章中的“均值生成函数模型”, 这是本书作者和她的同事们在80年代后期提出和发展的时间序列分析模型, 它是从序列自身中抽取周期函数, 建立同时性多元模型, 与传统的以前后不同时刻相关为基础的时间序列建模是不同的.另外, 双评分准则从既报准类别又报准数量角度, 提出了一种新的统计模型维度识别法, 它既包容又区别于赤池信息量准则 (AIC), 特别适合于气象、地学、经济等领域中应用.

鉴于此书具有上述特点, 对从事气候诊断与预测的同仁们, 都值得去参阅本书.

(曹鸿兴)