本书内容包括：人工智能基础篇介绍人工智能的基本概念、数据预处理、特征提取、降维技术和数据可视化方法；自然启发的人工智能篇讲授进化算法、群体智能算法等自然启发算法的基本原理，如遗传算法和蚁群算法；机器学习基础篇涵盖线性模型、决策树、集成学习模型、支持向量机、朴素贝叶斯算法和聚类算法等经典机器学习算法；深度学习基础篇介绍前

本书以青藏高原为研究区，利用气象站点的日观测降水、温度、风速等数据作为因子构建综合干旱指数(DI)，利用历年干旱成灾面积等数据，综合评估DI在青藏高原研究区的适用性，对干旱动态变化规律及特征分析奠定基础。其后利用经验正交函数分解(EOF)以及旋转经验正交函数分解(REOF)相结合的方法对青藏高原的干旱分区进行研究。利用

本书从微波通信的基础知识出发，详细阐述微波链路在大气探测中的应用现状，特别是如何利用微波链路的衰减特性进行降水测量。书中涵盖基于微波链路的降雨强度反演、降水类型识别、降雨场重构、雨滴谱反演、星地链路反演降雨、水汽密度反演等多个方面的理论与实验研究成果。通过大量的文献调研和实验数据，本书不仅总结了微波链路降水测量技术的最

本书从气候系统和气候变化的基本概念入手，阐明了气候变化科学的内涵与外延，包括学科体系和研究方法，及其发展历程。气候变化是环境问题，也是发展问题。本卷从环境问题的出现、应对和实践，逐步阐释在人类社会可持续发展背景下应对气候变化的重要性和必要性。人类活动已造成气候系统发生了前所未有的变化，并正在给自然界和人类社会造成危险而

西南低涡是影响我国灾害性天气的重要天气系统。本年鉴根据对2024年西南低涡的系统分析，得出该年西南低涡的编号、名称、日期对照表、概况、影响简表、影响地区分布表、中心位置资料表及活动路径图，计算得出该年影响降水的各次西南低涡过程的总降水量图、总降水日数图。

气候变化已经成为人类经济社会面临的最重要的长期风险之一，气候风险管理学主要是在碳中和战略指导下，综合运用管理学、气候经济学、系统科学等多学科交叉的理论，建立起服务于气候风险管理实践的理论体系，形成气候风险管理的系统性工具与方法论体系。本书从当前气候风险的内涵与测度入手，介绍了气候风险管理的主要方法，并对农业、能源行业、

本书聚焦人工智能在天气预测中的关键应用，系统阐述生成大模型（如去噪扩散概率模型、生成对抗网络、流模型等）在天气预测建模任务中的理论基础、技术路径与工程实践。针对传统数值天气预报在短时强降水、高分辨率预报中的局限性，本书提出以生成模型为核心的预测新技术，深入剖析其在雷达图像生成、时空特征建模、降水强度分级预测、极端降水识

本书全面阐述研究区域暴雨山洪特征规律、水文预报模型集成技术、水文模型及参数智能识别、水文模型参数敏感性分析、水文模型参数移植、多维山洪灾害预报预警体系、山洪预警临界雨量指标确定、耦合洪水预报的山洪预警和耦合降雨预报的山洪预警及山洪灾害预报预警平台等，结构合理、紧凑，逻辑性强。书中提出的山洪灾害预报预警方法比较新颖、独特

青藏高原低涡、切变线是影响我国灾害性天气的重要天气系统。本书根据对2024年高原低涡、切变线的系统分析，得出该年高原低涡、切变线的编号，名称，日期对照表，概况，影响简表，影响地区分布表，中心位置资料表及活动路径图，高原低涡、切变线移出高原的影响系统；计算得出该年影响降水的各次高原低涡、切变线过程的总降水量图、总降水日数

本书简述青藏高原热源科学考察的概况及试验进展；开展青藏高原地面热源和大气热源的精细分布特征分析；分别针对高原地面和大气热源的变化特征及其影响机理进行分析；揭示青藏高原热源对天气气候的影响，并预估其未来变化趋势及其对环境的可能影响。本书提供可分析的第一手观测资料，为理解高原地面与大气热源的演变机理和驱动机制提供观测基础；