农业气象

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出版者:中国农业出版社
作者:阎凌云
出品人:
页数:239
译者:
出版时间:2005-05-01
价格:19.90元
装帧:
isbn号码:9787109097117
丛书系列:
图书标签:
  • 农业气象学
  • 气象灾害
  • 农业气象观测
  • 农业气候
  • 作物气象
  • 气候变化
  • 农业生产
  • 气象服务
  • 遥感应用
  • 生态气象
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具体描述

好的,这是一份关于《深度学习在金融风险管理中的应用》的图书简介,其内容与您提到的《农业气象》完全无关: --- 深度学习在金融风险管理中的应用 一、 概述:跨越传统藩篱的金融革命 在当今这个数据爆炸、市场波动加剧的时代,传统的金融风险管理方法正面临前所未有的挑战。基于线性模型、历史波动率和经验规则的旧有体系,往往在面对突发性、非线性和高维度的风险事件时显得力不从心。 本书《深度学习在金融风险管理中的应用》正是在这一背景下应运而生。它并非一本纯粹的算法教材,而是一本面向金融专业人士、量化分析师、风险官以及高级研究人员的实践指南,旨在系统性地介绍如何运用前沿的深度学习技术,革新和优化金融机构在信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等核心领域的管理框架。 我们聚焦于如何利用人工神经网络的强大特征提取和模式识别能力,构建出比传统计量经济学模型更具预测力和鲁棒性的风险评估工具。全书理论深度与工程实践并重,确保读者不仅理解“如何做”,更能洞悉“为何有效”。 二、 核心内容深度剖析 本书结构严谨,分为四个主要模块,层层递进,覆盖了从基础理论到复杂应用的完整链条。 模块一:深度学习基础及其在金融数据的适配性(The Foundation) 本模块为读者打下坚实的理论基础,重点强调深度学习模型与金融时序数据、非结构化数据之间的特殊交互关系。 1. 金融数据挑战与深度学习的优势: 探讨金融时间序列的非平稳性、异方差性、长程依赖性等特性,并阐释深度学习(特别是 RNN 家族和 Transformer 结构)如何有效捕获这些复杂依赖。 2. 关键网络结构回顾与精选: 详细介绍多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)在特征提取中的作用,并深入讲解循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在序列建模中的核心机制。 3. 特征工程的智能化转型: 阐述深度学习如何从原始数据中自动学习有效特征,减少人工干预,并介绍自编码器(Autoencoders)在降维和异常检测中的应用。 模块二:信用风险的深度量化与预测(Credit Risk Transformation) 信用风险是金融稳定的基石。本模块致力于将深度学习应用于提高传统违约模型(如评分卡)的精度和解释性。 1. 下一代违约概率(PD)建模: 介绍使用深度神经网络(DNN)替代逻辑回归建立 PD 模型的方法,重点分析如何处理高度不平衡的违约样本(通过 SMOTE-DNN 混合方法)。 2. 损失率(LGD)和违约暴露(EAD)的回归预测: 探讨使用深度回归网络预测 LGD 和 EAD,尤其关注如何整合宏观经济指标作为外部输入层。 3. 非结构化文本信息挖掘: 深入讲解如何利用自然语言处理(NLP)技术,特别是 BERT 等预训练模型,从公司财报、新闻公告和监管文件中提取风险信号,作为信用评估的补充特征。 4. 可解释性风险模型(XAI in Credit): 鉴于金融监管对模型透明度的要求,本章重点介绍 SHAP 值和 LIME 方法在解释深度学习风险决策中的实际应用,确保模型在保持高预测力的同时满足合规性要求。 模块三:市场风险与衍生品定价的优化(Market Dynamics and Deep Hedging) 在瞬息万变的市场中,准确度量和对冲风险至关重要。 1. 高频数据的波动率预测: 比较 CNN-LSTM 混合模型在预测次日或次秒级波动率方面的性能,对比 GARCH 族模型的局限性。 2. 深度强化学习(DRL)在动态对冲中的应用: 这是本书的亮点之一。详细阐述如何将期权或复杂衍生品的动态对冲问题转化为一个马尔可夫决策过程(MDP),并使用 Actor-Critic 或 PPO 算法进行策略学习,实现无套利定价和最优对冲策略。 3. 极端市场事件的压力测试与情景生成: 利用生成对抗网络(GANs)模拟符合特定统计特征(如尖峰厚尾)的极端市场情景,为压力测试提供更逼真的输入数据。 模块四:操作风险、流动性风险及模型治理(Operational Excellence and Governance) 风险管理并非止于预测,更在于有效治理和流程优化。 1. 操作风险事件的分类与预警: 使用文本分类和序列模型识别内部操作失误的早期信号,如通过分析员工邮件或内部系统日志。 2. 流动性风险的实时监控: 探讨使用图神经网络(GNN)来建模银行间或资产间的复杂流动性依赖关系,提前识别潜在的系统性传染风险。 3. 模型生命周期管理(MLOps for Risk): 强调深度学习模型在部署后如何持续监控性能衰减(Model Drift),自动触发再训练和验证流程,确保风险模型在快速变化的监管和市场环境中保持有效性。 三、 目标读者与实践价值 本书的编写采用了“问题驱动、案例支撑”的模式。每个理论章节后都附有基于真实或高度仿真的金融数据集的 Python 实践案例(使用 TensorFlow/PyTorch 框架),代码清晰,注释详尽。 本书适合以下人群: 量化研究员与策略师: 寻求将前沿 AI 技术融入到日常风险建模工作流中的专业人士。 风险管理部门(CRO 办公室): 希望了解如何利用先进技术升级内部风险计量和报告系统的管理者。 金融科技(FinTech)开发者: 需要深入理解金融领域特定约束和数据特性的工程师。 金融工程和量化方向的研究生及博士生: 作为深入学习金融工程交叉学科的高级参考书。 《深度学习在金融风险管理中的应用》不仅仅是技术的堆砌,它代表了一种新的风险思维范式——即利用机器智能的深度洞察力,构建更具弹性、更快速响应的现代金融风险防御体系。阅读本书,您将获得驾驭金融数据复杂性的关键钥匙。

作者简介

本教材共有理论部分四篇,实训指导11个方面。

理论部分篇为农业气象要素,主要讲述光、热、水、风等的形成和变化规律;第二篇为农业天气,主要讲述有关天气的形成及变化规律和重要的农业天气;第三篇为农业气候,讲述气候概论,我国气候特点及农业气候资源;第四篇为农业小气候,讲述几种独立小气候的特点和设施小气候的特点和调节。

实训篇主要包括气象观測场的建立、仪器的使用和具体的观测方法、农田小气候的观测以及气象、气候资料的整理、统计、分析和利用。

本教材适合农林类高职高专非气象专业的学生使用,也可作为农业类科普读物。

目录

第二版前言

版前言

绪论

节 气象学与农业气象学

一、气象学基本概念

二、农业气象学

三、中国农业气象学的发展

第二节 大气概论

一、大气的组成

二、大气的垂直结构

复习思考题

篇 农业气象要素

章 太阳辐射

节 昼夜、季节和二十四节气

一、昼夜

二、季节

三、二十四节气

第二节 太阳辐射

一、太阳辐射光谱

二、太阳辐照度

三、太阳辐射在大气中的减弱作用

四、到达地面的太阳辐射

五、地面对太阳辐射的吸收和反射

六、光照度

第三节 地面辐射和大气辐射

一、地面辐射

二、大气辐射

三、地面有效辐射

四、地面辐射差额

第四节 太阳辐射与农业生产

一、光谱成分与植物生长发育的关系

二、光照度与植物生长发育的关系

三、光照时间与植物生长发育的关系

四、作物的光能利用率及其提高途径

复习思考题

第二章 温度

节 土壤温度

一、影响士壤温度的因子

二、土壤温度变化

第二节 空气温度

一、空气的升温和降温

二、空气温度的变化

三、气温的垂直变化

第三节 温度与农业生产

一、土温对农业生产的影响

二、空气温度对农业生产的影响

三、农业界限温度

四、积温

复习思考题

第三章 水分

节 空气湿度

一、空气湿度的概念及表示方法

二、空气湿度变化

第二节 蒸发与蒸散

……

第二篇 农业天气

第三篇 农业气候

第四篇 农业小气候

第五篇 (实训篇)农业气象实训指导

主要参考文献

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,我最初对这类书籍的期待值并不高,总觉得它们是陈旧的资料汇编,充满了过时的模型和无法验证的假设。这本书却颠覆了我的看法。它的前沿性体现在对遥感技术和数据模型的应用上。书中详细介绍了几种国际上最新的卫星遥感产品是如何被农业部门用来监测大范围的作物长势和水分胁迫情况的。它不只是简单地罗列技术名称,而是深入讲解了多光谱图像中特定波段数据如何反映叶绿素含量和植被指数(NDVI)的变化规律。我尤其欣赏作者对“不确定性”的坦诚讨论,他承认任何模型都有其局限性,特别是在面对突发的火山灰遮蔽或强烈的云层干扰时,数据解读需要极大的谨慎和经验判断。这种严谨的科学态度,让整本书的论述显得格外可靠。对于那些希望将现代信息技术融入传统农业管理的读者来说,这本书提供了绝佳的理论基础和实践案例,它不仅仅是讲天气,更是在教我们如何用现代工具“阅读”天气为农业提供的信号。

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这本书的装帧和排版非常考究,每一章的过渡都设计得非常自然流畅,仿佛是在进行一场精心策划的学术漫步。让我感到愉悦的是,作者非常注重历史脉络的梳理。在讨论现代农业气象预报系统如何建立之前,他花了一部分篇幅回顾了古代不同文明对季节和降雨的记录方式,从巴比伦的泥板到中国的二十四节气,这种跨越时空的对比,极大地丰富了我的认知维度。它让我意识到,人类对气候的敬畏和利用之心,从未改变,只是工具和精度在进化。书中对特定区域农业气候区划的分析,更是细致入微,它将一个大省份划分为若干个微观气候带,并针对性地给出了不同作物的适宜种植建议。这不仅仅是气象学知识,更是一种区域经济地理学的体现。阅读过程中,我多次停下来,对照着书中的气候图,思考自己家乡的气候特点是否符合描述,这种代入感是很强的,让我从一个宏观的“农业”概念,聚焦到了微观的“我自己的地块”。

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我是在一个连续阴雨绵绵的春天购入这本书的,当时我的小菜园子里的番茄苗因为湿度过高而开始出现病斑,心情沮丧极了。原本是想找一本快速解决问题的“急救手册”,但这本书带给我的远不止于此。它花了大篇幅探讨了“微气候”的概念,解释了同一片田地里,靠山坡和靠近水渠的两块地的温度和湿度差异是如何产生的,以及农民如何通过调整种植布局来规避不利的小气候影响。其中关于如何利用风障和遮阴设施来调节局部环境的章节,简直是及时雨。作者的文字功底极佳,他将复杂的土壤热力学和植物蒸腾作用的关系,用一种近乎诗意的语言描绘出来,比如将植物的叶片比作天然的“气象传感器”。让我印象特别深刻的是,书中提到了一种古老的利用植被覆盖来保持土壤水分的智慧,这与现代温室效应的控制思路有着异曲同工之妙,体现了人类与自然长期博弈中积累的宝贵经验。读完这部分,我立刻动手清理了菜园的排水沟,并重新规划了作物的间距,效果立竿见影,这本“教科书”的实践价值远超我的预期。

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我是一个对环境伦理和可持续发展非常关注的读者,因此,这本书中关于气候变化对未来农业格局重塑的章节,是我最感兴趣的部分。作者没有采取危言耸听的语调,而是用翔实的数据对比了过去三十年间,某几个主要粮食产区的平均生长期变化和极端高温日数的变化趋势。他提出的“适应性管理”策略非常有启发性,比如,建议种植区向更高纬度或更高海拔地区迁移,以及推广耐热、耐旱的新型作物品种。令人耳目一新的是,书中探讨了“碳汇农业”中气象因素的关键作用,即如何通过优化耕作方式来最大化土壤对大气中二氧化碳的固定能力,这已经超出了传统农业气象学的范畴,触及到了全球气候治理的前沿。整本书的基调是积极而富有建设性的,它不是在抱怨气候变暖带来的挑战,而是在引导我们如何利用科学和智慧去迎接和适应这些挑战,为农业的未来指明了一条务实且充满希望的路径。

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这本书的封面设计得非常朴实,那种带着泥土气息的棕色调,让人一拿到手里就仿佛能闻到田野里的芬芳。我原本以为这会是一本枯燥的学术专著,毕竟“农业气象”听起来就和那些需要戴着老花镜才能啃下来的专业术语挂钩。然而,当我翻开第一页,就被作者那种娓娓道来的叙事方式所吸引。它没有直接抛出复杂的公式,而是从一个农民伯伯清晨观察云朵的细微动作讲起,那种对自然界微妙变化的敏感度,读来令人心生敬佩。书中详尽地阐述了霜冻对不同作物生长的影响机制,不仅有科学的解释,还穿插了许多农谚,比如“立冬补冬,十只老母鸡不如一杯鸡汤”这类与气候紧密相关的俗语,让我这个非专业人士也能迅速抓住重点。更让我惊喜的是,它对极端天气事件的分析,比如突如其来的冰雹如何造成局部地区的作物绝收,作者并未停留在现象描述,而是深入挖掘了背后的气流动力学原理,配图的示意图清晰明了,即便没有深厚的物理基础,也能大致领会其运作逻辑。整体阅读体验就像是跟着一位经验丰富的老农,在田埂上进行了一次深入的田间考察,既有知识的积累,也有对土地的情感共鸣。

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