کتاب ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هواشناسی با روش مونت‌کارلو

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هواشناسی با روش مونت‌کارلو

موضوع کلی: روش‌های آماری پیشرفته

موضوع میانی: روش‌های آماری برای تحلیل داده‌های هواشناسی (Statistical Methods for Meteorological Data Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر عدم قطعیت در پیش‌بینی هواشناسی
  • 2. مفاهیم پایه‌ی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 3. توزیع‌های مت続 در هواشناسی (نرمال، لاگ‑نرمال، گاما)
  • 4. توزیع‌های منفصل در هواشناسی ( پواسون، بی‌نیم )
  • 5. آشنایی با شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 6. تولید عددهای تصادفی و الگوریتم‌های PRC
  • 7. کاهش واریانس در مونت‌کارلو (تقنیک‌های Antithetic, Control Variates)
  • 8. شبیه‌سازی تصادفی متغیرهای هواشناسی (دمای هوا، فشار، رطوبت)
  • 9. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های مشاهداتی
  • 10. توزیع‌های聯合 و Copula در داده‌های هواشناسی
  • 11. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامترهای مدل هواشناسی
  • 12. شبیه‌سازی ensembles با مونت‌کارلو
  • 13. پیش‌بینی عددی هواشناسی (NWP) و منابع عدم قطعیت
  • 14. انتقال عدم قطعیت از شرایط اولیه به پیش‌بینی
  • 15. توزیع‌های پیش‌بینی Ensemble و آمارهای tally
  • 16. محاسبه‌یintervals اطمینان بر پایهٔ مونت‌کارلو
  • 17. معیارهای ارزیابی عدم قطعیت (CRPS, Brier Score, Reliability Diagram)
  • 18. اعتبارسنجی مدل‌های مونت‌کارلو با داده‌های مشاهداتی
  • 19. بهینه‌سازی تعداد نمونه‌ها در مونت‌کارلو برای هدف دقت
  • 20. استفاده از quasi-Monte Carlo (Sobol, Halton) در هواشناسی
  • 21. پارالেল‌سازی و GPU در شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 22. ترکیب مونت‌کارلو با فیلتر کالمن (Ensemble Kalman Filter)
  • 23. فیلتر hạt (Particle Filter) و روابط آن با مونت‌کارلو
  • 24. رفع ابهام در پیش‌بینی بارش و طوفان‌ها
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی دمای حداکثر و حدادن
  • 26. عدم قطعیت در پیش‌بینی باد و طاقة باد
  • 27. ارزیابی اثر زمین‑هوای سطح بر عدم قطعیت پیش‌بینی
  • 28. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای در شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 29. ترکیب مدل‌های إحصایی و دینامیکی عبر مونت‌کارلو
  • 30. تجزیه و تحلیل مكونات عدم قطعیت (systematic vs random)
  • 31. مدل‌های Hierarchical Bayesian و مونت‌کارلو مارکوف Chain (MCMC)
  • 32. Gibbs Sampling و Metropolis-Hastings در هواشناسی
  • 33. پیش‌بینیprobabilistic של وقوع پدیده‌های extrême (گرما، یخ‌زدن)
  • 34. محاسبه‌یReturn Periods با مونت‌کارلو
  • 35. تقييم خطر inundation و سيول با مونت‌کارلو
  • 36. عدم قطعیت در پیش‌بینی کیفیت هوا و آلودگی
  • 37. شبیه‌سازی توزیع مواد شیمیایی در جو با مونت‌کارلو
  • 38. استفاده از مونت‌کارلو در بهینه‌سازی شبکه‌های مشاهدات هواشناسی
  • 39. طراحی آزمایشی برای کاهش عدم قطعیت (Observing System Simulation Experiments)
  • 40. ارزیابی اثر تغییرات اقلیمی بر عدم قطعیت پیش‌بینی‌های فصلی
  • 41. مونت‌کارلو در پیش‌بینی آب و هوا برای انرژی تجدیدپذیر (سورس، بادی)
  • 42. عدم قطعیت در forecasting مسیر طوفان‌های استوایی
  • 43. پیش‌بینی‌یخبخشی و انجماد بر پایهٔ مونت‌کارلو
  • 44. اعمال مونت‌کارلو در avalanche forecasting
  • 45. ترکیب داده‌های radar و مونت‌کارلو برای پیش‌بینی بارش فوری
  • 46. معیارهای تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت (Expected Value, Utility)
  • 47. آموزش کاربران نهایی برای interpretar forecasts probabilísticos
  • 48. ابزارهای نرم‌افزاری: Python (NumPy, SciPy, PyMC), R, MATLAB
  • 49. کتابخانه‌های مونت‌کارلو تخصصی: SALib, UQToolkit, DAKOTA
  • 50. تولید reproducible results و بهترین شیوه‌های گزارش‌سازی
  • 51. گزارش‌سازی و نمایش نتایج مونت‌کارلو (violin plots, fan charts)
  • 52. etalonnage و معايره modèles probabilísticos
  • 53. موارد مورد استفاده در مراکز پیش‌بینی (ECMWF, NCEP, Met Office)
  • 54. چالش‌ها و محدودیت‌های مونت‌کارلو در هواشناسی (زمان محاسبه، curse of dimensionality)
  • 55. آینده‌ی روش‌ها: hybrid ML‑Monte Carlo, deep ensembles, probabilistic neural networks

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.