Cantitate/Preț
Produs

Tropical Intraseasonal Variability and the Stochastic Skeleton Method: Mathematics of Planet Earth

Autor Andrew J. Majda, Samuel N. Stechmann, Shengqian Chen, H. Reed Ogrosky, Sulian Thual
en Limba Engleză Paperback – 7 oct 2019

Remarcăm relevanța imediată a volumului Tropical Intraseasonal Variability and the Stochastic Skeleton Method pentru cercetătorii și studenții doctoranzi care vizează acreditări avansate în meteorologie dinamică și modelare climatică. Această lucrare, publicată în seria SpringerBriefs in Mathematics of Planet Earth, abordează una dintre cele mai mari provocări din științele atmosferice: oscilația Madden-Julian (MJO). Credem că valoarea acestui text rezidă în prezentarea primului model dinamic neliniar capabil să captureze trăsăturile fundamentale ale MJO, oferind o bază teoretică solidă pentru identificarea acesteia în datele de observație.

Din punct de vedere al structurii narative și tehnice, volumul progresează de la modelul deterministic de bază către interacțiuni complexe tropical-extratropicale și rafinarea structurii verticale. Această abordare riguroasă este o extensie naturală a viziunii lui Andrew J. Majda, pe care am întâlnit-o și în Introduction to Turbulent Dynamical Systems in Complex Systems. Dacă în lucrarea anterioară autorul punea bazele matematice ale sistemelor turbulente, aici aplică aceste instrumente — ecuații cu derivate parțiale și modelare stochastică — pentru a rezolva o problemă concretă de variabilitate intrasezonieră.

Recomandăm acest titlu ca o alternativă tehnică la Models for Tropical Climate Dynamics de Boualem Khouider pentru cursurile de dinamică tropicală. Avantajul major al lucrării de față este utilizarea „stochastic skeleton method”, o metodă inovatoare care simplifică complexitatea atmosferică fără a pierde din acuratețea fizică. Față de abordările pur descriptive, acest volum oferă algoritmi numerici și indici noi pentru observațiile de variabilitate, fiind un instrument de lucru indispensabil în matematica aplicată modernă.

Citește tot Restrânge

Din seria Mathematics of Planet Earth

Preț: 36456 lei

Puncte Express: 547

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 05-19 iunie


Specificații

ISBN-13: 9783030222468
ISBN-10: 3030222462
Pagini: 124
Ilustrații: IX, 123 p. 46 illus., 33 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.2 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seriile Mathematics of Planet Earth, SpringerBriefs in Mathematics of Planet Earth

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor din meteorologie și oceanografie care doresc să stăpânească modelarea oscilației Madden-Julian. Cititorul câștigă acces la o metodologie matematică de ultimă oră — modelul stochastic skeleton — care transformă datele de observație în predicții structurate. Este o resursă esențială pentru a înțelege interacțiunile climatice complexe dintre tropice și restul globului, oferind un fundament teoretic rar întâlnit în manualele clasice.


Despre autor

Andrew J. Majda este profesor de arte și științe (catedra Morse) la prestigiosul Courant Institute of Mathematical Sciences din cadrul New York University. Recunoscut la nivel internațional pentru contribuțiile sale atât în matematica teoretică, cât și în cea aplicată, Majda s-a concentrat de-a lungul carierei pe înțelegerea fenomenelor fizice complexe prin modelare calitativă și proceduri numerice inovatoare. Expertiza sa în sisteme dinamice turbulente și dinamica fluidelor este reflectată în acest volum, unde reușește să sintetizeze rigoarea matematică cu intuiția fizică necesară în științele climatice.


Descriere scurtă

In this text, modern applied mathematics and physical insight are used to construct the simplest and first nonlinear dynamical model for the Madden-Julian oscillation (MJO), i.e. the stochastic skeleton model. This model captures the fundamental features of the MJO and offers a theoretical prediction of its structure, leading to new detailed methods to identify it in observational data. The text contributes to understanding and predicting intraseasonal variability, which remains a challenging task in contemporary climate, atmospheric, and oceanic science. In the tropics, the Madden-Julian oscillation (MJO) is the dominant component of intraseasonal variability.
One of the strengths of this text is demonstrating how a blend of modern applied mathematical tools, including linear and nonlinear partial differential equations (PDEs), simple stochastic modeling, and numerical algorithms, have been used in conjunction with physical insight to create the model. These tools are alsoapplied in developing several extensions of the model in order to capture additional features of the MJO, including its refined vertical structure and its interactions with the extratropics.
This book is of interest to graduate students, postdocs, and senior researchers in pure and applied mathematics, physics, engineering, and climate, atmospheric, and oceanic science interested in turbulent dynamical systems as well as other complex systems.


Cuprins

Introduction.- The deterministic skeleton model and observed features of the MJO.- A Stochastic Skeleton Model for the MJO.- Tropical–extratropical Interactions and the MJO Skeleton Model.- New indices for observations of tropical variability based on the skeleton model and a model for the Walker circulation.- Refined Vertical Structure in the Stochastic Skeleton Model for the MJO.- Current and Future Research Perspectives.

Caracteristici

Contributes to understanding and predicting intraseasonal variability, especially in the tropics Demonstrates how a blend of modern applied mathematical tools can be used in conjunction with physical insight to create a model that captures the fundamental features of the MJO Presents the stochastic skeleton model that offers a theoretical prediction of the MJO’s structure, leading to new detailed methods to identify it in observational data Authors are leading experts in applied mathematics and atmosphere, climate, and ocean science