编辑推荐
                                        《气象科技英语翻译》是中国气象局批准的软科学重点项目,研究的是气象科技英语的特点和翻译方法与技巧,可以说也是一本专著。全书采用全新理念、全新构思编写,选用最新气象文献,较全面地涉及气象学科的各个领域,根据气象科技英语的文体和语言特点,依据翻译学的翻译策略与方法,注重教材编写的原创性。可帮助气象工作者扩大气象科技英语词汇,熟悉气象英语的语言和文本特质,使其在今后的工作与科研中不断提高气象科技英语的阅读、翻译、写作与科研能力。                 
内容简介
       《气象科技英语翻译》主要包括:气象科技英语翻译概论、气象科技英语翻译要义、案例翻译与分析等。书中所选案例包括单句和篇章两种,单句主要用于翻译要义的分析与讲解,篇章主要用于大气学科相关内容如气候学、气象学、大气物理学与大气环境、综合观测以及其他相关学科文本翻译技巧与方法的分析和归纳。所有案例均选自于最新气象文献,由课题组成员翻译,并根据具体文本归纳翻译技巧和方法,突出其原创性。这构成了该书的一大特色。《气象科技英语翻译》第二个特色是按照教材的编写体例撰写,理论联系实践,讲练结合,适合课堂使用,就此意义上讲,《气象科技英语翻译》既可用于高校大气科学类专业学生(专业英语)的学习和英语专业(科技英语翻译方向)的学生,也适用于从事气象行业的工作者。     
内页插图
          目录
   前言
第一章 气象科技英语翻译概论
第一节 科学翻译与气象科技翻译的关系
一、概述
二、文本类型的划分与应用
三、翻译类型的构建
思考题
第二节 气象科技英语文献的分类
一、大气科学文献的分类标准
二、本书采用的分类标准
思考题一
第二章 气象科技英语的文本特点及其翻译要义
第一节 气象科技英语的语言和文体特点
一、词汇特点
二、句法特点
三、修辞特点
四、语篇特点
课外练习
第二节 气象科技英语翻译要义
一、词语的翻译
二、句子的翻译
三、篇章的翻译
课外练习
第三章 案例翻译与分析——气候学
第一节 气候系统与全球变化
案例一 Thc ENSOPhenomenon and thc Asian Monsoon厄尔尼诺南方涛动现象和亚洲季风
案例二 Human Influence on Atmospheric Composition人类活动对大气成分的影响
案例三 Greenhouse Gases温室气体
课外练习
第二节 气候变化
案例一 Climate Change and Pests and Diseases气候变化与病虫害
案例二 The Influence of Vegetation on Climate植被对气候的影响
案例三 The Influence of Climate Change on Glaciers and Permafrost气候变化对冰川和冻土的影响
课外练习
第四章 案例翻译与分析一一气象学
第一节 天气学
案例一 About Synoptic Meteorology天气学知识
案例二 Celebrities in Synoptic Meteorology(1)天气学名人(1)
案例三 Celebrities in Synoptic Meteorology(2)天气学名A(2)
课外练习
第二节 地球流体力学
案例一 The Object of Geophysical Fluid Dynamics地球流体力学的研究目标
案例二 The Importance of Geophysical Fluid Dynamics地球流体力学的重要性
案例三 Peculiarities of Geophysical Fluid Dynamics地球流体力学的属性
课外练习
第三节 数值天气预报
案例一 The NCEP Reanalysis Project国家环境预报中心再分析项目
案例二 Environmental Prediction Model环境预报模式
案例三 Cross-validation of Predictor Variables预报因子的交叉验证
课外练习
第四节 气象灾害
案例一 Weather Hazards(1)气象灾害(1)
案例二 Weather Hazards(2)气象灾害(2)
案例三 Floods and Avalanches inTurkestan土耳其斯坦的洪水与雪崩
……
第五章 案例翻译与分析——大气物理学与大气环境
第六章 案例翻译与分析——综合观测
第七章 案例翻译与分析——其他相关学科
词汇表
参考文献      
精彩书摘
       气象学(meteorology)是研究大气中物理现象和物理过程及其变化规律,把大气当作研究的客体,从定性和定量两方面来说明大气特征的学科,集中研究天气情况及其变化规律,并对天气做出预报。气象学的研究领域很广,研究方法的差异很大。气象学分成许多分支学科,诸如大气物理学、天气学、动力气象学、气候学等等。
    气象学研究的任务包括观测和研究各种各样的大气现象,大气层与下垫面之间的相互作用及人类活动所产生的气象效应;系统科学地解释这些现象、作用和效应,阐明它们的发生和演变规律;根据所认识的规律分析、诊断和预测过去、现在和未来的天气与气候,为国民经济和人们的日常生活服务;从理论和实践上探索和模拟天气过程和气候环境,为人工影响天气与气候提供科学依据。气象学是一门和生产、生活密切相关的涉及许多学科的应用科学。
    准确的天气预报一直是天气学研究的主要目标。由于控制大气运动因子的复杂性和大气运动本身的随机性,天气预报还不能像日月星辰位置的预报那样准确,但基本上已能实用,并在经济建设中起着重要的作用。特别是1950年代以来,由于电子计算机和气象卫星的运用,天气预报的精度已有很大提高。对一些尺度较小的灾害性天气系统的预报,还将进一步深入研究。其次,天气学是根据实际观测资料概括出天气学的规律或模式,并以动力气象学为理论基础进行研究的学科。天气学和物理学不同,大部分天气现象不能在实验室内进行观察,而需把整个大气圈作为“实验室”,在收集世界各地大量观测资料的基础上,运用天气图表及其他工具进行研究。另外,天气学是一门地方性很强的学科。由于大气的流动性,各地天气变化有着十分密切的关联。      
前言/序言
     在人类面临各种灾难和气候变化等难题时,携手合作、及时了解各国气象研究的最新动态就显得越来越重要,快捷准确地掌握和共享最新信息尤为突出。信息的掌握和研究需要外语水平较高和大气科学专业知识强的复合型人才,所以把外语和气象学科紧密结合起来培养人才是解决问题的途径之一。为此,《气象科技英语翻译》依据大气科学的分类,遴选各类具有代表性的最新文献资料,进行案例分析,针对性地解决各类气象文献翻译中可能遇到的种种问题,以突出研究的针对性、可操作性和实用性;突出专项研究与探索气象科技英语文献的文体功能、行文特点、语言规律,结合翻译学理论,寻求其中的翻译策略、方法与技巧。其目的是不断提升我国气象科技人才的国际化地位;不断提高气象人才对英语文献的挖掘和探索水平;不断培养与提高高层次人才的科研能力,提高他们对大气科学文献的挖掘能力和研究深度。归纳总结气象文献的行文特点及其翻译方法,有助于大气科学类学生提高外语文献信息的检索与认知能力,又可以使英语专业主动融入气象学科,让他们更多地了解大气科学的知识,以达到专业教学改革与加大学科建设的目的。    
				
 
				
				
					气象科技前沿:全球气候模型与数据分析实践  图书简介  本书深入剖析了现代气象学领域最前沿的技术应用与理论模型,重点聚焦于全球气候模型的构建、数值天气预报(NWP)的最新进展,以及基于大数据和人工智能的气象数据分析方法。我们旨在为气象学、地球科学、环境工程及相关领域的研究人员、工程师和高级学生提供一本既具深度又富实操性的参考指南。  第一部分:全球气候系统模拟的理论基础与进展  本部分首先回顾了地球气候系统的基本构成要素——大气圈、水圈、冰雪圈、岩石圈和生物圈之间的复杂耦合关系。在此基础上,本书详尽阐述了通用环流模型(GCMs)的核心数学框架,包括流体力学、热力学、辐射传输等关键物理过程的参数化方案。  我们对当前主流的气候模型,如CMIP(耦合模式比较计划)系列中的最新一代模型(如CMIP6)的改进方向进行了深入探讨。重点分析了云与降水过程的参数化如何成为当前气候模拟面临的最大挑战之一,并介绍了基于高分辨率模拟和微物理过程的最新突破。此外,还系统梳理了陆面过程模型(LSMs)的最新发展,特别是植被动力学、土壤水文过程与大气交换的相互作用,如何显著影响区域乃至全球尺度的气候反馈机制。  第二部分:数值天气预报(NWP)的高效能计算与同化技术  数值天气预报是现代气象业务的核心。本书详细介绍了当前业务化预报系统所依赖的中尺度和全球尺度NWP模型的动力框架。我们不仅讨论了传统的欧拉或拉格朗日框架,还着重介绍了新一代非静力平衡模型的优势,如针对强对流天气的网格(Grid-based)和基于粒子(Particle-based)方法的比较研究。  在数据同化方面,本书提供了对集合卡尔曼滤波(EnKF)及其变体、四维变分同化(4D-Var)的全面解析。我们通过具体的案例分析,展示了如何有效地融合来自卫星遥感、地面观测站、雷达网络以及商业航班等多源观测数据,以优化初始场,从而提高短期和中期天气预报的准确性。特别关注了观测系统模拟实验(OSSE)在评估新增观测系统价值中的应用。  第三部分:气象大数据、遥感反演与人工智能应用  随着观测技术的飞速发展,气象数据量呈指数级增长,这催生了对高效数据处理和分析工具的需求。本部分是本书的前沿聚焦所在。  我们首先介绍了气象遥感技术的最新进展,包括新一代极地轨道和地球同步轨道卫星(如高光谱成像仪、激光雷达探测仪)所提供的反演产品,以及如何利用这些数据来揭示大气边界层、温室气体分布等关键要素。  随后,本书将大量篇幅用于探讨机器学习(ML)和深度学习(DL)在气象科学中的应用。内容涵盖:  1.  基于卷积神经网络(CNN)的极端天气事件识别与临近预报:如何训练模型快速识别云团特征、台风眼墙结构,并预测短时强降水的发展趋势。 2.  基于循环神经网络(RNN)/长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测:用于季节性气候预测和能源负荷预测。 3.  深度学习在后处理和偏差订正中的角色:如何利用ML技术对NWP模型的系统性误差进行修正,从而提高预报产品的可用性。  此外,本书还讨论了云计算和高性能计算(HPC)基础设施在支撑超大规模气候模拟和实时数据处理中的关键作用,并探讨了开源科学计算平台(如Python/R环境下的专业库)在气象数据可视化和分析中的最佳实践。  第四部分:区域气候变化影响评估与减缓策略  本书的最后一部分将理论和技术应用到实际的社会经济影响评估中。我们探讨了区域气候模型(RCMs)如何嵌套于GCMs之下,以提供更高分辨率的未来气候情景预测。重点分析了海平面上升、极端热浪频率增加、区域水资源短缺等关键问题。  书中详细介绍了气候变化影响评估(CIA)的方法论,包括情景设计(RCPs/SSPs的选择)、指标构建以及不确定性分析。最后,本书以跨学科的视角,探讨了基于气候预测结果的适应性规划和减缓策略的制定,特别是对城市规划、农业布局和水资源管理决策的影响。  总结  《气象科技前沿:全球气候模型与数据分析实践》汇集了当前气象科学领域最活跃的研究方向,旨在搭建理论模型、先进计算技术与实际业务应用之间的桥梁。本书内容严谨、图表丰富,是推动本领域科研和技术人员能力提升的必备参考书。