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| 內容簡介： |
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《数据同化创新与实践——NLS-4DVar理论与应用》系统介绍NLS-4DVar混合数据同化方法，该方法实现了数据同化领域两大主流方法（即四维变分同化与集合卡尔曼滤波方法）的优劣互补。《数据同化创新与实践——NLS-4DVar理论与应用》内容主要包括数据同化的基本概念与历史上多种数据同化方法的发展历程、概念理论与算法实现；NLS-4DVar方法的理论推导及其各项配套关键技术以及NLS-4DVar方法在目标观测、大气同化与反演领域的应用。
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| 目錄：
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目录序一序二前言第1章 什么是数据同化11.1 利用一个简单例子认识数据同化11.2 由简单到复杂一路走来的同化方法41.2.1 逐步订正法41.2.2 *优插值法51.2.3 变分同化方法61.2.4 滤波方法81.3 同化方法发展前瞻101.3.1 En3DVar(hybrid-3DVar)101.3.2 En4DVar111.3.34 DEnVar111.3.4 基于机器学习的数据同化方法12第2章 NLS-4DVar：4DVar与EnKF的融合132.1 分析格式：数据同化的朴素解释132.2 集合的思想：从KF到EnKF152.3 4DVar与EnKF的融合：NLS-4DVar232.3.1 NLS1-4DVar：En4DVar的高斯-牛顿迭代解282.3.2 NLS2-4DVar：避免使用切线性模式302.3.3 NLS3-4DVar：固定模拟观测扰动312.3.4 NLS4-4DVar：一次迭代的粗糙近似342.3.5 NLS5-4DVar：NLS2 4之改进迭代格式352.4 NLS-4DVar系列算法的数值验证43第3章 NLS-4DVar：样本生成与更新483.1 NLS-4DVar的样本生成483.2 NLS-4DVar的样本更新513.3 大数据驱动的样本生成与更新523.4 NLS-4DVar循环同化的程序实现543.5 数值验证56第4章 NLS-4DVar：高效局地化594.1 虚假相关与局地化594.2 局地化相关矩阵的高效分解634.3 局地化相关矩阵高效分解方案的验证674.4 NLS-4DVar的局地化754.5 NLS-4DVar局地化方案的数值验证864.6 局地化版本NLS-4DVar系列方法在真实模式中的数值验证92第5章 NLS-4DVar：多重网格算法965.1 变分资料同化的多重网格策略965.2 多重网格NLS-4DVar算法985.3 多重网格NLS-4DVar的数值验证1025.3.1 单点观测试验设计1025.3.2 单点观测试验结果1035.3.3 综合评估试验设计1055.3.4 综合评估试验结果105第6章 从NLS-4DVar到NLS-i4DVar1116.1 整体校正i4DVar1136.2 从i4DVar到i4DVar*1156.3 数值验证试验120第7章 NLS-4DVar的应用:目标观测1257.1 敏感区域识别的CNOP-4DVar混合方法1277.2 CNOP-4DVar策略的集合非线性*小二乘算法1287.3 数值验证试验1307.3.1 试验设计1307.3.2 试验结果131第8章 NLS-4DVar的应用:SNAP系统1388.1 数值天气预报数据同化1388.2 SNAP系统1408.2.1 多重网格NLS-4DVar及其局地化1418.2.2 初始样本生成与样本更新1428.2.3 系统评价指标1428.3 SNAP个例评估试验1438.3.1 试验设计1438.3.2 试验结果1458.4 一周循环数据同化试验1528.4.1 试验设置1528.4.2 试验结果1538.5 小结159第9章 NLS-4DVar的应用:“贡嘎”系统1609.1 “贡嘎”全球大气反演系统1609.1.1 “贡嘎”系统理论基础1609.1.2 大气化学传输模式与先验碳通量1639.1.3 OCO-2卫星观测数据1639.1.4 后验碳通量的评估与验证1649.2 全球碳通量数据集1669.2.1 全球碳通量评估1669.2.2 区域碳通量评估1679.3 碳通量数据集的验证1679.3.1 OCO-2*立观测验证1679.3.2 TCCON观测验证169参考文献172后记189
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