包邮卫星资料广义同化、大气科学中的数学反问题与人工智能应用:学习笔记:learning notes of Wang Gen

前言 第1篇 卫星资料广义同化 第1章 卫星遥感大气原理及辐射传输 1.1 卫星大气探测原理 1.1.1 被动遥感探测技术 1.1.2 大气吸收和发射 1.1.3 大气选择性吸收 1.1.4 大气红外吸收谱 1.1.5 大气垂直探测原理 1.2 大气辐射传输方程与模式 1.2.1 大气辐射传输方程 1.2.2 辐射传输模式及光谱系数 第2章 广义质量控制 2.1 经典变分同化理论介绍 2.2 广义质量控制流程 第3章 光谱亮温信息重构 3.1 压缩感知理论分析 3.2 基于压缩感知的FY-4A／GIIRS红外亮温非线性重构 3.3 基于主成分分析的高光谱AIRS红外亮温重构 第4章 通道*优选择 4.1 基于熵减法的FY-3D／HIRAS温度探测通道*优选择试验 4.1.1 通道预处理黑名单建立 4.1.2 熵减法介绍及FY-3D／HIRAS通道*优选择 4.2 基于熵减法的FY 4A／GIIRS通道*优选择试验 4.3 基于主成分-双区逐步回归法的高光谱AIRs通道*优选择 第5章 异常值剔除 5.1 双权重法理论介绍 5.2 基于双权重法的FY-3D／HIRAS温度通道亮温异常值剔除 5.3 基于GRAPES-4DVar同化HIRAS的台风路径预报试验 5.3.1 变分同化FY-3D／HIRAS的GRAPES-4DVar分析场增量分析 5.3.2 台风“玛莉亚(2018)”路径预报试验 第6章 偏差订正 6.1 基于离线的高光谱AIRS偏差订正 6.2 在线变分偏差订正 6.2.1 变分偏差订正算法介绍 6.2.2 基于GSI的FY-3C／MWHS变分偏差订正试验 6.2.3 基于GSI的FY-3C／MWHS接口研发及说明 第7章 云检测 7.1 基于随机森林的FY 4A／GIIRS晴空视场点云检测算法 7.2 基于L1范数约束的GIIRS三维云量廓线反演及云区同化初探 7.2.1 基于L1-范数正则化约束反演云量廓线算法 7.2.2 高光谱(GIIRS三维云量廓线反演及云区同化初探 7.3 基于WRFDA的FY 4A／GIIRS接口研发及测试 第8章 非高斯广义变分同化理论探索研究及应用 8.1 非高斯广义变分同化问题的提出 8.2 基于变分同化后验法的卫星通道观测误差重估计 8.3 基于信息熵信号自由度的资料影响率诊断分析 8.3.1 信息熵 8.3.2 信号自由度 8.3.3 基于数值逼近和高斯扰动的资料影响率诊断 8.4 *小二乘法与稳健统计 8.4.1 *小二乘法统计理论 8.4.2 稳健统计法 8.5 稳健统计M估计理论分析与基本性质 8.5.1 M估计理论分析 8.5.2 M-估计的基本性质与构建 8.6 M-估计非高斯广义变分理论探索分析 8.6.1 非高斯分布现象普适性分析与离群值定义 8.6.2 广义高斯密度函数分布及其参数估计 8.6.3 非高斯广义变分同化目标泛函构建 8.7 基于广义变分和误差重估计高光谱AIRS通道亮温同化 8.7.1 模型与数据 8.7.2 广义变分同化步骤及流程 8.7.3 基于非高斯广义变分同化的高光谱AIRS 281通道试验研究 8.7.4 广义变分同化AIRS亮温分析场与探空资料对比分析 8.8 高光谱AIRS受云影响通道亮温同化初步研究 8.8.1 带约束项广义变分同化理论分析 8.8.2 背景场云参数估计 8.8.3 高光谱AIRS通道“动态”*优选择 8.8.4 基于带约束项的不同广义变分算法效果分析比较 8.9 基于伴随的高光谱AIRs湿度敏感性分析 第2篇 大气科学中的数学反问题和人工智能在卫星资料中的应用 第9章 数学反问题和卫星红外资料反演降水关键问题分析 9.1 定量降水反演基本思想 9.2 卫星红外光谱资料陆表降水反演的难点及关键问题分析 9.2.1 问题的引入 9.2.2 卫星反演降水算法初步设想 第10章 基于数学反问题和深度学习的卫星红外资料反演降水 10.1 基于物理变分反演FY-4A／GIIRS廓线及 通道光谱信号分析 10.2 卫星红外资料反演降水国内外进展及发展趋势 10.3 基于正则化反问题的FY-4A／AGRI红外亮温反演降水 10.3.1 K-*邻近分类与回归 10.3.2 正则化反问题降水反演算法 10.3.3 精度评估方法 lO.3.4 FY-4A／AGRI红外光谱通道亮温降水信号识别 10.3.5 基于贝叶斯模型平均的通道贡献率优化 10.3.6 基于正则化反问题法的AGRI亮温反演降水试验 10.3.7 台风“玛莉亚(2018)”主导云系发展时序变化分析 10.4 基于随机森林的FY-4A／AGRI红外亮温反演降水 10.4.1 基于随机森林模型的AGRI资料反演降水 10.4.2 随机森林分类和回归反演降水精度分析 10.4.3 不同特征组合分析 10.5 KNN距离度量函数对AGRI红外亮温反演降水影响分析 10.6 基于冰云先验信息的FY-4A／AGRI遥感定量化反演降水 10.6.1 基于云分类产品的AGRI红外通道亮温统计分析 10.6.2 基于先验信息的AGRI亮温反演台风“安比(2018)”降水试验 10.7 算法改进：基于I。1-范数约束的H8／AHI红外光谱反演降水研究 lO.7.1 基于L1-范数的降水反演模型目标函数 10.7.2 单视场点试验——H8／AHI红外亮温反演降水算法分析 10.7.3 基于KNN法的H8／AHI红外亮温降水视场点识别 10.7.4 不同反演模型对原子系数和反演结果影响分析 10.7.5 高时间分辨率资料对降水“雨带”和“雨强”反演结果影响分析 1O.7.6 基于H8／AHI亮温反演台风“玛莉亚(2018)”降水初探 10.8 基于小波变换-卷积神经网络的卫星反演降水及降尺度 第11章 多源数据融合——不连续资料三维／四维变分融合及降水应用 11.1 经典3DVar／4DVar变分融合理论分析 11.2 基于小波域的资料“不连续”变分融合理论分析 11.3 基于线性平流扩散方程“不连续”4DVar变分融合理想试验 11.3.1 线性平流扩散方程及变分融合观测算子 11.3.2 变分融合误差协方差和观测值介绍 11.4 “不连续”资料变分融合理想试验 11.5 不同正则化参数值λ对融合场影响分析 11.6 基于“不连续”变分融合的多源降水资料融合试验 11.6.1 CMORPH降水资料订正及试验 11.6.2 多源降水资料不连续变分融合试验 11.7 卫星降水量估算降尺度及超分辨率重建 11.7.1 基于不适定反问题求解的降水降尺度试验 11.7.2 基于双线性插值残差订正法的降水降尺度试验 11.7.3 基于多源数据融合的降水降尺度试验 11.8 算法推广：GNSS／PwV和GDAS／PwV资料融合试验 11.9 算法推广：基于多源信息融合研究——局部强对流 降水个例分析 11.9.1 局部强对流天气指数及云参数反演 11.9.2 基于LAPS／STMAS的多源数据融合产品分析 第12章 基于去偏移场和背景约束的台风主导云系识别与预报 12.1 模式识别与图像处理——基于各向异性GVF模型的心脏MR图像分割识别 12.2 基于局部约束去偏移场模糊c均值主导云系识别 12.3 基于背景约束光流法耦合半拉格朗日预报 12.4 云系识别试验与分析 12.5 云系预报试验与分析 12.6 算法推广：雷达图像非线性外推试验 12.7 算法推广：卫星遥感巢湖水体洪涝监测 第13章 风云四号AGRI遥感定量化降水反演及预报业务系统 13.1 算法流程 13.2 业务系统初步试验效果 参考文献