包邮集合滤波数据同化方法及其应用

目录第1章 引言1第2章 数据同化的思想和基本理论42.1 数据同化的意义42.2 数据同化的基本思想52.2.1 *小二乘法52.2.2 贝叶斯方法72.3 滤波数据同化和变分同化的几个基本方法92.3.1 状态空间模型中的同化方法92.3.2 *优插值法102.3.3 三维变分法132.3.4 四维变分法14第3章 卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器163.1 卡尔曼滤波器及其推导163.1.1 卡尔曼滤波器的提出背景163.1.2 卡尔曼滤波器的推导过程173.2 扩展卡尔曼滤波器193.2.1 扩展卡尔曼滤波器的公式193.2.2 扩展卡尔曼滤波器的平方根格式213.2.3 卡尔曼滤波器的性质和等价性243.3 Lorenz63模式中的孪生试验273.3.1 模式方程273.3.2 孪生试验设置293.3.3 同化代码和试验结果30参考文献32相关python代码32第4章 集合卡尔曼滤波器374.1 集合卡尔曼滤波器的基本思想374.2 集合卡尔曼滤波器算法384.2.1 基于扰动观测的传统EnKF方法384.2.2 针对非线性观测算子的EnKF算法404.2.3 EnKF在大型系统中的实施算法424.2.4 集合*优插值454.3 Lorenz63模式中的集合卡尔曼滤波器同化试验46参考文献47相关python代码48第5章 集合卡尔曼滤波器实际应用中的问题535.1 局地化545.1.1 局地化的理论和方法545.1.2 局地化方法在Lorenz96模式中的应用575.2 协方差膨胀595.3 初始扰动的产生和初始误差的处理615.3.1 初始集合构造方法615.3.2 初始条件对同化的影响645.4 模式系统偏差665.4.1 两步法675.4.2 一步法685.5 观测误差695.5.1 基于观测数据的观测误差估计方法705.5.2 基于模式的观测误差估计方法715.5.3 新息诊断方法725.5.4 基于似然估计的集合观测误差估计方法735.6 预报误差74参考文献75相关python代码78第6章 集合卡尔曼滤波器的衍生方法846.1 集合平方根滤波器856.1.1 直接分解方法876.1.2 串行集合平方根滤波器876.1.3 集合转换卡尔曼滤波器896.1.4 集合调整卡尔曼滤波器896.2 局地集合转换卡尔曼滤波器906.2.1 公式推导916.2.2 局地化分析936.2.3 算法流程946.2.4 Lorenz63模式中的应用及程序956.3 集合调整卡尔曼滤波器的*小二乘格式97参考文献101相关python代码102第7章 sigma点卡尔曼滤波器1097.1 sigma点的概念和SPKF的算法1097.2 sigma点无迹卡尔曼滤波器1117.3 sigma点中心差分卡尔曼滤波器1167.4 高维系统SPKF的有效算法120参考文献121相关python代码122第8章 粒子滤波器1308.1 粒子滤波器的主要特性1308.2 标准粒子滤波器1328.3 建议分布粒子滤波器1368.3.1 简单松弛格式1398.3.2 加权集合卡尔曼滤波1408.4 混合滤波器——以EnKPF为例1428.5 局地化粒子滤波器1448.5.1 串行观测局地化粒子滤波器1458.5.2 LPF16的代码及其在Lorenz96模式中的应用149参考文献151相关python代码152第9章 参数优化和模式倾向误差估计1659.1 参数估计的基本思想1659.1.1 参数估计方法1659.1.2 基于集合卡尔曼滤波器的参数估计试验和结果讨论1679.2 参数估计协方差膨胀方案1719.3 基于LETKF方法的关键参数估计1749.4 基于EAKF方法的模式倾向误差估计178参考文献181相关python代码183第10章 强耦合同化18710.1 耦合同化概述18710.1.1 耦合同化基本理论18810.1.2 耦合同化理想试验18910.1.3 强耦合同化当前所面临的主要问题和挑战19010.2 强耦合同化的跨成分局地化及其在Lorenz模式中的应用19410.3 强耦合同化与区域耦合模式及其在台风模拟和预报中的应用19810.3.1 模式设置20010.3.2 模式结果201参考文献203相关python代码206第11章 目标观测21711.1 目标观测的基本思想21711.2 *优误差增长下的目标观测方法21911.2.1 奇异向量方法21911.2.2 条件非线性*优扰动方法22111.2.3 气候相关奇异向量方法22211.3 EnKF框架下的目标观测方法22311.3.1 ETKF目标观测方法22311.3.2 基于EnKF的目标观测方法22511.4 粒子滤波器框架下的目标观测方法22811.5 基于EnKF的目标观测方法在Lorenz96模式中的应用23211.6 CSV方法在CESM中的应用及程序233参考文献234相关python代码236