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  • 基于估计理论的大气资料同化引论--大气的状态估计 朱国富 正版图书

基于估计理论的大气资料同化引论--大气的状态估计 朱国富 正版图书

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  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787502971632
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  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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    • 商品分类:
      自然科学
      货号:
      1202111527
      商品描述:
      目录
      前言
      导读
      常用变量符号的一般约定
      常用英文缩写
      数值天气预报简介:大气资料同化源起于哪里
        第1章  大气资料同化源起和数值天气预报浅谈
          1.1  数值天气预报(NWP)的概述
            1.1.1  数值天气预报是怎么一回事
            1.1.2  非线性的大气运动基本方程组和数值天气预报的产生缘由
            1.1.3  数值求解方法和数值天气预报及其误差来源
            1.1.4  数值天气预报发展史中的一些开创性事件和内在发展逻辑
            1.1.5  全球/区域模式、静力/非静力模式和中尺度模式
            1.1.6  NWP的集合预报和交互式预报——数值天气预报的两个发展方向
            1.1.7  业务数值天气预报系统
            1.1.8  数值天气预报在现代气象业务体系中的位置
          1.2  数值天气预报的一些理解
            1.2.1  两个趣味的对比和理解
            1.2.2  分析同化与预报模式在认识上的简单相通
            1.2.3  一体化气象数值预报系统
          参考文献
      发展史:大气资料同化有着什么样的前世今生
        第2章  从“客观分析”到“资料同化”
          2.1  NWP的分析和客观分析是怎么一回事
          2.2  概述:客观分析的发展进程中历经的基本方法
            2.2.1  客观分析的产生
            2.2.2  先后经历的基本方法
          2.3  多项式函数拟合方法
            2.3.1  基本思想
            2.3.2  具体实施的做法要点
          2.4  逐步订正方法(SCM:Successive Correction Method)
            2.4.1  SCM的出现背景和基本思想
            2.4.2  SCM的做法要点
          2.5  很优插值方法(OI:Optimal Interpolation)
            2.5.1  OI对scM的承接、比SCM的最突出进步和它的基本思想
            2.5.2  OI的做法要点
          2.6  变分方法(Var:Variational methods)
            2.6.1  var的基本思想和比之前客观分析方法的最突出进步
            2.6.2  Var的做法要点
          2.7  集合卡尔曼滤波法(EnKF:Ensemble Kalman Filter)
            2.7.1  EnKF的上下承接和它的基本思想及最突出进步
            2.7.2  卡尔曼滤波(分析)同化方法(KF:Kalman Filter)
            2.7.3  扩展卡尔曼滤波(分析)同化方法(ExKF:Extended Kalman Filter)
            2.7.4  EnKF的做法要点
          2.8  分析同化基本方法之“基本”所在:开创性和奠基性
          2.9  分析同化基本方法在认识上极其简单清晰的内在发展逻辑:上下承接和循序渐进
          2.10  从客观分析到资料同化:资料同化的由来和含义
          参考文献
      理论基础和一般原理:为什么说大气资料同化已发展成为一门独立的科学学科
        第3章  大气资料同化科学的数学理论基础
          3.1  随机变量是大气资料同化成为一门科学的根本概念
            3.1.1  随机变量和随机向量
            3.1.2  二个视为随机变量的重要取值——众数和均值及其在资料同化中深刻的实质意义
            3.1.3  随机变量概念的实际应用意义
            3.1.4  理解随机变量是大气资料同化的根本概念
          3.2  概率论:概率的统计定义与贝努利大数定理
            3.2.1  概率的统计定义
            3.2.2  伯努利大数定理
            3.2.3  概率的统计定义和伯努利大数定理的实际应用意义
          3.3  概率论:正态分布与中心极值定理
            3.3.1  正态分布及其应用于资料同化中的一些重要特点
            3.3.2  中心极限定理及其在资料同化中的实际应用
          3.4  条件概率与不同随机变量的独立性以及不相关
            3.4.1  不同事件之间的关联
            3.4.2  条件概率分布与不同随机变量的独立性
            3.4.3  随机变量之间的独立与不相关
          3.5  条件概率(分布)与贝叶斯定理
            3.5.1  贝叶斯定理(Bayes theorem)
            3.5.2  贝叶斯定理的含义和应用价值
            3.5.3  条件概率与全概率公式
          3.6  估计理论
            3.6.1  相关概念
            3.6.2  参数估计
            3.6.3  与大气资料同化相关的状态估计
          3.7  状态估计方法与大气的分析同化基本方法
            3.7.1  最小二乘法与最早客观分析方法
            3.7.2  大气状态的统计很优估计方法之经典示范的简单例子
            3.7.3  大气状态的很优分析的理想化方程
            3.7.4  很优分析的理想化方程和大气状态估计的两种代表性方法
            3.7.5  大气状态估计的两种代表性方法与实际应用的大气资料同化方法
            3.7.6  小结:状态估计方法与实际的大气资料同化
          参考文献
        第4章  大气资料同化学科的基本内容
          4.1  分析同化问题是什么?逆问题及其求解的欠定性与先验背景信息的引入
            4.1.1  NWP分析问题的提出和逆问题
            4.1.2  逆问题求解的欠定性与先验背景信息的引人
            4.1.3  能用于处理分析逆问题欠定性的途径:先验知识和四维变分的同化时间窗
          4.2  资料同化的输入是什么?资料同化的可用信息
            4.2.1  形式上,可用信息的来源和种类
            4.2.2  内涵上,可用信息的数学和物理意义
            4.2.3  实施中的其他可用信息及其内涵
            4.2

      内容摘要
          本书是关于“大气的状态估计”的著述,直接连接估计理论和大气资料同化,包括大气状态估计的理论和应用,阐述了实际应用在分析同化基本方法中属于状态估计的估计理论。
          本书介绍了大气资料同化的源起、发展史、数学理论基础、学科一般内容和系统研发实例。其中,阐明了大气资料同化是一门独立的科学学科;特别是依据其历史发展进程,阐明它的含义是“分析功能、更新形式及资料四维同化内涵的统一体”,注重其理论基础,阐明随机变量是大气资料同化成为一门科学的根本概念。
          本书最为着重逻辑和内容的“来龙去脉”和“框架性理解”以及“循序渐进”的思维方式,突出知识理论的“学以致用”,然后是具体内容的“力求准确”。
          本书最适合的读者对象是资料同化领域的学生和研发新人,也可作为注重数学方法的应用技能、特别是估计理论方法应用的参考。

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