| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·资料同化的概念和主要方法 | 第10-14页 |
| ·资料同化的概念 | 第10-11页 |
| ·资料同化的主要方法 | 第11-14页 |
| ·集合Kalman滤波资料同化方法研究意义和必要性 | 第14-16页 |
| ·论文研究目的，主要内容和创新点 | 第16-17页 |
| ·本论文各章节主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 Kalman滤波理论及其发展应用 | 第19-34页 |
| ·理论背景 | 第19-23页 |
| ·标量形式的Kalman滤波 | 第19-21页 |
| ·Bayesian估计理论 | 第21-22页 |
| ·概率密度的预报 | 第22-23页 |
| ·Kalman滤波(KF) | 第23-26页 |
| ·线性Kalman滤波 | 第23-25页 |
| ·扩展Kalman滤波(EKF) | 第25-26页 |
| ·集合Kalman滤波 | 第26-33页 |
| ·分析过程 | 第27-29页 |
| ·集合Kalman滤波发展 | 第29-32页 |
| ·当前存在的问题 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 T106L19集合Kalman滤波同化系统 | 第34-50页 |
| ·T106L19全球谱模式 | 第35-40页 |
| ·模式动力框架 | 第35-38页 |
| ·物理过程参数化 | 第38-39页 |
| ·正规模初值化(Normal Mode Initialization) | 第39页 |
| ·客观分析系统 | 第39-40页 |
| ·集合平方根滤波(EnSRF)及相关问题处理 | 第40-43页 |
| ·集合平方根滤波(EnSRF) | 第40-42页 |
| ·误差协方差的局地化(Covariance Localization) | 第42-43页 |
| ·基于Lorenz96模式的EnSRF试验 | 第43-47页 |
| ·Lorenz96模式 | 第43-44页 |
| ·试验设计 | 第44页 |
| ·40个观测 | 第44-45页 |
| ·20个观测 | 第45页 |
| ·观测分布不均匀 | 第45-46页 |
| ·非高斯分布的观测误差 | 第46-47页 |
| ·T106L19全球谱模式集合Kalman滤波资料同化系统 | 第47-49页 |
| ·同化系统流程 | 第47-48页 |
| ·同化系统关键问题 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 T106L19集合Kalman滤波同化系统的敏感性试验 | 第50-69页 |
| ·试验设计 | 第50-52页 |
| ·观测网格 | 第50-51页 |
| ·试验设计方案 | 第51-52页 |
| ·结果分析方法 | 第52页 |
| ·试验结果分析 | 第52-59页 |
| ·集合成员数的确定 | 第52-53页 |
| ·水平局地化距离的讨论 | 第53-56页 |
| ·是否使用正规模初值化(NMI)的讨论 | 第56-57页 |
| ·误差垂直相关(Vertical Error Correlation)的应用 | 第57-58页 |
| ·不同观测密度试验 | 第58-59页 |
| ·分析和预报误差特征分析 | 第59-62页 |
| ·滤波发散 | 第59-60页 |
| ·分析增量的结构 | 第60-61页 |
| ·误差场和离散度的关系 | 第61-62页 |
| ·比湿同化方案的讨论 | 第62-66页 |
| ·同化比湿观测信息的影响 | 第63-65页 |
| ·不同比湿分析方案的结果对比 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-69页 |
| 第五章 T106L19集合Kalman滤波同化系统的实际观测资料同化试验及其预报检验 | 第69-77页 |
| ·模拟实际观测资料试验 | 第69-73页 |
| ·试验设计 | 第69-71页 |
| ·试验结果分析 | 第71-73页 |
| ·实际资料同化试验 | 第73-76页 |
| ·试验设计 | 第73页 |
| ·同化结果分析 | 第73-75页 |
| ·预报结果分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论和展望 | 第77-81页 |
| ·论文的主要结论 | 第77-80页 |
| ·进一步需要解决的问题 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 论文附图 | 第82-108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
