| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·背景误差协方差在资料同化过程中的重要性 | 第10-12页 |
| ·估算背景误差协方差的主要方法 | 第12-13页 |
| ·背景误差协方差的研究进展 | 第13-15页 |
| ·本文的研究目的和创新点 | 第15-16页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第15页 |
| ·本文的主要创新点 | 第15-16页 |
| ·本文各章节的主要内容 | 第16-17页 |
| 参考文献 | 第17-20页 |
| 第二章 研究方法和资料说明 | 第20-25页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·NMC方法 | 第20-21页 |
| ·背景误差协方差的模型 | 第21-22页 |
| ·物理量计算方法 | 第22页 |
| ·资料说明 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 参考文献 | 第24-25页 |
| 第三章 背景误差协方差三维结构分析 | 第25-43页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·全球分析区域划分 | 第26页 |
| ·水平方向结构特征分析 | 第26-34页 |
| ·北半球误差标准差结构特征 | 第26-29页 |
| ·单层背景场自相关分析及高斯拟合曲线 | 第29-30页 |
| ·背景误差协方差及其特征尺度分析 | 第30-33页 |
| ·高度场误差协方差特征尺度冬夏对比分析 | 第33-34页 |
| ·垂直方向误差结构特征分析 | 第34-40页 |
| ·垂直方向的自相关系数分布特征 | 第34-38页 |
| ·垂直方向的误差标准差分布特征 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-43页 |
| 第四章 基于相似理论的背景误差协方差结构特征分析 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·方法 | 第44-46页 |
| ·基于相似的NMC方法 | 第44页 |
| ·相似离度的计算方法 | 第44-45页 |
| ·相似样本的选取方法 | 第45-46页 |
| ·月平均误差协方差特征统计分析 | 第46-49页 |
| ·样本序列的相似离度分析 | 第46页 |
| ·月平均误差协方差的水平结构特征 | 第46-49页 |
| ·相似个例的误差特征分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-53页 |
| 第五章 背景误差协方差在3DVAR中的应用 | 第53-58页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·研究方法 | 第53-54页 |
| ·个例选取和试验方案设计 | 第54页 |
| ·结果分析 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与讨论 | 第58-60页 |
| ·主要结论 | 第58-59页 |
| ·有待于进一步解决的问题 | 第59-60页 |
| 在研期间的主要工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附件1 夏季北半球月平均误差标准差结构特征 | 第62-64页 |
| 附件2 单层背景场自相关分析及高斯拟合曲线 | 第64-75页 |
| 附件3 东亚、北美、欧洲地区各变量平均误差协方差及其特征尺度 | 第75-76页 |
| 附件4 北美、欧洲地区各变量误差垂直自相关分析 | 第76-82页 |