| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 数据同化的基本概念 | 第9-10页 |
| 1.2 数据同化的主要研究方法 | 第10-12页 |
| 1.3 集合数据同化的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.4 集合Kalman滤波中对欠采样的处理 | 第13-16页 |
| 1.4.1 协方差放大的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.4.2 局地化技术的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 集合数据同化理论及其发展应用 | 第17-31页 |
| 2.1 理论背景 | 第17-28页 |
| 2.1.1 Bayesian理论 | 第17-18页 |
| 2.1.2 从Bayesian理论到Kalman滤波 | 第18-20页 |
| 2.1.3 经典的Kalman滤波 | 第20-25页 |
| 2.1.4 集合Kalman滤波 | 第25-27页 |
| 2.1.5 集合转换Kalman滤波 | 第27-28页 |
| 2.2 集合数据同化的优缺点 | 第28-30页 |
| 2.2.1 集合数据同化的优点 | 第28-29页 |
| 2.2.2 集合数据同化的缺点 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 小集合数的研究 | 第31-39页 |
| 3.1 小集合数带来的相关问题 | 第31-33页 |
| 3.1.1 欠采样 | 第31页 |
| 3.1.2 协方差低估 | 第31-32页 |
| 3.1.3 滤波发散 | 第32-33页 |
| 3.1.4 虚假相关 | 第33页 |
| 3.2 解决欠采样问题的方法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 协方差放大 | 第34页 |
| 3.2.2 局地化技术 | 第34-37页 |
| 3.3 舒尔乘积 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 实验设计 | 第39-44页 |
| 4.1 基本参数的选择 | 第39-41页 |
| 4.1.1 Lorenz-96模型 | 第39页 |
| 4.1.2 Runge-Kutta的求解方法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 状态样本 | 第40页 |
| 4.1.4 局地化相关函数 | 第40-41页 |
| 4.2 评价指标 | 第41-43页 |
| 4.2.1 均方根误差的计算 | 第41页 |
| 4.2.2 集合Kalman增益的计算 | 第41-42页 |
| 4.2.3 集合奇异值的功率谱密度计算 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验结果 | 第44-53页 |
| 5.1 CL和LA方法对背景场误差协方差矩阵fP的影响 | 第44-46页 |
| 5.1.1 协方差局地化的实验结果 | 第44-45页 |
| 5.1.2 局地化分析的实验结果 | 第45-46页 |
| 5.2 均方根误差评价局地化的效果 | 第46-47页 |
| 5.3 集合Kalman滤波的实验结果 | 第47-50页 |
| 5.3.1 CL和LA方法对Kalman增益矩阵K的影响 | 第47-49页 |
| 5.3.2 Kalman增益值评价局地化的效果 | 第49-50页 |
| 5.4 功率谱密度评价局地化的效果 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文主要结论 | 第53页 |
| 6.2 未来展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间所发表的论文与主要成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
