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集合降维变分方法及其在全球谱模式T106中的应用研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
目录第12-17页
第一章 绪论第17-29页
   ·资料同化的意义第17-18页
   ·资料同化的研究进展和困难第18-21页
     ·早期资料同化方法的发展第18-19页
     ·当前运用的资料同化方法第19-21页
   ·本文研究问题的提出和意义第21-22页
   ·本论文主要内容第22-24页
  第一部分 对ERDVar的进一步研究第22-23页
  第二部分 全球模式中同化探空资料、卫星资料的研究第23页
  第三部分 全文总结第23-24页
 参考文献第24-29页
第二章 ERDVAR同化方法介绍第29-36页
   ·ERDVAR方法介绍第29-31页
   ·ERDVAR的特点和存在的问题第31-33页
 参考文献第33-36页
第三章 初始扰动场对ERDVAR同化结果的影响第36-72页
   ·三种扰动方法第36-39页
     ·Monte Carlo加滤波第36-37页
     ·邵等半随机方法第37-38页
     ·Evensen方法第38-39页
   ·三种方法产生的扰动场统计特征分析第39-42页
     ·分析方法第39-40页
     ·统计特征比较第40-42页
   ·不同初始扰动场的同化效果比较第42-51页
     ·模式和资料第42-44页
     ·同化结果比较第44-51页
   ·预报误差的统计特征第51-61页
     ·预报误差场时间演变特征第51-53页
     ·预报误差场的相关特征第53-60页
     ·用小尺度扰动样本的分析第60-61页
   ·预报样本的统计特征第61-70页
     ·不同尺度扰动的预报误差状况第62-64页
     ·高度场相关随距离的变化第64-65页
     ·扰动预报样本的相关和协相关结构第65-70页
   ·小结第70-71页
 参考文献第71-72页
第四章 减少预报样本更新频率可能性研究第72-93页
   ·预报样本数量对同化效果的影响第73-79页
     ·不同预报样本数下的同化效果比较第73-74页
     ·由不同容量的预报扰动集合估计的预报误差的统计特征第74-77页
     ·不同容量的预报扰动集合对观测信息吸收的影响第77-79页
   ·预报样本估计的预报误差统计结构分析第79-84页
     ·扰动预报样本的特征向量场的时间变化特征第79-81页
     ·扰动预报集合统计特征的时间演变特征第81-84页
   ·减少计算量的方法第84-90页
     ·采用固定的预报样本第85-87页
     ·减少预报样本更换频次第87-88页
     ·采用固定样本和更新样本混合的方法第88-90页
   ·小结第90-91页
 参考文献第91-93页
第五章 T106全球预报系统、卫星资料及快速辐射传输模式RTTOV7第93-105页
   ·全球中期数值天气预报系统T106第93-97页
     ·模式动力框架第93-96页
     ·物理参数化方案第96-97页
     ·正规模初始化第97页
   ·卫星大气遥感原理与快速辐射传输模式模式介绍第97-103页
     ·AMSU-A微波探测资料介绍第97-99页
     ·大气辐射传输模式简介第99-103页
   ·本章小结第103-104页
 参考文献第104-105页
第六章 全球ERDVAR同化理想试验第105-130页
   ·结合T106模式的ERDVAR同化流程设计第105-106页
   ·不同扰动方法的研究第106-123页
     ·两种扰动方法介绍第109-114页
     ·不同扰动方法同化探空资料理想试验第114-123页
   ·分区同化方法研究第123-127页
     ·分区同化方法第123-124页
     ·分区同化和全局同化的对比第124-127页
   ·加入卫星资料的未分区的理想试验第127-128页
   ·小结第128-129页
 参考文献第129-130页
第七章 总结和讨论第130-135页
   ·总结第130-132页
     ·运用于浅水方程模式的初始扰动生成方法第131页
     ·减少样本更新频率的可能性——浅水方程模式试验第131-132页
     ·T106模式ERDVar理想同化试验研究第132页
   ·存在的问题和讨论第132-133页
   ·后续工作展望第133-134页
 参考文献第134-135页
在读期间参与的科研项目及完成的论文第135-136页
 参与科研项目第135页
 发表及完成的论文第135-136页
致谢第136页

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