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海洋流场数据同化方法与应用的研究

第一章 绪论第14-27页
    1.1 本论文研究的重要意义第14-16页
    1.2 数据同化系统的结构及其方法分类第16-20页
        1.2.1 数据同化系统的结构第16页
        1.2.2 数据同化的方法与分类第16-20页
    1.3 数据同化发展的现状第20-25页
    1.4 论文的内容、和创新点第25-27页
第二章 模式介绍第27-51页
    2.1 海洋流动的基本方程第27-29页
        2.1.1 连续方程第27-28页
        2.1.2 运动方程第28页
        2.1.3 海水的状态方程第28-29页
        2.1.4 热传导方程第29页
    2.2 边界条件第29-31页
        2.2.1 在海面(z=)和海底(z=-H)处的运动学边界条件第29-30页
        2.2.2 在海面(z=)和海底(z=-H)处的动力学边界条件第30页
        2.2.3 压力边界条件第30页
        2.2.4 温度边界条件第30-31页
        2.2.5 海域中的开边界条件第31页
    2.3 层积分方程第31-34页
        2.3.1 层积分形式的连续方程第31-32页
        2.3.2 层积分形式的运动方程第32-33页
        2.3.3 层积分形式的总体控制方程第33-34页
    2.4 有限差分网格及差分格式第34-39页
        2.4.1 运动方程的差分格式第34-37页
        2.4.2 温度方程的差分格式第37-39页
    2.5 求解速度场第39-44页
        2.5.1 水位方程第39-41页
        2.5.2 求解输运量和速度第41-44页
    2.6 显式选择项的处理第44-45页
        2.6.1 水平粘性(扩散)项第44页
        2.6.2 水平平流项第44-45页
    2.7 模型的流程图第45-51页
第三章 误差预处理第51-72页
    3.1 简述第51-53页
        3.1.1 误差变量第51-52页
        3.1.2 使用误差协方差第52页
        3.1.3 实际中的统计估计第52-53页
    3.2 观测数据的方差、相关性和检验第53-55页
        3.2.1 方差第53-54页
        3.2.2 相关性第54页
        3.2.3 观资料的检验与预处理第54-55页
    3.3 背景场的方差与相关性第55-57页
        3.3.1 方差第55-56页
        3.3.2 背景误差的相关性第56-57页
    3.4 背景误差相关模型第57-72页
        3.4.1 水平协方差相关模型第57-59页
        3.4.2 垂向协方差相关模型第59-70页
        3.4.3 三维协方差矩阵第70页
        3.4.4 时间相关与空间尺度第70-72页
第四章 最优插值法第72-85页
    4.1 概述第72-73页
    4.2 动态最优插值与并行试验第73-84页
        4.2.1 动态最优插值算法推导第73-76页
        4.2.2 预报误差协方差矩阵的确定第76-77页
        4.2.3 权重系数矩阵的求解第77-79页
        4.2.4 验证试验安排及结果第79-84页
    4.3 结论第84-85页
第五章 融合法第85-94页
    5.1 概述第85页
    5.2 融合法原理及算法第85-88页
        5.2.1 单维情况第86页
        5.2.2 多维情况第86-87页
        5.2.3 维数不同的情况第87-88页
    5.3 同化并行实验第88-92页
        5.3.1 初估数据的准备第88-89页
        5.3.2 观测数据的准备第89页
        5.3.3 映射矩阵H的确定第89页
        5.3.4 协方差矩阵的确定第89-90页
        5.3.5 同化第90页
        5.3.6 结果分析第90页
        5.3.7 不同同化方法对比第90-92页
        5.3.8 效果检测第92页
    5.4 结论第92-94页
第六章 卡尔曼滤波法第94-111页
    6.1 概述第94-95页
    6.2 卡尔曼滤波基本原理第95-99页
        6.2.1 引言第95-97页
        6.2.2 SVD简化原则与应用第97-99页
    6.3 并行试验第99-109页
        6.3.1 状态转移矩阵第99-103页
        6.3.2 模型噪声及秩曲线第103-105页
        6.3.3 同化第105-109页
    6.4 结论第109-111页
第七章 潮汐调和分析与数据同化第111-152页
    7.1 概述第111-113页
    7.2 模拟验潮站数据同化第113-115页
    7.3 实际验潮站的数据同化第115-126页
    7.4 卫星数据同化第126-150页
        7.4.1 概述第126-127页
        7.4.2 超定型最小二乘调和分析原理第127-129页
        7.4.3 时间序列长度的确定第129-133页
        7.4.4 调和分析第133-135页
        7.4.5 调和分析结果第135页
        7.4.6 同化第135-150页
    7.5 总结第150-152页
第八章 结论与展望第152-155页
    8.1 结论第152-154页
    8.2 展望第154-155页
参考文献第155-169页

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