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基于集合卡尔曼滤波的太湖叶绿素同化模拟研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 选题背景与研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究进展第16-23页
        1.2.1 数据同化方法的研究进展第16-18页
        1.2.2 集合卡尔曼滤波的研究进展第18-19页
        1.2.3 初值扰动场生成方法的研究进展第19-20页
        1.2.4 水动力数值模型的研究进展第20-22页
        1.2.5 小结第22-23页
    1.3 研究目标与研究内容第23页
        1.3.1 研究目标第23页
        1.3.2 研究内容第23页
    1.4 技术路线第23-26页
    1.5 文章结构第26-27页
第2章 集合卡尔曼滤波同化方法第27-35页
    2.1 基础理论第27-29页
        2.1.1 最小方差估计第27-28页
        2.1.2 贝叶斯估计第28-29页
        2.1.3 蒙特卡罗方法第29页
    2.2 卡尔曼滤波第29-31页
        2.2.1 卡尔曼滤波的观测更新第29-30页
        2.2.2 状态变量和误差统计的预报第30-31页
    2.3 扩展卡尔曼滤波第31页
    2.4 集合卡尔曼滤波第31-33页
    2.5 动态增长模繁殖法第33-34页
        2.5.1 原始增长模繁殖法第33页
        2.5.2 动态增长模繁殖法第33-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第3章 同化模型构建第35-61页
    3.1 研究区与数据源第35-36页
    3.2 FVCOM模型介绍第36-40页
        3.2.1 水动力和水质模型第37页
        3.2.2 边界条件第37-38页
        3.2.3 模型求解第38-40页
    3.3 模型参数第40-44页
        3.3.1 模型参数设置第40页
        3.3.2 初始背景场生成第40-41页
        3.3.3 模型参数率定第41-44页
    3.4 同化影响因子第44-56页
        3.4.1 集合成员数第45-48页
        3.4.2 观测误差第48-50页
        3.4.3 模型误差第50-53页
        3.4.4 背景场误差第53-56页
    3.5 同化模拟流程第56-59页
        3.5.1 基于动态BGM的集合卡尔曼滤波同化流程第56-59页
        3.5.2 同化模拟整体流程第59页
    3.6 本章小结第59-61页
第4章 同化模拟案例第61-81页
    4.1 案例设计第61页
    4.2 案例实验结果与分析第61-70页
        4.2.1 14号灯标浮标站模拟结果分析第62-63页
        4.2.2 大雷山浮标站模拟结果分析第63-64页
        4.2.3 椒山浮标站模拟结果分析第64-65页
        4.2.4 漫山浮标站模拟结果分析第65-66页
        4.2.5 拖山南浮标站模拟结果分析第66-67页
        4.2.6 锡东西南四公里浮标站模拟结果分析第67-68页
        4.2.7 小梅口浮标站模拟结果分析第68-69页
        4.2.8 胥湖心浮标站模拟结果分析第69-70页
    4.3 全湖叶绿素时空分布情况第70-77页
    4.4 模型误差分析第77-80页
        4.4.1 均方根误差分析第77-78页
        4.4.2 平均绝对误差分析第78-80页
    4.5 本章小结第80-81页
第5章 结论和展望第81-83页
    5.1 结论第81-82页
    5.2 展望第82-83页
参考文献第83-91页
致谢第91页

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