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非线性资料同化关键问题研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
缩略词及符号使用说明第14-15页
第一章 绪论第15-26页
    1.1 资料同化基本概念第15-17页
        1.1.1 什么是资料同化?第15-16页
        1.1.2 贝叶斯(Bayes’)理论第16-17页
    1.2 资料同化发展现状及问题第17-22页
        1.2.1 非线性观测算子第17-18页
        1.2.2 线性 (弱非线性) 资料同化方法第18页
        1.2.3 非线性资料同化方法 - 粒子滤波第18-20页
        1.2.4 模式误差估计第20-22页
    1.3 论文动机第22-24页
        1.3.1 论文研究问题第22-23页
        1.3.2 论文主要贡献第23-24页
    1.4 论文结构第24-26页
第二章 非线性资料同化基础理论第26-41页
    2.1 变分资料同化中的弱非线性第26-28页
    2.2 蒙特卡洛(Monte-Carlo)方法第28-29页
    2.3 卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波及其弱非线性第29-34页
        2.3.1 一般卡尔曼滤波第29-31页
        2.3.2 卡尔曼滤波的弱非线性第31-32页
        2.3.3 集合卡尔曼滤波第32页
        2.3.4 局地集合转换卡尔曼滤波(LETKF)第32-34页
    2.4 非线性资料同化粒子滤波方法第34-39页
        2.4.1 基本粒子滤波第34-35页
        2.4.2 最优提议密度 (Optimal Proposal Density)第35-36页
        2.4.3 隐式粒子滤波(Implicit Particle Filter)第36-38页
        2.4.4 等权重粒子滤波 (EWPF)第38-39页
    2.5 论文中所用的假设第39-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 无线电掩星非线性观测算子第41-55页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 定制二维射线追踪非线性方法第42-49页
        3.2.1 基本原理第42-43页
        3.2.2 和一维Abel算子比较第43-44页
        3.2.3 更新折射率算子第44页
        3.2.4 二维射线追踪非线性算子在四维变分系统中的实现第44-46页
        3.2.5 新定制的二维插值算法第46-47页
        3.2.6 变分最优化过程切线性伴随处理第47-49页
    3.3 对比试验第49-53页
        3.3.1 计算开销试验第49-50页
        3.3.2 正演模式精度试验第50-51页
        3.3.3 预报技巧第51-53页
        3.3.4 台风预报示例第53页
    3.4 本章小结第53-55页
第四章 高维隐式等权重粒子滤波第55-79页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 隐式等权重粒子滤波 (IEWPF)第56-65页
        4.2.1 基本思想第56-59页
        4.2.2 高斯观测误差和模式误差以及线性观测算子第59-61页
        4.2.3 方程解析解第61-65页
    4.3 收敛松弛项第65-66页
    4.4 离散度,均方根误差和排序直方图第66-67页
    4.5 高维线性系统试验第67-71页
        4.5.1 模式参数设定第67-68页
        4.5.2 集合的质量第68页
        4.5.3 后验概率密度函数的描述第68-71页
    4.6 高维Lorenz 96系统试验第71-76页
        4.6.1 IEWPF的参数设定第72-75页
        4.6.2 IEWPF与EWPF和LETKF对比试验第75-76页
    4.7 参数选择第76-77页
    4.8 本章小结第77-79页
第五章 高维复杂系统实际应用第79-98页
    5.1 引言第79-81页
    5.2 水平准地转模式应用第81-88页
        5.2.1 基本方程第81-83页
        5.2.2 集合初始化方案和参数设置第83-84页
        5.2.3 水平动能谱第84-85页
        5.2.4 观测系统试验第85-88页
    5.3 垂直非线性非静力模式应用第88-93页
        5.3.1 模式基本方程第88-89页
        5.3.2 模式参数设置和集合初始化方案第89-90页
        5.3.3 山峰波理想模式试验第90-93页
    5.4 面向对象资料同化框架概念设计(OOPS)第93-97页
        5.4.1 现有资料同化框架存在的问题第94-95页
        5.4.2 IEWPF资料同化框架的设计第95-97页
    5.5 本章小结第97-98页
第六章 粒子滤波模式误差协方差估计第98-111页
    6.1 引言第98-99页
    6.2 模式误差协方差估计第99-102页
        6.2.1 时间平滑第101-102页
        6.2.2 空间平滑第102页
    6.3 理论与方法第102-105页
        6.3.1 IEWPF理论概述第102-104页
        6.3.2 估计方法的理论基础第104-105页
    6.4 模式系统试验第105-109页
        6.4.1 使用平滑与否对比试验第106页
        6.4.2 集合大小影响试验第106-107页
        6.4.3 第一猜值敏感度试验第107页
        6.4.4 观测误差敏感度试验第107-109页
    6.5 本章小结第109-111页
第七章 总结和展望第111-114页
    7.1 论文总结第111-112页
    7.2 研究展望第112-114页
致谢第114-115页
参考文献第115-124页
作者在学期间取得的学术成果第124-126页
附录A IEWPF框架的高维系统限制第126-130页
附录B 间隙(GAP)的大小第130-132页
附录C 间隙(GAP)的位置第132-134页
附录D 分析集合估计模式误差协方差第134-136页
    D.1 基于 (y?H(x_i~n))(y?H(x_i~n))~T估计Q: 应用IEWPF第134-135页
    D.2 基于 (y?Hf(x_i~(n-1)))(y?H(x_i~n))~T估计Q: 组合方法第135-136页

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