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 |