| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·集合预报系统在国外的发展状况 | 第12-14页 |
| ·国内集合预报系统的发展 | 第14页 |
| ·本文的主要研究目标和创新 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构及各章的联系 | 第15-17页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| ·各章之间的联系 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 集合预报的基本理论 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·预报系统中的误差来源及模拟 | 第18-19页 |
| ·大气的可预报性 | 第18页 |
| ·预报中的误差来源 | 第18-19页 |
| ·集合预报的思想和方法 | 第19-21页 |
| ·集合预报的基本思想 | 第19-20页 |
| ·集合预报的基本方法 | 第20-21页 |
| ·集合预报中的扰动方法 | 第21-23页 |
| ·Monte Carlo 方法 | 第21-22页 |
| ·增长模繁殖法 | 第22页 |
| ·奇异向量方法 | 第22-23页 |
| ·集合预报评估 | 第23-25页 |
| ·集合预报的价值 | 第25-26页 |
| ·集合预报的产品生成 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 初始扰动生成的关键技术的研究和框架设计 | 第28-46页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·初始扰动的生成的重要意义及生成原则 | 第28页 |
| ·本章的思想基础及主要内容 | 第28-29页 |
| ·奇异向量理论 | 第29-31页 |
| ·切线性模式和伴随模式 | 第31-35页 |
| ·切线性模式的定义 | 第31-32页 |
| ·欧氏空间中的伴随模式 | 第32页 |
| ·能量范数下的伴随模式及其与欧氏范数下伴随因子的关系 | 第32-34页 |
| ·切线性模式和伴随模式的开发思想 | 第34-35页 |
| ·奇异向量的计算及Lanczos 算法 | 第35-38页 |
| ·算子的改造 | 第35-36页 |
| ·Lanczos 算法 | 第36-37页 |
| ·算子K ' 在集合预报系统中的实际意义 | 第37-38页 |
| ·初始扰动的生成 | 第38-41页 |
| ·非热带区域初始扰动的生成 | 第38-41页 |
| ·热带区域扰动的生成 | 第41页 |
| ·全球谱模式下初始扰动生成的过程设计 | 第41-44页 |
| ·奇异向量的计算过程 | 第41-44页 |
| ·初始样本生成过程的设计 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于服务的集合预报系统中模式预报过程的设计 | 第46-65页 |
| ·需求分析及解决方案 | 第46-47页 |
| ·需求分析 | 第46页 |
| ·网格环境下服务化的解决方案 | 第46-47页 |
| ·集合预报系统的流程简介 | 第47-48页 |
| ·系统实现思想和总体框架图 | 第48-50页 |
| ·系统服务化的封装方法 | 第50-55页 |
| ·Opal 简介 | 第50-51页 |
| ·系统的分离 | 第51页 |
| ·服务容器的配置 | 第51-52页 |
| ·应用的配置 | 第52-53页 |
| ·对Opal 的改造 | 第53-55页 |
| ·模式预报过程的调度设计和实现 | 第55-64页 |
| ·研究调度算法的意义 | 第55页 |
| ·问题描述 | 第55页 |
| ·平均分配的实现方法 | 第55-56页 |
| ·基于生产者-消费者模型的调度 | 第56-61页 |
| ·基于经验的预估调度 | 第61-62页 |
| ·数值试验结果分析 | 第62-64页 |
| ·所进行实验的不足 | 第64页 |
| ·本章总结 | 第64-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者在学习期间取得的学术成果 | 第70页 |