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数据同化系统的误差处理方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 数据同化的基本概念第8页
    1.2 本文的研究背景与意义第8-10页
    1.3 国内外研究现状第10-11页
    1.4 本文研究的主要内容第11-13页
第2章 数据同化中的误差理论第13-22页
    2.1 顺序数据同化中的误差问题第13-17页
        2.1.1 Kalman滤波第14-15页
        2.1.2 集合Kalman滤波第15-17页
    2.2 连续数据同化中的误差问题第17-18页
    2.3 两类误差问题的比较第18-19页
    2.4 误差处理方法第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 Kalman滤波中的误差问题第22-27页
    3.1 引言第22页
    3.2 滤波发散问题第22-24页
        3.2.1 滤波发散现象第22页
        3.2.2 克服发散的主要方法第22-24页
    3.3 Cholesky分解第24页
    3.4 基于Cholesky分解的误差处理方法第24-26页
    3.5 本章小结第26-27页
第4章 基于Cholesky分解的误差处理方法数值试验第27-35页
    4.1 Lorenz混沌系统介绍第27页
    4.2 改进滤波的基本同化实验第27-28页
    4.3 观测方差对同化效果影响第28-29页
    4.4 观测窗口长度对同化效果影响第29-30页
    4.5 加密观测策略对同化效果的影响第30-31页
    4.6 与集合Kalman滤波同化性能比较第31-34页
    4.7 本章小结第34-35页
第5章 数据同化观测误差问题分析第35-47页
    5.1 引言第35页
    5.2 数据同化观测误差第35-36页
        5.2.1 观测算子误差第35-36页
        5.2.2 代表性误差第36页
        5.2.3 仪器误差第36页
    5.3 观测误差问题的模拟同化试验第36-41页
        5.3.1 局地化技术第36-37页
        5.3.2 二维平流扩散模型简介第37页
        5.3.3 模拟风速场的构建第37-38页
        5.3.4 模拟观测数据的获取第38-39页
        5.3.5 性能评价指标第39页
        5.3.6 模拟同化试验的基本设计第39-41页
    5.4 模拟同化试验结果第41-46页
        5.4.1 基本同化试验结果第41-42页
        5.4.2 敏感性试验分析第42-45页
        5.4.3 局地化策略研究第45-46页
    5.5 本章小结第46-47页
第6章 总结与展望第47-49页
参考文献第49-52页
攻读学位期间所发表的论文及主要成果第52-53页
致谢第53页

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