Data Assimilation in Meteorology And Oceanography pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Talagrand, Olivier

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:541.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780126822410

丛书系列:

图书标签:

• Data Assimilation
• Meteorology
• Oceanography
• Numerical Weather Prediction
• Ocean Modeling
• Atmospheric Science
• Remote Sensing
• Statistics
• Bayesian Methods
• Optimization

气象与海洋学中的数据同化：理论、方法与前沿应用 图书简介 本书全面深入地探讨了气象学和海洋学领域中至关重要的“数据同化”技术。作为连接观测数据与数值模型之间的桥梁，数据同化方法是现代天气预报、气候预测、海洋环流研究以及环境监测等领域取得突破性进展的核心驱动力。本书旨在为研究生、研究人员以及工程技术人员提供一个既有坚实理论基础又富含实际操作指导的参考资料。 第一部分：基础理论与背景 第一章：数据同化的核心概念与历史演变 本章首先界定了数据同化的基本定义，阐释了它在处理不确定性信息流中的关键作用。我们将回顾数据同化的历史发展脉络，从早期的经验性方法到现代基于最优估计理论的框架。重点讨论了状态估计的数学基础，包括最小二乘原理在早期同化系统中的应用。接着，本章详细剖析了误差的来源和特性，特别是系统误差（模型偏差）和随机误差（观测噪声、背景误差）的统计描述，为后续介绍先进算法打下基础。 第二章：数值模型：背景场的构建 数据同化依赖于一个可靠的“背景场”（Background Field），即数值模型的预报结果。本章深入探讨了驱动气象和海洋系统的主要数值模型。对于气象学，我们将分析大气环流模型（GCMs）的动力学框架，包括流体力学方程组（如纳维-斯托克斯方程的简化形式）、态方程、以及辐射传输的参数化方案。在海洋学部分，重点讨论了海洋动力学模型（如ROMS、MITgcm）对涡度、热量和盐度的输运模拟。此外，本章还将讨论模型的网格结构、时间积分方案（如Runge-Kutta法）以及在高性能计算平台上的实现挑战，强调模型误差（即“背景误差协方差矩阵”）的结构特性及其对同化性能的决定性影响。 第三章：观测系统与误差特性 有效的同化需要高质量的观测数据。本章系统梳理了气象和海洋观测平台及其测量原理。气象观测包括地面观测（SYNOP）、探空气球（Radiosondes）、雷达（特别是多普勒雷达的原理和三维风场反演）以及卫星遥感（如红外、微波辐射计、GPS/MET）。海洋观测则涵盖了船载观测、浮标系统、Argo浮标网络的结构与数据特性，以及遥感高度计（测量海面高度）和海色卫星（测量海表温度和叶绿素浓度）。本章的核心内容是观测误差的统计建模，讨论如何确定测量设备的精度、空间分辨率限制以及可能存在的系统偏差，并介绍如何通过交叉对比和质量控制（QC）流程来净化观测数据。 第二部分：经典与现代数据同化方法 第四章：变分法（Variational Methods）：3D-Var与4D-Var 本章详细阐述了变分同化框架，这是当前业务预报系统的核心工具。首先，从数学上推导三维变分法（3D-Var）的优化目标函数（Cost Function），解释了如何通过最小化该函数在背景场和观测数据之间找到最佳的“分析场”。重点分析了背景误差协方差矩阵（$B$）和观测误差协方差矩阵（$R$）的构造，特别是$B$矩阵在大型系统中无法直接计算的挑战及其近似方法（如使用简化模型或平衡方程）。 随后，本章转向四维变分法（4D-Var）。4D-Var将同化窗口内的所有观测信息纳入考虑，通过引入模型的伴随方程（Adjoint Model）来计算梯度。我们将详细介绍伴随模型的构建、其物理意义（敏感性分析），以及如何利用迭代优化算法（如梯度下降法、共轭梯度法）求解长时间积分窗口内的最优解。本章还会讨论4D-Var在处理非线性系统时的局限性。 第五章：集合方法（Ensemble Methods）：ETKF与EnKF 集合方法以其对误差协方差的动态估计能力，成为处理非线性、高维系统的重要替代方案。本章首先介绍集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）的理论基础，特别是它如何通过有限的集合样本来近似真实的误差协方差矩阵（$P$）。讨论了EnKF的更新步骤，包括背景集合的演化、集合方差的计算以及分析场和分析集合的生成。 本章将深入探讨EnKF在实际应用中遇到的挑战，例如样本量不足导致的协方差估计偏差。随后，重点介绍对标准EnKF的改进，包括：局域化（Localization）技术，用于抑制远距离集合相关性的虚假影响；偏差订正（Bias Correction）；以及集合调整卡尔曼滤波器（Ensemble Transform Kalman Filter, ETKF）等更高效的变体。集合方法在处理非高斯误差和模型误差方面的优势也将被深入探讨。 第六章：混合与混合集成方法 鉴于变分法计算效率高但误差模型静态，而集合法则动态性好但计算成本高，本章讨论了融合两者优势的混合方法。介绍混合三维变分法（Hybrid 3D-Var），即将集合协方差（$B_{ens}$）作为背景误差协方差的补充项融入到变分目标函数中。 此外，本章还将探讨集合四维变分法（Hybrid 4D-Var），即在4D-Var的框架下，使用集合预报来辅助驱动背景误差协方差的演化。这些混合技术代表了当前业务预报系统设计的前沿方向，平衡了计算可行性与预报性能。 第三部分：前沿应用与挑战 第七章：海洋数据同化的高级议题 海洋系统具有更大的尺度、更慢的动力过程以及更稀疏的观测。本章聚焦于海洋数据同化的特有难题。详细讨论三维同化对热量和盐度的耦合，特别是处理海洋边界层过程和深海环流的同化策略。研究重点包括：如何同化卫星高度计数据以准确捕捉中尺度涡（Mesoscale Eddies）；如何利用Argo数据校正深层温盐结构；以及在大洋环流模型中，如何稳定地同化地转平衡约束条件。 第八章：数据同化在极端天气事件中的应用 极端天气事件，如强对流、台风/飓风的快速增强，对初始场精度要求极高。本章探讨如何利用高频、高分辨率的观测数据（如快速扫描雷达、次短时预报）来改善中尺度模型的初始条件。讨论如何利用快速响应的集合预报系统（Rapid Refresh Systems）来提高对系统性误差的敏感性。此外，本章将分析在同化过程中如何区分真正的物理信号与观测噪声，以避免“错误同化”导致模型发散。 第九章：面向人工智能的数据同化 随着机器学习（ML）和人工智能（AI）的兴起，本章探讨了它们在数据同化流程中的潜在作用。讨论AI在以下几个方面的应用：利用神经网络替代或加速计算成本高昂的伴随模型模块；利用ML方法对历史预报误差进行统计学习，以构建更准确、更具局域性的背景误差协方差模型；以及利用深度学习进行观测质量控制和缺失数据重建。本章将探讨统计方法与数据驱动方法融合的未来路径。 第十章：同化系统的评估、验证与性能度量 成功的同化系统必须经过严格的验证。本章介绍了评估数据同化性能的关键指标和工具。包括“观测值减去预报值”（O-F）统计分析、“观测值减去分析值”（O-A）统计、以及“信息量度”（Information Content Metrics）。详细讲解如何进行敏感性测试和回演实验（Reanalysis）来评估不同同化方案的长期稳定性和对特定物理过程的响应能力。 本书旨在提供一个全面且与时俱进的知识体系，使读者能够理解并掌握当前气象与海洋数据同化的理论精髓和工程实践，为解决日益复杂的地球系统预测问题奠定坚实基础。

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