Data Assimilation for the Earth System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Lahoz, William Albert 编

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:

价格:$ 247.47

装帧:HRD

isbn号码:9781402015922

丛书系列:

图书标签:

• Data Assimilation
• Earth System
• Numerical Weather Prediction
• Ocean Modeling
• Atmospheric Science
• Remote Sensing
• Machine Learning
• Geophysics
• Environmental Modeling
• Bayesian Statistics

地球系统建模与观测融合：新世纪的挑战与机遇 （一本专注于地球科学前沿交叉领域的专著） 本书旨在深入探讨地球系统科学领域一个至关重要且日益复杂的方面：如何有效地整合来自不同来源、具有不同特征的观测数据与复杂的地球系统模型，以实现对地球系统状态的准确、动态、高分辨率的估计和预测。 尽管本书聚焦于方法论的严谨性和应用的广泛性，但它并非对特定“数据同化”技术的详尽技术手册，而是一部引领读者穿越地球系统建模与数据融合前沿的理论框架与实际应用的综合性著作。 第一部分：地球系统理解的基石——模型的复杂性与数据的异构性 地球系统是一个由大气、海洋、冰冻圈、陆面、生物地球化学循环等多个圈层相互作用构成的复杂巨系统。理解和预测其未来状态，必须依赖于数值模型。 第一章：从简单模型到全耦合地球系统模型 (ESM) 本章首先回顾了经典地球物理模型的发展历程，从早期的辐射传输模型、水文模型，逐步过渡到耦合了气候、生态、人类活动的综合地球系统模型。重点讨论了当前ESM在处理圈层间反馈机制时所面临的结构性不确定性。这种不确定性不仅来源于对物理、化学过程的简化（即模型误差），也源于对初始条件的敏感依赖性。我们将剖析当前主流ESM（如CMIP系列模型）的架构特点、计算瓶颈，以及如何通过高分辨率网格化和亚网格参数化来逼近真实物理。 第二章：观测的广度与深度：现代地球系统的“眼睛” 地球科学的进步在很大程度上依赖于观测技术的飞跃。本章系统梳理了当前主要的地球系统观测手段及其数据的特性。这包括： 1. 卫星遥感数据： 介绍从LEO（近地轨道）到GEO（地球静止轨道）平台获取的大气廓线、地表温度、植被指数、海面高度等数据的时间-空间分辨率分布、传感器噪声特性和反演算法带来的系统误差。 2. 在轨与地面实时数据： 深入分析自动气象站、浮标阵列（如Argo计划）、雷达网络（多普勒雷达、卫星雷达）等提供的高频、高精度点状数据，强调其在数据稀疏区域的补充作用。 3. 古气候与代理数据： 探讨如何将地质记录、冰芯、树木年轮等“离散”的、高不确定性的历史数据，融入到约束模型长期演化轨迹的框架中。 本章的要点在于揭示观测数据的异构性、稀疏性和非均匀误差分布，为后续数据融合提供前提认识。 第二部分：理论框架的构建——状态估计与不确定性量化 有效的系统理解要求我们将模型预测（先验信息）与实际观测（证据）进行逻辑统一的结合。 第三章：概率论视角下的系统辨识 本章奠定了数据融合的数学基础。我们超越了简单的最小二乘法，聚焦于贝叶斯框架。详细阐述如何定义系统的状态向量、概率密度函数（PDF）以及在有限信息下的最优估计问题。关键内容包括： 误差协方差的构建： 区分模型误差、观测误差和代表性误差，并探讨如何通过后验信息和敏感性分析来动态调整这些协方差矩阵。 信息量与熵： 探讨观测信息对降低系统不确定性的贡献度，引入信息熵的概念来量化不同数据源的价值。 第四章：从线性假设到非线性系统的推进 经典的卡尔曼滤波（KF）是数据融合的理论基石，但地球系统模型本质上是高度非线性的。本章重点解析了应对非线性的主流方法： 1. 扩展卡尔曼滤波 (EKF) 与无迹卡尔曼滤波 (UKF)： 比较了基于雅可比矩阵线性化与基于Sigma点采样估计非线性系统统计量的优劣，特别是在处理快速变化的海洋和大气边界层过程时的鲁棒性测试。 2. 集合方法的兴起 (Ensemble Methods)： 深入分析集合卡尔曼滤波 (EnKF) 及其变体（如EnSRF、LETKF）。EnKF的优势在于其不需要解析计算高维协方差矩阵，而是通过模拟多组系统扰动来近似协方差，这与当前大规模计算资源的利用模式高度契合。本节将详细探讨集合离散化误差的修正方法。 第三部分：面向实际应用的拓扑结构与策略 理论框架必须转化为可计算、高效的算法，以应对地球系统模型巨大的计算规模。 第五章：高维状态空间中的计算挑战 地球系统状态空间维度可达数百万甚至更高，传统的全维状态估计方法在计算上是不可行的。本章聚焦于维度约减与区域分解策略： 降维技术与投影空间： 探讨如何利用经验正交函数 (EOF) 或其他正交基来有效表示系统中的主要变率模态，从而在低维空间中进行状态估计。 区域分解与并行化： 介绍如何将全球模型分解为多个相互作用的区域子系统，并在每个区域内独立或半独立地执行集合更新，随后进行信息交换（如流形方法）。这对超级计算机环境下的高效实施至关重要。 第六章：模型校正与参数优化相结合 数据融合不仅仅是校正初始条件，更应是持续改进模型本身的过程。 1. 四维变分同化 (4D-Var) 的原理与局限： 详细介绍4D-Var如何通过最小化一个代价函数（观测值与模型预测值之间的差异的积分）来同时确定初始条件和某些模型参数。讨论其对切线模式（伴随模型）计算的依赖性及其在ESM中实施的巨大挑战。 2. 集合-变分混合方法 (Hybrid Methods)： 探讨当前研究的热点，即如何结合EnKF的鲁棒性和4D-Var的优化能力，构建更稳定、更高效的混合框架，特别是在处理长期积分和非线性过程时。 第四部分：面向未来的展望与交叉领域融合 本书的最终目标是展望数据融合技术如何驱动地球系统科学向前发展，并与其他前沿科学技术相结合。 第七章：气候预测与极端事件的估计 区分短期（天气）预测与长期（气候）预测在数据融合策略上的差异。在气候预测中，我们更关注系统漂移和长期平均态的约束。本章着重探讨如何利用同化技术来更准确地确定海洋热含量的初始分布，以及如何通过集合后处理（如概率预报）来量化未来极端天气事件（如热浪、飓风强度）发生的可能性。 第八章：与机器学习/人工智能的深度融合 新兴的机器学习技术正在变革数据处理和模型构建。本章探讨了数据融合的未来方向： 利用神经网络替代复杂参数化方案： 如何利用观测数据训练深度学习模型来代替计算成本高昂、不确定性大的亚网格物理参数化。 数据驱动的误差协方差建模： 探索使用先进的统计学习方法来代替传统基于经验的协方差假设，实现对模型误差和观测误差的自适应估计。 逆问题求解的新范式： 讨论如何将强化学习等方法应用于数据融合的“逆问题”求解，以更智能地探索巨大的状态空间。 结论：走向自主学习的地球系统 本书总结了当前数据融合领域在理论严谨性、算法效率和实际应用方面的成就与挑战。我们坚信，未来地球系统科学的突破将依赖于更强大的计算能力、更丰富的数据获取，以及对数据融合理论更深刻的理解，最终目标是构建一个能够自主学习和校正自身的地球系统认知框架。本书为研究生、科研人员以及从事地球系统数值模拟和数据分析的工程师，提供了一条通往该领域前沿研究的清晰路径。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆