具体描述
《资料同化理论和应用(上册)》共分八章。前五章简述资料同化理论，后三章例举资料同化在气象研究中的三种不同应用。第1、2章分别简单复习函数插值和统计估计理论。为了连续性，第3章简单介绍在早期业务数值预报中得到广泛应用的两个客观分析方法， 即逐步订正与最优插值。第4章比较系统地讲解了伴随模式。第5章简述目前应用比较广泛的三种资料同化方法，即三维变分、四维变分和集合卡尔曼滤波方法。后三章选择了一些作者近几年与她的博士生和博士后一起完成的资料同化方面的研究工作。
作者简介
目录信息
读后感
此书特点： 1.薄 2.贵 3.言简而意不甚赅。 与其说是一本教材，不如说是作者学习资料同化的总结笔记。轮廓较清晰，推导不够详实。单靠这一本书学习资料同化远远不够。 4.前后符号表示会有不一致的地方，叙述不够严谨。 5.09年出版的上册，作者在上册正文中也多次提到“该部分详...
评分此书特点： 1.薄 2.贵 3.言简而意不甚赅。 与其说是一本教材，不如说是作者学习资料同化的总结笔记。轮廓较清晰，推导不够详实。单靠这一本书学习资料同化远远不够。 4.前后符号表示会有不一致的地方，叙述不够严谨。 5.09年出版的上册，作者在上册正文中也多次提到“该部分详...
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评分此书特点： 1.薄 2.贵 3.言简而意不甚赅。 与其说是一本教材，不如说是作者学习资料同化的总结笔记。轮廓较清晰，推导不够详实。单靠这一本书学习资料同化远远不够。 4.前后符号表示会有不一致的地方，叙述不够严谨。 5.09年出版的上册，作者在上册正文中也多次提到“该部分详...
用户评价
我一直对“数据驱动”的决策模式充满好奇，而这本书的出现，恰好满足了我对这一领域的好奇心。作者在书中系统地阐述了资料同化理论，让我明白了一个道理：再好的模型，如果没有高质量的数据输入，也难以发挥其最大的效用。而资料同化，正是连接模型和数据的桥梁。书中对于“观测算子”的讨论，就让我印象深刻。作者详细解释了不同类型观测资料如何被“翻译”成模型能够理解的语言，以及这个过程中可能遇到的各种挑战。这种对细节的关注，体现了作者深厚的学术功底。而且，本书的语言表达非常专业但又不失流畅，作者善于用精准的术语来描述复杂的概念，同时又能穿插一些生动的例子，让读者在理解专业知识的同时，不至于感到枯燥。我尤其喜欢作者在讨论“集合资料同化”时，所做的类比。他将集合成员比作多个“侦察兵”，各自对当前状态进行估计，然后通过某种方式进行信息融合，最终得到一个更准确的全局估计。这种形象的描述，极大地降低了理解门槛。
评分读罢此书，我最大的感受是作者对于资料同化这一领域的深刻洞察和系统性梳理。他并没有简单地罗列各种算法和模型，而是着重于构建一个完整的理论框架，让读者能够理解资料同化为何如此重要，以及它在解决实际问题时扮演的核心角色。书中对于“同化”这一概念的界定，就进行了非常深入的探讨，区分了不同层次和类型的同化，这对于我这样初次接触该领域的读者来说，无疑是至关重要的基础。作者还非常注重理论与实践的结合，在每一部分的理论讲解之后，都会紧接着介绍相关的应用案例。这些案例的选取非常广泛，涵盖了气象预报、海洋监测、地质勘探等多个领域，让我看到了资料同化理论强大的生命力和普适性。我特别被书中关于“模型背景误差协方差矩阵”的讨论所吸引，作者用非常清晰的语言解释了它的重要性，以及如何根据实际情况去构建和优化它。这部分内容对于我理解同化算法的精度和效率有着直接的启发。此外，作者在书的后半部分还探讨了资料同化在人工智能和大数据时代的挑战与机遇，这让我看到了该领域未来的发展方向，也激发了我进一步探索的兴趣。
评分坦白说，起初我对资料同化这一理论感到有些陌生，甚至有些畏惧。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者以一种循序渐进的方式，将我带入了资料同化这个神奇的世界。从最基本的概念入手，例如“同化”的定义，到更复杂的理论，例如“蒙特卡洛方法”在资料同化中的应用，作者都做得非常到位。我尤其喜欢书中关于“后向模拟”的讲解，作者用生动的例子说明了如何利用历史观测数据来评估同化模型的性能，并从中学习和改进。这种“经验反馈”式的学习过程，让我觉得非常贴近实际。而且，本书在介绍不同同化方法时，都会详细分析其适用范围和局限性。例如，在介绍“集成卡尔曼滤波”时，作者就强调了其在处理非线性问题时的优势，以及在计算效率方面的挑战。这种客观公正的评价，让我能够更全面地认识每一种方法。
评分这本书的结构设计非常巧妙，每一部分的内容都紧密相连，共同构成了一个完整的知识体系。作者在开篇就对资料同化的基本框架进行了梳理，包括数据的预处理、模型的选择、同化算法的应用以及结果的评估等。我特别欣赏作者在介绍“模型物理过程”与“数据同化”的相互作用时，所做的深入分析。他强调，只有充分理解模型的物理内涵，才能更好地设计和应用资料同化方法。而且，书中还对“误差的传播和累积”进行了详细的讨论，作者解释了不同类型的误差是如何在同化过程中相互影响，并提出了相应的应对策略。这对于提高同化系统的鲁棒性和可靠性至关重要。此外，本书还对资料同化在“地球系统科学”领域的应用进行了广泛的介绍，这让我看到了该理论在解决全球性环境问题中的巨大潜力。
评分这本书的写作风格极其严谨，每一处论述都经过了深思熟虑，并且有坚实的理论基础支撑。作者在介绍各种资料同化方法时，会详细地阐述其数学原理和推导过程，这对于希望深入理解算法细节的读者来说，无疑是极大的福音。我个人尤其喜欢书中对于“卡尔曼滤波”及其变种的讲解，作者不仅清晰地介绍了其基本思想，还详细分析了在实际应用中如何克服其计算复杂度和精度限制的挑战。这种细致入微的讲解，让我能够真正理解每一种方法的优劣势，以及在不同场景下如何选择最合适的方法。书中还穿插了许多作者多年研究的经验和体会，这些“干货”式的分享，让我在阅读理论知识的同时，也能感受到作者的智慧和积累。例如，在讨论如何处理不确定性时，作者就提出了一些非常实用的建议，这些建议是课堂上很难学到的。而且，本书的参考文献也做得非常到位，既有经典的理论著作，也有最新的研究论文，为读者提供了进一步深入学习的宝贵资源。我常常会在阅读完某个章节后，去翻阅作者引用的相关文献，这进一步拓展了我的知识视野。
评分对于我这样长期从事数据分析工作的读者来说，这本书简直是“雪中送炭”。作者在书中对资料同化理论的阐述，让我深刻理解了如何将海量的观测数据转化为有用的信息，并融入到复杂的模型中，从而提高模型的预测能力。我尤其喜欢书中关于“观测算子误差”的讨论，作者详细分析了观测误差的来源，以及如何量化和管理这些误差。这对于提高同化结果的准确性至关重要。而且，本书还对“模型逼近误差”进行了深入的探讨，作者解释了模型简化和参数不确定性如何影响同化效果，并提出了一些有效的模型改进策略。这种对模型和数据的双重关注，体现了作者对资料同化这一领域的全面理解。另外，本书还对资料同化在“遥感数据处理”领域的应用进行了详细的介绍，这让我看到了该理论在地理信息科学中的广阔前景。
评分这本书简直就是资料同化领域的“百科全书”！它涵盖了从基础概念到前沿技术的方方面面，内容详实，结构清晰。我尤其欣赏作者在介绍“变分资料同化”时，所做的详尽阐述。他不仅解释了其基本原理，还深入分析了在实际应用中可能遇到的收敛性问题、大规模线性方程组求解等关键技术挑战，并给出了一系列有效的解决方案。这种对技术细节的深度挖掘，让我对变分资料同化有了前所未有的理解。而且，书中关于“同化框架”的讨论，也让我受益匪浅。作者强调，一个好的同化框架不仅要能够有效地融合数据，还要能够有效地评估不确定性，并为未来的预测提供有用的信息。他提出的“评估指标”和“诊断工具”，对于我评估同化系统的性能非常有帮助。另外，本书还对不同资料同化方法的优缺点进行了详细的对比分析，这让我能够根据实际需求，选择最适合自己的方法。这种“授人以渔”式的教学方式，让我觉得非常有价值。
评分这本书真是让我眼前一亮，打开第一页就感觉被一股严谨而又充满活力的学术氛围所包围。作者在开篇就对资料同化理论进行了系统性的梳理，从其历史渊源、基本概念到核心原理，都阐述得鞭辟入里。我尤其欣赏作者在解释复杂理论时所采用的类比和举例，这使得原本可能晦涩难懂的概念变得生动形象，也让我能够快速地抓住问题的本质。在阅读过程中，我发现作者不仅仅是在陈述理论，更是在引导读者进行深度思考。书中提出的许多问题，都促使我去反思自己过往的认知，并尝试从新的角度去理解资料同化在实际应用中的价值。例如，关于模型误差的讨论，作者就深入剖析了不同来源的误差如何影响同化效果，并提出了一系列旨在减小和管理这些误差的策略。这种细致入微的分析，让我对理论的理解上升到了一个新的高度。而且，本书的结构安排也非常合理，每一章节都承接上一章节的内容，层层递进，逻辑清晰，仿佛在为读者构建一幅完整的知识图谱。从抽象的理论框架到具体的算法实现，再到不同领域中的应用场景，作者都做到了严谨的逻辑连接，让我在阅读过程中几乎不会感到迷失。
评分这本书的深度和广度都令人惊叹！作者不仅对资料同化理论进行了系统性的梳理，还对该领域的最新进展和前沿研究进行了深入的探讨。我尤其欣赏作者在介绍“机器学习与资料同化”的结合时，所做的精彩论述。他详细解释了如何利用机器学习技术来改进同化模型的性能，例如，如何更有效地学习模型误差，或者如何优化同化参数。这让我看到了资料同化领域未来的发展方向。而且，书中还对“多尺度资料同化”进行了深入的探讨，作者解释了如何将不同尺度的数据融合到统一的同化框架中，从而提高对复杂系统的认识。这对于研究涉及多个尺度的现象，例如气候变化或生态系统演化，具有重要的意义。此外，本书还对资料同化在“生物地球化学循环”领域的应用进行了广泛的介绍，这让我看到了该理论在解决人类面临的重大环境挑战中的巨大潜力。
评分作为一名在相关领域摸爬滚打多年的研究人员，我一直都在寻找一本能够系统性梳理资料同化理论，并深入探讨其应用的书籍。这本书的出现，无疑满足了我的这一迫切需求。作者在书中对资料同化理论进行了高度的概括和总结，并将其置于更宏观的科学研究和工程应用背景下进行审视。我特别欣赏作者在探讨“同化周期”和“同化窗口”时，所做的深入分析。他详细解释了不同时间尺度下，资料同化所面临的挑战，以及如何根据实际情况来优化这些参数。这对于提高同化系统的效率和精度至关重要。而且，书中还对“同化后处理”的重要性进行了强调，作者提出了多种评估同化结果的有效方法，并解释了如何利用这些评估结果来改进同化系统。这种对整个同化流程的全面关注，体现了作者深厚的专业素养。此外，本书还对资料同化在复杂系统建模中的作用进行了深入的探讨，这让我看到了资料同化在解决更广泛的科学问题中的潜力。
评分随便看看还行，深入学得去看Roger Daley那本Atmospheric Data Analysis
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