Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Xu, Liang 编

出品人:

页数:475

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9783540710554

丛书系列:

图书标签:

Data Assimilation
Atmospheric Science
Oceanography
Hydrology
Numerical Modeling
Remote Sensing
Statistics
Bayesian Methods
Optimization
Geophysics

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具体描述

This book presents the most recent achievements in data assimilation in Geosciences, especially in regards to meteorology, oceanography and hydrology. It spans both theoretical and applied aspects with various methodologies including variational, Kalman filter, maximum likelihood ensemble filter and other ensemble methods. Besides data assimilation, other important topics are also covered including targeting observation, parameter estimation, and remote sensing data retrieval. The book will be useful to individual researchers as well as graduate students as a reference in the field of data assimilation.

模拟现实的精密艺术：重塑我们对地球系统的理解地球，一个生机勃勃而又复杂精密的系统，其大气、海洋和陆地水文过程相互交织，共同塑造着我们赖以生存的环境。从剧烈的天气变化到缓慢演变的洋流，从滋养生命的降雨到塑造地貌的冰川，这些动态过程的精确模拟和预测，不仅是科学探索的巅峰，更是应对气候变化、自然灾害和资源可持续利用的关键。然而，要捕捉如此庞大且混沌的系统，我们需要一种超越单纯观测和模型模拟的强大工具。这便是数据同化——一种将观测到的现实世界数据与复杂的数值模型巧妙融合的艺术与科学。本书将深入探讨数据同化在理解和预测地球系统中扮演的核心角色。我们并非简单地罗列技术细节，而是试图勾勒出数据同化这门学科的全景图，从其基本原理到实际应用，从理论构建到前沿发展，带领读者踏上一段探索科学前沿的旅程。第一章：数据同化的基石——理论框架与核心概念数据同化的本质在于，它是一种系统性的方法，旨在利用不精确但宝贵的观测信息来修正和改进数值模型对现实状态的估计。现实世界是复杂的，我们对其的理解必然存在不确定性。数值模型，尽管能够描绘物理过程的演化，但其初始条件和参数化方案也并非完美无缺。数据同化正是扮演着“校准”的角色，通过将模型预测的“未来”与真实的“现在”进行比较，量化模型与现实之间的差异，并据此调整模型的内部状态，使其更加贴近真实的地球系统。在本章，我们将首先构建数据同化的理论基础。我们将深入理解“状态向量”的概念，它代表了我们试图描述的地球系统的关键变量，如温度、湿度、风速、海面高度、地下水流速等。同时，我们会探讨“观测算子”，它描述了如何将模型空间中的状态变量映射到观测空间，从而使得模型预测的“模拟观测”能够与实际的观测数据进行直接比较。我们还将重点介绍数据同化的核心算法，包括“最优插值”（OI）和“卡尔曼滤波”（KF）系列。最优插值提供了一种相对简单的统计方法，利用观测数据的空间相关性来估计未知的模型状态。而卡尔曼滤波则是一种更为强大的递归算法，它能够有效地处理动态系统的演化，并利用高斯分布的性质来量化和传播模型状态的不确定性。我们将解析它们的数学原理，理解它们在不同场景下的优势和局限。此外，我们将引入“伴随方法”（Adjoint Method）和“变分方法”（Variational Methods），如三维变分（3D-Var）和四维变分（4D-Var）。变分方法将数据同化问题转化为一个优化问题，即寻找一组模型状态，使得模型预测与观测数据之间的“代价函数”（Cost Function）最小化。这种方法在现代大气和海洋业务预报中扮演着至关重要的角色，能够有效地整合海量观测数据。伴随方法则为计算优化问题的梯度提供了高效的工具，极大地提高了变分数据同化的效率。第二章：在大气科学中的实践——精准预测天气气候大气系统是数据同化最早期也是最成功的应用领域之一。我们每天所依赖的天气预报，背后都凝聚着数据同化的强大力量。本章将聚焦大气科学中的数据同化应用。我们将详细阐述天气预报业务中常用的数据同化技术，如全球预报系统（GFS）和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）所采用的先进数据同化方案。我们将探讨如何利用卫星遥感数据（如温度、湿度、风场、云层信息）、地面站观测（气压、温度、湿度、降水）、雷达数据（风暴结构、降水强度）、无线电探空仪数据（垂直廓线信息）等海量异质性观测数据，来构建高精度的大气模型初始场。我们将分析不同类型观测数据对大气状态估计的贡献，以及如何处理观测误差和模型误差。例如，卫星观测的覆盖范围广，但可能存在亮度和辐射定标问题；地面站观测精度高，但空间分布不均。数据同化算法需要巧妙地权衡这些因素，最大化观测信息的价值。本章还将深入探讨数据同化在特定大气现象预测中的作用，如台风、暴雨、寒潮、沙尘暴等。通过实时同化最新的观测数据，模型能够更准确地捕捉这些灾害性天气的发生、发展和移动路径，为防灾减灾提供宝贵的预警信息。此外，我们还将讨论数据同化在气候模型中的应用，如何利用历史观测数据来约束和改进气候模型的参数化方案，从而提高对长期气候变化的预测能力。第三章：在海洋科学中的应用——洞察蓝色星球的脉搏海洋，覆盖地球表面积的百分之七十以上，是地球气候系统的重要调节者，也是生命繁衍的摇篮。海洋动力过程的复杂性和观测的难度，使得数据同化在海洋科学中具有不可替代的地位。我们将探讨海洋数据同化如何构建高精度的海洋模型初始场。这包括利用卫星高度计数据（海面高度异常）、卫星测温数据（海面温度）、 Argo 浮标观测（温盐深剖面）、船载观测（表层温度、盐度、洋流）、锚系浮标数据（固定点位的多变量观测）等。我们将分析如何将这些离散的观测数据融合到连续的海洋模型中，以获得准确的三维海洋温度、盐度、流速、海平面等状态。本章将重点关注数据同化在海洋环流研究中的作用。通过同化观测数据，我们能够更清晰地描绘出全球和区域尺度的洋流系统，如墨西哥湾流、黑潮等，并理解它们如何输送热量和盐分，影响全球气候。此外，我们还将讨论数据同化在海洋灾害预警中的应用，例如海啸预警。虽然海啸的发生与地震直接相关，但准确的海洋模型状态同化对于预测海啸在海洋中的传播速度和路径，以及在不同海岸线区域的 the impact 至关重要。我们还将触及数据同化在海洋生物地球化学过程研究中的应用，例如如何利用观测数据同化来研究海洋中的营养盐分布、浮游生物的生长等，从而理解海洋生态系统的健康状况。第四章：在水文科学中的融合——管理地球的淡水资源淡水资源是人类生存和发展的生命线，而水文过程的复杂性和不确定性，使得水文模型的准确性备受挑战。数据同化为水文科学提供了强大的工具，以更好地理解和管理地球的淡水资源。在本章，我们将重点介绍数据同化如何应用于地表水和地下水系统的模拟。我们将探讨如何利用卫星遥感数据（如降雨估算、土壤湿度、地表温度、雪盖覆盖）、地面观测（雨量站、河道流量站、地下水位监测井、蒸发皿）等，来改进水文模型。我们将分析数据同化在洪水和干旱预测中的作用。通过实时同化最新的降雨和土壤湿度信息，模型能够更准确地预测河流的径流过程，从而为洪水预警提供依据。同时，对于干旱的预测，数据同化能够通过整合土壤湿度、地下水位等信息，提前评估水资源的短缺程度。此外，我们还将讨论数据同化在流域尺度水资源管理中的应用。通过构建高精度的水文模型，结合数据同化技术，我们可以更有效地评估现有水资源的可用性，优化水库调度，规划灌溉用水，以及预测未来水资源的供需状况，从而为可持续的水资源管理提供科学决策支持。本章还将触及数据同化在冰川和积雪动态模拟中的作用，以及如何利用这些信息来评估冰川融水对下游水资源的影响。第五章：前沿进展与未来展望——数据同化的无限可能数据同化作为一个充满活力的研究领域，其理论和技术正以前所未有的速度发展。本章将展望数据同化的前沿进展，并探讨其未来的发展方向。我们将介绍机器学习与深度学习在数据同化中的集成。神经网络等机器学习模型展现出强大的非线性映射能力，可以用于替代或辅助传统的模型参数化方案，加速伴随算子计算，或者直接进行观测与模型状态的关联。这将为数据同化带来新的范式和更高的效率。我们将探讨集合数据同化（Ensemble Data Assimilation）的最新发展。相比于单值数据同化，集合方法能够更好地量化和传播模型状态的不确定性，并为预测提供概率信息。我们将关注集合卡尔曼滤波（EnKF）及其各种变体，以及它们在处理高维、非线性系统中的优势。此外，我们将讨论多尺度、多学科耦合数据同化的挑战与机遇。地球系统是一个高度耦合的整体，大气、海洋、陆地水文、甚至生物地球化学过程相互影响。如何有效地将这些不同学科的模型和数据进行耦合，实现跨领域的协同数据同化，是未来研究的重要方向。最后，我们将探讨数据同化在新兴领域的应用，例如城市气候模拟、空气质量预报、碳循环研究、甚至是行星科学中的数据同化。随着观测技术的进步和计算能力的提升，数据同化将不断拓展其应用边界，为我们理解和塑造我们所处的星球，乃至探索宇宙提供更强大的洞察力。总而言之，本书致力于为读者提供一个关于数据同化全貌的清晰认识。它并非一本简单的技术手册，而是通过深入浅出的讲解，引导读者理解数据同化背后深厚的科学原理，感受其在不同地球科学领域的强大威力，并激发对这一前沿科学领域更深入的探索。通过掌握数据同化的艺术与科学，我们能够更精准地模拟现实，更有效地预测未来，从而更好地应对我们星球面临的挑战，并为构建一个可持续的未来贡献力量。