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数据同化算法研发与实验 版权信息
- ISBN：9787030370044
- 条形码：9787030370044 ; 978-7-03-037004-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据同化算法研发与实验 内容简介
《数据同化算法研发与实验（附算法程序）》基于国内外相关研究和作者在数据同化领域的研究心得，重点介绍数据同化算法的研发与实验。围绕数据同化算法研发和实验这一主题，《数据同化算法研发与实验（附算法程序）》从陆面数据同化理论和陆面过程模型切入，提炼数据同化的“一个框架、四个基本要素”架构，在选择可变渗透能力模型（VIC模型）的基础上开展数据同化算法实验，实现了三维变分算法、四维变分算法和集合卡尔曼滤波算法等三种经典数据同化算法，以及粒子滤波算法和层状贝叶斯方法等两种智能数据同化算法的研发与实验，并且通过具体实例详细介绍各个算法的研发、实验步骤以及算法结果的分析评价。*后，介绍了作者课题组开发的数据同化集成软件系统。 《数据同化算法研发与实验（附算法程序）》旨在对从事陆面数据同化研究的工作者提供入门参考和思路借鉴；同时，也适合定量遥感、全球环境变化及地球系统科学等领域的科研工作者以及高等院校师生参考。
数据同化算法研发与实验 目录
前言第1章 绪论1．1 全球变化研究与数据同化1．2 数据同化基本构成1．3 数据同化算法分类1．4 陆面数据同化研究进展1．5 遥感数据同化研究进展1．6 本书主要内容1．7 本章小结主要参考文献第2章 数据同化算法发展与进步2．1 变分方法2．1．1 三维变分算法2．1．2 四维变分算法2．2 卡尔曼滤波算法2．3 集合卡尔曼滤波算法2．4 粒子滤波算法2．5 层状贝叶斯方法2．6 数据同化算法基本公式、机制与特点2．7 本章小结主要参考文献第3章 过程模型选择与应用改进3．1 陆面过程模型发展阶段3．2 陆面过程模型比较与选择3．3 VIC水文过程模型原理与应用改进3．3．1 VIC水文过程模型原理3．3．2 VIC水文过程模型代码移植与编译3．3．3 VIC水文过程模型应用改进3．4 VIC水文过程模型基础参量准备3．4．1 大气驱动数据3．4．2 土壤参数3．4．3 植被参数3．4．4 全局参数3．4．5 基础参量与数据来源3．5 VIC水文过程模型数据准备与程序代码3．6 VIC水文过程模型运行与校验3．6．1 VIC水文过程模型运行3．6．2 VlC水文过程模型校验3．7 VIC水文过程模型实验3．7．1 VIC水文过程模型实验一3．7．2 VIC水文过程模型实验二3．7．3 VIC水文过程模型实验三3．8 本章小结主要参考文献第4章 经典数据同化算法开发与实验4．1 三维变分算法4．1．1 算法原理4．1．2 算法流程4．1．3 算法实现4．2 三维变分算法同化实验4．3 四维变分算法4．3．1 算法原理4．3．2 算法流程4．3．3 算法实现4．4 四维变分算法同化实验4．5 集合卡尔曼滤波算法4．5．1 算法原理4．5．2 算法流程4．5．3 算法实现4．6 集合卡尔曼滤波算法同化实验4．6．1 实验一 站点观测数据与VIC水文过程模型数据同化4．6．2 实验二 微波亮温数据与VIC水文过程模型数据同化4．7 本章小结主要参考文献第5章 现代智能数据同化算法I：粒子滤波算法5．1 粒子滤波算法理论基础5．1．1 贝叶斯滤波基本原理5．1．2 粒子滤波算法原理5．2 重要性采样5．2．1 贝叶斯重要性采样5．2．2 序贯重要性采样5．3 粒子退化与重采样5．3．1 粒子退化5．3．2 重采样5．4 粒子滤波算法流程与实现5．4．1 粒子滤波算法流程5．4．2 粒子滤波算法实现5．5 粒子滤波算法同化实验5．5．1 实验一 站点观测数据与VIC水文过程模型数据同化5．5．2 实验二 微波亮温数据与VIC水文过程模型数据同化5．5．3 实验三 数据同化与VIC水文过程模型参数同步估计5．6 本章小结主要参考文献第6章 现代智能数据同化算法：层状贝叶斯网络算法6．1 层状贝叶斯方法理论基础6．1．1 数据模型6．1．2 过程模型6．1．3 参数模型6．1．4 贝叶斯推理6．2 层状贝叶斯网络算法6．2．1 数据描述6．2．2 层状贝叶斯网络构建6．2．3 层状贝叶斯网络结构6．2．4 层状贝叶斯网络学习、校验与预测6．2．5 层状贝叶斯网络算法流程6．3 基于多尺度回归模型的层状贝叶斯网络算法6．3．1 基于多尺度回归模型的层状贝叶斯网络构建6．3．2 基于多尺度回归模型的层状贝叶斯网络结构6．3．3 基于多尺度回归模型的层状贝叶斯网络推理6．3．4 *大似然参数估计6．3．5 基于多尺度回归模型的层状贝叶斯网络算法技术流程6．4 层状贝叶斯网络同化站点观测与VIC水文过程模型数据实验6．4．1 数据预处理6．4．2 层状贝叶斯网络学习与校验6．4．3 层状贝叶斯网络预测6．4．4 程序代码6．5 本章小结主要参考文献第7章 数据同化集成系统7．1 系统结构与功能设计7．2 系统详细设计7．2．1 输入输出模块7．2．2 陆面过程模型模块7．2．3 数据同化算法模块7．2．4 数据可视化模块7．2．5 精度评价模块7．3 系统功能实现与界面7．3．1 数据同化功能与界面7．3．2 数据司视化功能与界面7．3．3 精度评价功能与界面7．4 本章小结主要参考文献附录一 VIC水文过程模型与数据准备的C／C++代码附录二 三维变分算法（3DVAR）开发C++代码附录三 四维变分算法（4DVAR）开发C++代码附录四 集合卡尔曼滤波算法（EnKF）开发C++代码附录五 粒子滤波算法（PF）开发C++代码附录六 层状贝叶斯网络算法（HBN）开发WinBUGS和Matlab代码彩图
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