正版新书--数据同化：集合卡尔曼滤波 [挪威] 盖尔·埃文森,刘厂,赵玉新,高峰 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[挪威] 盖尔·埃文森，刘厂，赵玉新，高峰 著

图书标签:

• 数据同化
• 集合卡尔曼滤波
• 气象学
• 海洋学
• 地球物理
• 数值预报
• 滤波算法
• 科学计算
• 模型误差
• 观测误差

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113150

商品编码：29453553417

包装：平装

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名：数据同化：集合卡尔曼滤波

定价：78.00元

作者： 盖尔·埃文森,刘厂,赵玉新,高峰

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787118113150

字数：

页码：251

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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数据同化是一种初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术，现在已广泛应用于大气海洋领域。《数据同化：集合卡尔曼滤波（第2版）》系统地阐述了数据同化问题的数学模型与求解方法，重点集中在允许模式存在误差且统计误差随时间演化的方法。全书共分为17章：章为概述；第2章对基本统计方法进行了总结；第3章重点介绍时间独立的反演问题；第4章介绍动力学模式中状态随时间演化的问题；第5、6章分别阐述了变分和非线性变分反问题；第7、8章分别介绍概率公式和广义逆；第9章重点介绍集合方法及集合卡尔曼滤波算法；0章主要阐述简单的非线性优化问题；1章重点探讨集合卡尔曼滤波中的采样策略；2章主要讨论模式误差相关问题；3章主要介绍平方根算法；4章主要阐述不同分析方案下的逆问题；5章介绍有限集合大小造成的伪相关性；6章主要介绍基于集合卡尔曼滤波的业务海洋预报系统；7章介绍数据同化在地下油量数值模拟中的应用。
　　《数据同化：集合卡尔曼滤波》内容介绍全面，理论分析深入，工程实用性强，既可作为高等院校师生进行理论知识学习和相关研究工作的参考教材，也可作为相关领域工程技术人员的工具书。

目录

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章 引言

第2章 统计学定义
2．1 概率密度函数
2．2 统计矩
2．2．1 期望值
2．2．2 方差
2．2．3 协方差
2．3 样本统计
2．3．1 样本均值
2．3．2 样本方差
2．3．3 样本协方差
2．4 场统计
2．4．1 样本均值
2．4．2 样本方差
2．4．3 样本协方差
2．4．4 相关性
2．5 偏差
2．6 中心极限定理

第3章 分析方案
3．1 标量
3．1．1 状态-空间公式
3．1．2 贝叶斯公式
3．2 扩展到空间维度
3．2．1 基本公式
3．2．2 欧拉-拉格朗日方程
3．2．3 解决方案
3．2．4 描述函数矩阵
3．2．5 误差估计
3．2．6 解的性
3．2．7 罚函数的小化
3．2．8 罚函数的先验与后验值
3．3 离散形式

第4章 顺序的数据同化
4．1 线性动力学
4．1．1 标量下的卡尔曼滤波
4．1．2 矢量下的卡尔曼滤波
4．1．3 具有线性平流方程的卡尔曼滤波
4．2 非线性动力学
4．2．1 标量下的扩展卡尔曼滤波
4．2．2 扩展卡尔曼滤波器的矩阵形式
4．2．3 扩展卡尔曼滤波举例
4．2．4 扩展卡尔曼滤波器的平均值
4．2．5 讨论
4．3 集合卡尔曼滤波
4．3．1 误差统计的表述
4．3．2 误差统计的预测
4．3．3 分析方案
4．3．4 讨论
4．3．5 QG模式的应用实例

第5章 变分逆问题
5．1 简单例子
5．2 线性逆问题
5．2．1 模式和观测
5．2．2 观测函数
5．2．3 观测方程的说明
5．2．4 统计假设
5．2．5 弱约束变分公式
5．2．6 罚函数的极值
5．2．7 欧拉-拉格朗日方程
5．2．8 强约束逼近
5．2．9 代表函数展开获得的解
5．3 使用埃克曼模式的代表函数法
5．3．1 逆问题
5．3．2 变分公式
5．3．3 欧拉-拉格朗日方程
5．3．4 代表函数的解
5．3．5 范例试验
……

第6章 非线性变分逆问题
第7章 概率公式
第8章 广义逆
第9章 集合方法
0章 统计优化
1章 EnKF的采样策略
2章 模式误差
3章 平方根分析方案
4章 秩的问题
5章 伪相关性、局地化和膨胀
6章 海洋预报系统
7章 油层仿真模式中的估计
附录
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据同化：集合卡尔曼滤波》 内容概要 本书深入探讨了数据同化这一核心科学问题，并以集合卡尔曼滤波（EnKF）为主要研究对象和实现方法。在当今科学研究和工程实践中，数据同化扮演着至关重要的角色，它能够有效地融合观测数据与数值模型输出，从而提高模型的精度和预测能力。全书系统地介绍了数据同化理论的基础、发展历程，并重点阐述了集合卡尔曼滤波在理论框架、算法设计、实际应用以及未来发展等方面的关键内容。 理论基础与发展历程 数据同化并非凭空出现，其发展根植于统计学、概率论以及控制论等多个学科的交叉领域。从早期的贝叶斯滤波、最优插值法，到后来的卡尔曼滤波（KF）及其各类变种，数据同化方法不断演进，以适应日益复杂的应用需求。本书将从统计学的视角出发，回顾数据同化方法的演变轨迹，解释不同方法在处理不确定性、信息融合等方面的优势与局限。 卡尔曼滤波，作为一种最优线性最小均方误差估计器，是现代数据同化理论的基石。它能够根据系统的动态模型和观测信息，实时更新系统的状态估计。然而，经典的卡尔曼滤波要求系统模型和观测模型都是线性的，且噪声是高斯分布的。在许多实际应用中，如大气科学、海洋学、地球物理学以及经济学等领域，系统模型往往是非线性的，这使得直接应用标准卡尔曼滤波变得困难。 为了克服非线性系统的挑战，研究人员发展出了多种扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。EKF通过线性化非线性系统来近似估计，而UKF则采用确定性采样方法来处理非线性变换。然而，这些方法在处理高维系统和高度非线性系统时，仍然面临计算成本过高、精度下降等问题。 集合卡尔曼滤波（EnKF）的崛起 集合卡尔曼滤波（EnKF）的出现，为解决非线性、高维数据同化问题提供了新的思路和有效的工具。EnKF的核心思想是利用一组模型预报（ensemble）来代表状态的概率分布，而不是像传统卡尔曼滤波那样显式地表示协方差矩阵。通过对预报集合进行扰动，EnKF能够有效地模拟模型的不确定性，并在观测更新过程中，通过将观测信息注入到预报集合中，来实时调整集合的分布，从而逼近真实状态。 EnKF的优势在于其对高维系统的适用性。在处理大气、海洋等具有海量状态变量的系统时，EnKF避免了直接计算和存储巨大的协方差矩阵，大大降低了计算复杂度。同时，EnKF的非线性处理能力也优于EKF，因为它直接利用模型预报的集合来估计后验分布，而不是依赖于线性化。 本书将深入剖析EnKF的数学原理，包括其状态更新方程、协方差估计方法等。特别会详细介绍不同版本的EnKF，如标准EnKF、加权EnKF、以及一些用于提高其稳定性和准确性的改进算法。 关键算法设计与实现 本书不仅关注理论，更注重实践。它将详细介绍EnKF算法的设计细节，包括： 集合的初始化： 如何根据先验知识和不确定性，生成一组合理的初始预报集合。 模型预报： 如何运行数值模型，对预报集合进行时间演化。 观测算子： 如何将模型状态映射到观测空间，以与实际观测进行比较。 集合更新： 如何利用观测信息，对预报集合进行更新，以获得更准确的状态估计。 不确定性量化： 如何通过集合来量化状态估计的不确定性，并用于决策和风险评估。 此外，本书还将讨论EnKF在实际应用中可能遇到的挑战，例如： 集合规模的选择： 集合规模过小会导致不确定性估计偏差，过大会增加计算负担。 观测误差的处理： 如何准确地模拟和处理观测数据中的误差。 模型误差的影响： 如何识别和补偿数值模型中的系统性误差。 计算效率的优化： 如何在保证精度的前提下，提高EnKF算法的计算效率，以满足实时数据同化的需求。 应用领域广泛 数据同化，特别是EnKF，已经在多个学科领域展现出强大的应用能力，本书将通过丰富的案例研究，展示EnKF在以下领域的实际应用： 天气预报和气候建模： 融合卫星、地面站等多种观测数据，提高天气预报的准确性和时效性，并为气候变化研究提供可靠的模拟基础。 海洋学： 同化海温、海流、海平面等观测数据，研究海洋环流、预测海洋灾害，并为渔业资源管理提供支持。 地球物理学： 整合地震、重力、磁力等观测数据，研究地球内部结构，探测地下资源，并监测地质灾害。 水文学： 同化降雨、湿度、水位等观测数据，改进水文模型，预测洪水和干旱，为水资源管理提供科学依据。 遥感科学： 融合多源遥感数据，提取地表信息，监测环境变化，并为农业、林业等领域提供决策支持。 生物学和生态学： 同化生物多样性、物种分布等观测数据，研究生态系统演化，预测物种灭绝风险。 经济学和金融学： 尽管应用较少，但EnKF在处理高维时间序列数据和模型预测方面也具有潜力。 通过这些案例，读者可以深刻理解EnKF在不同应用场景下的具体实现方式、面临的挑战以及所取得的成果。 未来发展方向 本书的最后一部分将展望数据同化和EnKF的未来发展方向。随着计算能力的不断提升和观测技术的日益进步，数据同化领域正迎来新的机遇和挑战。可能的发展趋势包括： 机器学习与数据同化结合： 利用机器学习技术来改进模型预报、观测算子，甚至直接进行数据同化，以提高效率和精度。 多尺度、多物理过程的数据同化： 发展能够同时处理不同尺度和不同物理过程的统一数据同化框架。 人工智能在数据同化中的应用： 探索如何利用更先进的人工智能技术，实现数据同化的自动化和智能化。 同化不确定性的深度挖掘： 进一步研究如何更全面、更精确地量化和利用数据同化过程中的各种不确定性。 大规模并行计算和高性能计算： 充分利用高性能计算资源，实现更大规模、更高分辨率的数据同化。 本书的特色与价值 《数据同化：集合卡尔曼滤波》不仅是一本理论性的专著，更是一本具有实践指导意义的参考书。其特色和价值体现在： 系统性： 全面覆盖数据同化的理论基础、核心方法（特别是EnKF）以及广泛的应用。 深入性： 对EnKF的数学原理、算法设计和实现细节进行了深入阐述，力求为读者提供清晰的理解。 前沿性： 关注数据同化领域的最新进展和未来发展趋势。 实践性： 结合丰富的案例研究，展示EnKF在实际问题中的应用，为研究人员和工程师提供借鉴。 通俗性： 尽管涉及复杂的数学和统计概念，但作者力求以清晰易懂的语言进行阐述，并配以必要的图示和公式推导，降低阅读门槛。 本书适合于从事气象学、海洋学、地球物理学、环境科学、遥感科学、工程学以及相关交叉学科的科研人员、研究生以及高年级本科生阅读。它将帮助读者掌握数据同化这一关键技术，理解并应用集合卡尔曼滤波来解决复杂的科学和工程问题，从而推动相关领域的研究和发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我得说，第一眼吸引我的就是它那种低调但又透露出专业感的气质。没有花里胡哨的插图，只有简洁的书名和作者信息，这种风格在如今琳琅满目的新书里反而显得格外突出。我拿到书的时候，那种纸张的触感也很好，厚实，带着淡淡的书卷气，让人忍不住想捧在手里细细品读。虽然我还没有深入阅读，但光是翻阅目录和前言，就已经能感受到作者们想要传达的那种严谨和深入。特别是“集合卡尔曼滤波”这个概念，听起来就很有挑战性，也让我对它在实际应用中的潜力充满了好奇。我尤其期待书中关于算法的推导和解析，希望能够真正理解其背后的数学原理，并且看到一些能够启发思考的案例分析，毕竟理论结合实际才是学习的王道。总而言之，这本书给我的第一印象就是：这是一本值得花时间去钻研的学术专著，适合那些对数据处理和滤波算法有深入追求的读者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名刚刚踏入研究领域的学生，对于“数据同化”和“卡尔曼滤波”这两个概念都还在摸索阶段。拿到这本书，我首先被它扎实的学术气息所吸引。封面设计虽然简洁，但传递出一种厚重感，让我觉得这是一本经过深思熟虑、内容精炼的作品。我目前最需要的就是能够系统地学习这些理论知识，并且理解它们是如何协同工作的。书名中的“集合卡尔曼滤波”我之前在一些文献中看到过，但一直没有找到一本特别清晰地解释其原理和优点的书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，一步步深入到集合卡尔曼滤波的细节，并且解释清楚它与传统的卡尔曼滤波相比，在处理多模型、非线性等复杂情况时有哪些优势。我很看重书中的数学推导过程，希望作者能够给出详细的推导步骤，并且用清晰易懂的语言进行阐释，这样我才能真正理解公式背后的含义。

评分☆☆☆☆☆

我最近对机器学习和数据科学中的一些高级技术产生了浓厚的兴趣，特别是那些能够提升模型预测精度和鲁棒性的方法。“数据同化”这个概念听起来就非常有潜力，它似乎能帮助我们更好地利用现有数据来修正模型。而“集合卡尔曼滤波”则是我一直想深入了解的一个滤波算法，我知道它在处理不确定性方面有独到之处。这本书的书名非常直接地表明了它的核心内容，而且作者阵容看起来也很强大。我关注的重点是，这本书是否能够解释清楚集合卡尔曼滤波在数据同化场景下是如何工作的，以及它相对于其他数据同化方法的优势是什么。我希望这本书能够提供一些深入的理论分析，并且能够通过生动的例子或者仿真来帮助读者理解其精髓。如果书中还能涉及到一些计算效率的考量，以及如何在实际工程中部署这类算法，那对我来说会非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

最近被“数据同化”这个词勾起了兴趣，感觉它像是连接了现实世界数据和模型预测的桥梁。我平常接触一些气象或者环境领域的数据，经常会遇到模型预报和实际观测值之间存在偏差的情况，而“数据同化”听起来就是解决这个问题的关键技术。这本书的书名直接点明了主题，而且作者阵容也挺有份量的，尤其是挪威的盖尔·埃文森，感觉这位外国专家的视角可能会带来一些国内教材不常见的思路。我关注的重点是它如何将集合卡尔曼滤波这种具体的方法应用到实际数据同化过程中。我希望书中不仅能解释清楚集合卡尔曼滤波的原理，还能提供一些具体的实现步骤和代码示例，这样对于我这样的实践者来说会非常有帮助。而且，我特别想知道，书中会提到哪些领域的实际应用案例？比如在海洋学、大气科学，甚至是经济预测领域，数据同化能否真正提升预测的准确性和可靠性？这些都是我非常期待在书中找到答案的地方。

评分☆☆☆☆☆

我对这类偏重算法和理论的书籍一直抱有很高的期望，尤其是当它涉及到“数据同化”这样一个既有理论深度又兼具实际应用价值的领域。我了解到，盖尔·埃文森这位挪威的作者在相关领域有着丰富的经验，这让我对这本书的质量有了初步的信心。我关注的重点在于，这本书是否能为读者提供一套完整的、可操作的数据同化框架，特别是围绕着集合卡尔曼滤波的展开。我希望看到书中不仅仅是对算法的罗列和讲解，更能深入探讨在实际应用中可能遇到的挑战，例如如何选择合适的模型、如何处理不确定性、以及如何评估同化效果等等。当然，如果书中能够包含一些针对特定科学问题的案例研究，例如在天气预报、地球物理模型校准，甚至是金融风险管理等方面的应用，那将极大地提升本书的实用价值。我期待这本书能成为我理解和实践数据同化技术的有力工具。