正版新書--數據同化：集閤卡爾曼濾波 [挪威] 蓋爾·埃文森,劉廠,趙玉新,高峰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[挪威] 蓋爾·埃文森，劉廠，趙玉新，高峰 著

圖書標籤:

• 數據同化
• 集閤卡爾曼濾波
• 氣象學
• 海洋學
• 地球物理
• 數值預報
• 濾波算法
• 科學計算
• 模型誤差
• 觀測誤差

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118113150

商品編碼：29453553417

包裝：平裝

齣版時間：2017-04-01

基本信息

書名：數據同化：集閤卡爾曼濾波

定價：78.00元

作者： 蓋爾·埃文森,劉廠,趙玉新,高峰

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-04-01

ISBN：9787118113150

字數：

頁碼：251

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

數據同化是一種初來源於數值天氣預報，為數值天氣預報提供初始場的數據處理技術，現在已廣泛應用於大氣海洋領域。《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第2版）》係統地闡述瞭數據同化問題的數學模型與求解方法，重點集中在允許模式存在誤差且統計誤差隨時間演化的方法。全書共分為17章：章為概述；第2章對基本統計方法進行瞭總結；第3章重點介紹時間獨立的反演問題；第4章介紹動力學模式中狀態隨時間演化的問題；第5、6章分彆闡述瞭變分和非綫性變分反問題；第7、8章分彆介紹概率公式和廣義逆；第9章重點介紹集閤方法及集閤卡爾曼濾波算法；0章主要闡述簡單的非綫性優化問題；1章重點探討集閤卡爾曼濾波中的采樣策略；2章主要討論模式誤差相關問題；3章主要介紹平方根算法；4章主要闡述不同分析方案下的逆問題；5章介紹有限集閤大小造成的僞相關性；6章主要介紹基於集閤卡爾曼濾波的業務海洋預報係統；7章介紹數據同化在地下油量數值模擬中的應用。
　　《數據同化：集閤卡爾曼濾波》內容介紹全麵，理論分析深入，工程實用性強，既可作為高等院校師生進行理論知識學習和相關研究工作的參考教材，也可作為相關領域工程技術人員的工具書。

目錄

---

章 引言

第2章 統計學定義
2．1 概率密度函數
2．2 統計矩
2．2．1 期望值
2．2．2 方差
2．2．3 協方差
2．3 樣本統計
2．3．1 樣本均值
2．3．2 樣本方差
2．3．3 樣本協方差
2．4 場統計
2．4．1 樣本均值
2．4．2 樣本方差
2．4．3 樣本協方差
2．4．4 相關性
2．5 偏差
2．6 中心極限定理

第3章 分析方案
3．1 標量
3．1．1 狀態-空間公式
3．1．2 貝葉斯公式
3．2 擴展到空間維度
3．2．1 基本公式
3．2．2 歐拉-拉格朗日方程
3．2．3 解決方案
3．2．4 描述函數矩陣
3．2．5 誤差估計
3．2．6 解的性
3．2．7 罰函數的小化
3．2．8 罰函數的先驗與後驗值
3．3 離散形式

第4章 順序的數據同化
4．1 綫性動力學
4．1．1 標量下的卡爾曼濾波
4．1．2 矢量下的卡爾曼濾波
4．1．3 具有綫性平流方程的卡爾曼濾波
4．2 非綫性動力學
4．2．1 標量下的擴展卡爾曼濾波
4．2．2 擴展卡爾曼濾波器的矩陣形式
4．2．3 擴展卡爾曼濾波舉例
4．2．4 擴展卡爾曼濾波器的平均值
4．2．5 討論
4．3 集閤卡爾曼濾波
4．3．1 誤差統計的錶述
4．3．2 誤差統計的預測
4．3．3 分析方案
4．3．4 討論
4．3．5 QG模式的應用實例

第5章 變分逆問題
5．1 簡單例子
5．2 綫性逆問題
5．2．1 模式和觀測
5．2．2 觀測函數
5．2．3 觀測方程的說明
5．2．4 統計假設
5．2．5 弱約束變分公式
5．2．6 罰函數的極值
5．2．7 歐拉-拉格朗日方程
5．2．8 強約束逼近
5．2．9 代錶函數展開獲得的解
5．3 使用埃剋曼模式的代錶函數法
5．3．1 逆問題
5．3．2 變分公式
5．3．3 歐拉-拉格朗日方程
5．3．4 代錶函數的解
5．3．5 範例試驗
……

第6章 非綫性變分逆問題
第7章 概率公式
第8章 廣義逆
第9章 集閤方法
0章 統計優化
1章 EnKF的采樣策略
2章 模式誤差
3章 平方根分析方案
4章 秩的問題
5章 僞相關性、局地化和膨脹
6章 海洋預報係統
7章 油層仿真模式中的估計
附錄
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《數據同化：集閤卡爾曼濾波》 內容概要 本書深入探討瞭數據同化這一核心科學問題，並以集閤卡爾曼濾波（EnKF）為主要研究對象和實現方法。在當今科學研究和工程實踐中，數據同化扮演著至關重要的角色，它能夠有效地融閤觀測數據與數值模型輸齣，從而提高模型的精度和預測能力。全書係統地介紹瞭數據同化理論的基礎、發展曆程，並重點闡述瞭集閤卡爾曼濾波在理論框架、算法設計、實際應用以及未來發展等方麵的關鍵內容。 理論基礎與發展曆程 數據同化並非憑空齣現，其發展根植於統計學、概率論以及控製論等多個學科的交叉領域。從早期的貝葉斯濾波、最優插值法，到後來的卡爾曼濾波（KF）及其各類變種，數據同化方法不斷演進，以適應日益復雜的應用需求。本書將從統計學的視角齣發，迴顧數據同化方法的演變軌跡，解釋不同方法在處理不確定性、信息融閤等方麵的優勢與局限。 卡爾曼濾波，作為一種最優綫性最小均方誤差估計器，是現代數據同化理論的基石。它能夠根據係統的動態模型和觀測信息，實時更新係統的狀態估計。然而，經典的卡爾曼濾波要求係統模型和觀測模型都是綫性的，且噪聲是高斯分布的。在許多實際應用中，如大氣科學、海洋學、地球物理學以及經濟學等領域，係統模型往往是非綫性的，這使得直接應用標準卡爾曼濾波變得睏難。 為瞭剋服非綫性係統的挑戰，研究人員發展齣瞭多種擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）。EKF通過綫性化非綫性係統來近似估計，而UKF則采用確定性采樣方法來處理非綫性變換。然而，這些方法在處理高維係統和高度非綫性係統時，仍然麵臨計算成本過高、精度下降等問題。 集閤卡爾曼濾波（EnKF）的崛起 集閤卡爾曼濾波（EnKF）的齣現，為解決非綫性、高維數據同化問題提供瞭新的思路和有效的工具。EnKF的核心思想是利用一組模型預報（ensemble）來代錶狀態的概率分布，而不是像傳統卡爾曼濾波那樣顯式地錶示協方差矩陣。通過對預報集閤進行擾動，EnKF能夠有效地模擬模型的不確定性，並在觀測更新過程中，通過將觀測信息注入到預報集閤中，來實時調整集閤的分布，從而逼近真實狀態。 EnKF的優勢在於其對高維係統的適用性。在處理大氣、海洋等具有海量狀態變量的係統時，EnKF避免瞭直接計算和存儲巨大的協方差矩陣，大大降低瞭計算復雜度。同時，EnKF的非綫性處理能力也優於EKF，因為它直接利用模型預報的集閤來估計後驗分布，而不是依賴於綫性化。 本書將深入剖析EnKF的數學原理，包括其狀態更新方程、協方差估計方法等。特彆會詳細介紹不同版本的EnKF，如標準EnKF、加權EnKF、以及一些用於提高其穩定性和準確性的改進算法。 關鍵算法設計與實現 本書不僅關注理論，更注重實踐。它將詳細介紹EnKF算法的設計細節，包括： 集閤的初始化： 如何根據先驗知識和不確定性，生成一組閤理的初始預報集閤。 模型預報： 如何運行數值模型，對預報集閤進行時間演化。 觀測算子： 如何將模型狀態映射到觀測空間，以與實際觀測進行比較。 集閤更新： 如何利用觀測信息，對預報集閤進行更新，以獲得更準確的狀態估計。 不確定性量化： 如何通過集閤來量化狀態估計的不確定性，並用於決策和風險評估。 此外，本書還將討論EnKF在實際應用中可能遇到的挑戰，例如： 集閤規模的選擇： 集閤規模過小會導緻不確定性估計偏差，過大會增加計算負擔。 觀測誤差的處理： 如何準確地模擬和處理觀測數據中的誤差。 模型誤差的影響： 如何識彆和補償數值模型中的係統性誤差。 計算效率的優化： 如何在保證精度的前提下，提高EnKF算法的計算效率，以滿足實時數據同化的需求。 應用領域廣泛 數據同化，特彆是EnKF，已經在多個學科領域展現齣強大的應用能力，本書將通過豐富的案例研究，展示EnKF在以下領域的實際應用： 天氣預報和氣候建模： 融閤衛星、地麵站等多種觀測數據，提高天氣預報的準確性和時效性，並為氣候變化研究提供可靠的模擬基礎。 海洋學： 同化海溫、海流、海平麵等觀測數據，研究海洋環流、預測海洋災害，並為漁業資源管理提供支持。 地球物理學： 整閤地震、重力、磁力等觀測數據，研究地球內部結構，探測地下資源，並監測地質災害。 水文學： 同化降雨、濕度、水位等觀測數據，改進水文模型，預測洪水和乾旱，為水資源管理提供科學依據。 遙感科學： 融閤多源遙感數據，提取地錶信息，監測環境變化，並為農業、林業等領域提供決策支持。 生物學和生態學： 同化生物多樣性、物種分布等觀測數據，研究生態係統演化，預測物種滅絕風險。 經濟學和金融學： 盡管應用較少，但EnKF在處理高維時間序列數據和模型預測方麵也具有潛力。 通過這些案例，讀者可以深刻理解EnKF在不同應用場景下的具體實現方式、麵臨的挑戰以及所取得的成果。 未來發展方嚮 本書的最後一部分將展望數據同化和EnKF的未來發展方嚮。隨著計算能力的不斷提升和觀測技術的日益進步，數據同化領域正迎來新的機遇和挑戰。可能的發展趨勢包括： 機器學習與數據同化結閤： 利用機器學習技術來改進模型預報、觀測算子，甚至直接進行數據同化，以提高效率和精度。 多尺度、多物理過程的數據同化： 發展能夠同時處理不同尺度和不同物理過程的統一數據同化框架。 人工智能在數據同化中的應用： 探索如何利用更先進的人工智能技術，實現數據同化的自動化和智能化。 同化不確定性的深度挖掘： 進一步研究如何更全麵、更精確地量化和利用數據同化過程中的各種不確定性。 大規模並行計算和高性能計算： 充分利用高性能計算資源，實現更大規模、更高分辨率的數據同化。 本書的特色與價值 《數據同化：集閤卡爾曼濾波》不僅是一本理論性的專著，更是一本具有實踐指導意義的參考書。其特色和價值體現在： 係統性： 全麵覆蓋數據同化的理論基礎、核心方法（特彆是EnKF）以及廣泛的應用。 深入性： 對EnKF的數學原理、算法設計和實現細節進行瞭深入闡述，力求為讀者提供清晰的理解。 前沿性： 關注數據同化領域的最新進展和未來發展趨勢。 實踐性： 結閤豐富的案例研究，展示EnKF在實際問題中的應用，為研究人員和工程師提供藉鑒。 通俗性： 盡管涉及復雜的數學和統計概念，但作者力求以清晰易懂的語言進行闡述，並配以必要的圖示和公式推導，降低閱讀門檻。 本書適閤於從事氣象學、海洋學、地球物理學、環境科學、遙感科學、工程學以及相關交叉學科的科研人員、研究生以及高年級本科生閱讀。它將幫助讀者掌握數據同化這一關鍵技術，理解並應用集閤卡爾曼濾波來解決復雜的科學和工程問題，從而推動相關領域的研究和發展。

評分☆☆☆☆☆

我最近對機器學習和數據科學中的一些高級技術産生瞭濃厚的興趣，特彆是那些能夠提升模型預測精度和魯棒性的方法。“數據同化”這個概念聽起來就非常有潛力，它似乎能幫助我們更好地利用現有數據來修正模型。而“集閤卡爾曼濾波”則是我一直想深入瞭解的一個濾波算法，我知道它在處理不確定性方麵有獨到之處。這本書的書名非常直接地錶明瞭它的核心內容，而且作者陣容看起來也很強大。我關注的重點是，這本書是否能夠解釋清楚集閤卡爾曼濾波在數據同化場景下是如何工作的，以及它相對於其他數據同化方法的優勢是什麼。我希望這本書能夠提供一些深入的理論分析，並且能夠通過生動的例子或者仿真來幫助讀者理解其精髓。如果書中還能涉及到一些計算效率的考量，以及如何在實際工程中部署這類算法，那對我來說會非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一名剛剛踏入研究領域的學生，對於“數據同化”和“卡爾曼濾波”這兩個概念都還在摸索階段。拿到這本書，我首先被它紮實的學術氣息所吸引。封麵設計雖然簡潔，但傳遞齣一種厚重感，讓我覺得這是一本經過深思熟慮、內容精煉的作品。我目前最需要的就是能夠係統地學習這些理論知識，並且理解它們是如何協同工作的。書名中的“集閤卡爾曼濾波”我之前在一些文獻中看到過，但一直沒有找到一本特彆清晰地解釋其原理和優點的書籍。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，一步步深入到集閤卡爾曼濾波的細節，並且解釋清楚它與傳統的卡爾曼濾波相比，在處理多模型、非綫性等復雜情況時有哪些優勢。我很看重書中的數學推導過程，希望作者能夠給齣詳細的推導步驟，並且用清晰易懂的語言進行闡釋，這樣我纔能真正理解公式背後的含義。

評分☆☆☆☆☆

最近被“數據同化”這個詞勾起瞭興趣，感覺它像是連接瞭現實世界數據和模型預測的橋梁。我平常接觸一些氣象或者環境領域的數據，經常會遇到模型預報和實際觀測值之間存在偏差的情況，而“數據同化”聽起來就是解決這個問題的關鍵技術。這本書的書名直接點明瞭主題，而且作者陣容也挺有份量的，尤其是挪威的蓋爾·埃文森，感覺這位外國專傢的視角可能會帶來一些國內教材不常見的思路。我關注的重點是它如何將集閤卡爾曼濾波這種具體的方法應用到實際數據同化過程中。我希望書中不僅能解釋清楚集閤卡爾曼濾波的原理，還能提供一些具體的實現步驟和代碼示例，這樣對於我這樣的實踐者來說會非常有幫助。而且，我特彆想知道，書中會提到哪些領域的實際應用案例？比如在海洋學、大氣科學，甚至是經濟預測領域，數據同化能否真正提升預測的準確性和可靠性？這些都是我非常期待在書中找到答案的地方。

評分☆☆☆☆☆

我對這類偏重算法和理論的書籍一直抱有很高的期望，尤其是當它涉及到“數據同化”這樣一個既有理論深度又兼具實際應用價值的領域。我瞭解到，蓋爾·埃文森這位挪威的作者在相關領域有著豐富的經驗，這讓我對這本書的質量有瞭初步的信心。我關注的重點在於，這本書是否能為讀者提供一套完整的、可操作的數據同化框架，特彆是圍繞著集閤卡爾曼濾波的展開。我希望看到書中不僅僅是對算法的羅列和講解，更能深入探討在實際應用中可能遇到的挑戰，例如如何選擇閤適的模型、如何處理不確定性、以及如何評估同化效果等等。當然，如果書中能夠包含一些針對特定科學問題的案例研究，例如在天氣預報、地球物理模型校準，甚至是金融風險管理等方麵的應用，那將極大地提升本書的實用價值。我期待這本書能成為我理解和實踐數據同化技術的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我得說，第一眼吸引我的就是它那種低調但又透露齣專業感的氣質。沒有花裏鬍哨的插圖，隻有簡潔的書名和作者信息，這種風格在如今琳琅滿目的新書裏反而顯得格外突齣。我拿到書的時候，那種紙張的觸感也很好，厚實，帶著淡淡的書捲氣，讓人忍不住想捧在手裏細細品讀。雖然我還沒有深入閱讀，但光是翻閱目錄和前言，就已經能感受到作者們想要傳達的那種嚴謹和深入。特彆是“集閤卡爾曼濾波”這個概念，聽起來就很有挑戰性，也讓我對它在實際應用中的潛力充滿瞭好奇。我尤其期待書中關於算法的推導和解析，希望能夠真正理解其背後的數學原理，並且看到一些能夠啓發思考的案例分析，畢竟理論結閤實際纔是學習的王道。總而言之，這本書給我的第一印象就是：這是一本值得花時間去鑽研的學術專著，適閤那些對數據處理和濾波算法有深入追求的讀者。