数据同化是一种利用观测数据来增强数值模式模拟精度和预测能力的技术，是目前地球科学系统研究的热点及难点之一。本书详细讨论了目前常用的各种顺序数据同化方法的科学思想和基本原理，以及它们在具有高维特性的地球系统中的应用。涵盖的方法包括从最优插值到卡尔曼滤波器的最优估计方法，以及从卡尔曼滤波器衍生出来的集合卡尔曼滤波器、集合转移卡尔曼滤波器和sigma点卡尔曼滤波器等集合方法，也包括基于贝叶斯公式的粒子滤波器算法。本书进一步介绍了在耦合同化背景下的一些挑战和进展，以及集合滤波器在目标观测中的应用现状和前景。本书的重点在于阐明每个方法背后的基本思想，包括：①算法的推导和基本原理；②在一个简化动力系统中的应用：③每种方法的基本假设和应用限制：④不同方法之间的联系：⑤每种方法的优缺点。 本书的特色是强调这些同化方法的实际应用，为大气和海洋科学领域的学生及科研工作者提供宝贵的参考资料，尤为适合初步涉及数据同化领域的研究人员阅读参考。

第1章 引言
第2章 数据同化的思想和基本理论
2.1 数据同化的意义
2.2 数据同化的基本思想
2.2.1 最小二乘法
2.2.2 贝叶斯方法
2.3 滤波数据同化和变分同化的几个基本方法
2.3.1 状态空间模型中的同化方法
2.3.2 最优插值法
2.3.3 三维变分法
2.3.4 四维变分法
第3章 卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器
3.1 卡尔曼滤波器及其推导
3.1.1 卡尔曼滤波器的提出背景
3.1.2 卡尔曼滤波器的推导过程
3.2 扩展卡尔曼滤波器
3.2.1 扩展卡尔曼滤波器的公式
3.2.2 扩展卡尔曼滤波器的平方根格式
3.2.3 卡尔曼滤波器的性质和等价性
3.3 Lorenz63模式中的孪生试验
3.3.1 模式方程
3.3.2 孪生试验设置
3.3.3 同化代码和试验结果
参考文献
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第4章 集合卡尔曼滤波器
4.1 集合卡尔曼滤波器的基本思想
4.2 集合卡尔曼滤波器算法
4.2.1 基于扰动观测的传统EnKF方法
4.2.2 针对非线性观测算子的EnKF算法
4.2.3 EnKF在大型系统中的实施算法
4.2.4 集合最优插值
4.3 Lorenz63模式中的集合卡尔曼滤波器同化试验
参考文献
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第5章 集合卡尔曼滤波器实际应用中的问题
5.1 局地化
5.1.1 局地化的理论和方法
5.1.2 局地化方法在Lorenz96模式中的应用
5.2 协方差膨胀
5.3 初始扰动的产生和初始误差的处理
5.3.1 初始集合构造方法
5.3.2 初始条件对同化的影响
5.4 模式系统偏差
5.4.1 两步法
5.4.2 一步法
5.5 观测误差
5.5.1 基于观测数据的观测误差估计方法
5.5.2 基于模式的观测误差估计方法
5.5.3 新息诊断方法
5.5.4 基于似然估计的集合观测误差估计方法
5.6 预报误差
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第6章 集合卡尔曼滤波器的衍生方法
6.1 集合平方根滤波器
6.1.1 直接分解方法
6.1.2 串行集合平方根滤波器
6.1.3 集合转换卡尔曼滤波器
6.1.4 集合调整卡尔曼滤波器
6.2 局地集合转换卡尔曼滤波器
6.2.1 公式推导
6.2.2 局地化分析
6.2.3 算法流程
6.2.4 Lorenz63模式中的应用及程序
6.3 集合调整卡尔曼滤波器的最小二乘格式
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第7章 sigma点卡尔曼滤波器
7.1 sigma点的概念和SPKF的算法
7.2 sigma点无迹卡尔曼滤波器
7.3 sigma点中心差分卡尔曼滤波器
7.4 高维系统SPKF的有效算法
参考文献
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第8章 粒子滤波器
8.1 粒子滤波器的主要特性
8.2 标准粒子滤波器
8.3 建议分布粒子滤波器
8.3.1 简单松弛格式
8.3.2 加权集合卡尔曼滤波
8.4 混合滤波器——以EnKPF为例
8.5 局地化粒子滤波器
8.5.1 串行观测局地化粒子滤波器
8.5.2 LPF16的代码及其在Lorenz96模式中的应用
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第9章 参数优化和模式倾向误差估计
9.1 参数估计的基本思想
9.1.1 参数估计方法
9.1.2 基于集合卡尔曼滤波器的参数估计试验和结果讨论
9.2 参数估计协方差膨胀方案
9.3 基于LETKF方法的关键参数估计
9.4 基于EAKF方法的模式倾向误差估计
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第10章 强耦合同化
10.1 耦合同化概述
10.1.1 耦合同化基本理论
10.1.2 耦合同化理想试验
10.1.3 强耦合同化当前所面临的主要问题和挑战
10.2 强耦合同化的跨成分局地化及其在Lorenz模式中的应用
10.3 强耦合同化与区域耦合模式及其在台风模拟和预报中的应用
10.3.1 模式设置
10.3.2 模式结果
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第11章 目标观测
11.1 目标观测的基本思想
11.2 最优误差增长下的目标观测方法
11.2.1 奇异向量方法
11.2.2 条件非线性最优扰动方法
11.2.3 气候相关奇异向量方法
11.3 EnKF框架下的目标观测方法
11.3.1 ETKF目标观测方法
11.3.2 基于EnKF的目标观测方法
11.4 粒子滤波器框架下的目标观测方法
11.5 基于EnKF的目标观测方法在Lorenz96模式中的应用
11.6 CSV方法在CESM中的应用及程序
参考文献
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