数据同化：集合卡尔曼滤波 [Data Assimilation the Ensemble Kalman Filter（2nd Edition）] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[挪威] 盖尔·埃文森 著，刘厂，赵玉新，高峰 译

图书标签:

• 数据同化
• 集合卡尔曼滤波
• EnKF
• 卡尔曼滤波
• 数值天气预报
• 地球系统建模
• 观测数据
• 不确定性量化
• 机器学习
• 科学计算

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113150

版次：1

商品编码：12278071

包装：平装

外文名称：Data Assimilation the Ensemble Kalman Filter（2nd Edition）

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：251

正文语种：中文

内容简介

　　数据同化是一种最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：第1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；第10章主要阐述简单的非线性优化问题；第11章重点探讨集合卡尔曼滤波中的采样策略；第12章主要讨论模式误差相关问题；第13章主要介绍平方根算法；第14章主要阐述不同分析方案下的逆问题；第15章介绍有限集合大小造成的伪相关性；第16章主要介绍基于集合卡尔曼滤波的业务海洋预报系统；第17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

第1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 随机场统计
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 解的唯一性
3．2．7 罚函数的最小化
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
第10章 统计优化
第11章 EnKF的采样策略
第12章 模式误差
第13章 平方根分析方案
第14章 秩的问题
第15章 伪相关性、局地化和膨胀
第16章 海洋预报系统
第17章 油层仿真模式中的估计
附录
参考文献

数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版） 内容简介 《数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版）》一书深入探讨了数据同化这一关键技术，尤其聚焦于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）在现代科学研究和工程应用中的核心地位。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的理解，涵盖从理论基础到实际应用的各个层面，使读者能够掌握EnKF的核心原理、不同变种的特性，以及如何在复杂的真实世界问题中有效地应用它。 核心概念与理论基石 本书首先构建了坚实的数据同化理论框架。它清晰地阐述了数据同化在连接观测数据与模型预测之间的桥梁作用，并解释了为何在许多情况下，简单地将观测数据代入模型是不足以获得最优状态估计的。通过对贝叶斯定理的介绍，本书引出了滤波问题，即如何在不断到来的观测数据序列中，融合模型动力学和观测信息，以获得系统状态的最佳估计。 卡尔曼滤波的演进与EnKF的诞生 在介绍了基本的数据同化概念后，本书循序渐进地回溯了卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）的发展历程。从最初的线性高斯系统下的最优线性无偏估计器（BLUE），到扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）在处理非线性系统时的不足，本书详细分析了这些传统方法的局限性。正是为了克服这些局限，特别是在处理大规模、高维度系统时，EnKF应运而生。 本书重点介绍了EnKF的核心思想：它不直接对状态协方差矩阵进行传播，而是通过生成一个状态的集合（ensemble）来近似描述其概率分布，并在此基础上进行信息融合。这种集合的生成和传播方式，使得EnKF能够有效地处理高维度系统，并且在非线性系统中表现出比EKF和UKF更强的鲁棒性。 集合卡尔曼滤波的深入剖析 《数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版）》对EnKF的各种变种进行了详尽的分析。书中会详细介绍标准EnKF，包括其分析（analysis）和预报（forecast）步骤，以及如何更新状态估计和协方差。更重要的是，它深入探讨了各种改进和优化，例如： 有限集合大小的影响：书中会详细讨论有限集合大小带来的采样误差（sampling error），以及如何通过各种技术来减轻这些误差的影响，例如随机化方法、协方差校正等。 增广（Augmentation）技术：对于难以直接观测的系统变量，如模型参数或误差协方差，本书会介绍如何通过增广技术将其纳入状态向量进行同化。 多尺度同化：在处理具有不同尺度动力学特征的系统时，本书会探讨如何设计有效的同化方案，以应对不同尺度的误差传播和信息融合。 局部化（Localization）：在处理大规模、稀疏观测数据的系统时，由于集合的有限性，信息传播可能出现虚假关联。本书会介绍各种局部化技术，例如距离加权、高斯核函数等，以确保同化过程的物理合理性。 模型误差处理：真实世界模型往往存在不确定性和误差。本书会探讨如何通过EnKF框架来显式地处理和量化模型误差，从而提高状态估计的准确性。 实际应用中的挑战与解决方案 本书不仅关注理论，更强调实践。它深入讨论了在实际应用中可能遇到的各种挑战，并提供了切实可行的解决方案： 观测算子（Observation Operator）：如何设计和实现能够将模型状态映射到观测空间的观测算子，以及处理观测误差。 模型动力学：对于复杂的、非线性的模型，如何有效地生成集合并传播，以及如何处理模型中的计算成本和不确定性。 计算效率：EnKF的计算成本随着系统维度和集合大小的增加而显著增长。本书会探讨各种提高计算效率的方法，包括并行计算、分布式计算以及模型降维技术。 集合的质量与可靠性：如何评估集合的质量，以及如何确保同化结果的可靠性，包括不确定性量化和敏感性分析。 广泛的应用领域 《数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版）》涵盖了EnKF在多个领域的成功应用案例。这些案例不仅展示了EnKF的强大能力，也为读者提供了宝贵的实践指导： 气象与气候学：在天气预报、气候模型校准、长期气候预测等方面，EnKF是核心工具。本书会详细介绍如何在这些领域中应用EnKF，例如如何同化卫星观测、地面观测等，以及如何提高预报的准确性。 海洋学：海洋模型的模拟和预测，如海平面上升、洋流模拟、海洋污染扩散等，都依赖于数据同化。本书会探讨EnKF在海洋学中的具体应用。 水文学：在水资源管理、洪水预报、干旱监测等方面，EnKF能够有效地融合各种观测数据，提高对水文系统的认识。 地球物理学：如地球化学模型、地下水模拟、地震学等领域，EnKF也发挥着重要作用。 工程应用：包括但不限于航空航天、机器人技术、信号处理、金融建模等，EnKF在各种需要实时状态估计和模型优化的场景中都有广泛的应用。 先进的主题与前沿研究 本书还触及了一些更高级的主题和前沿研究方向，为有兴趣的读者指明了进一步探索的方向： 混合数据同化方法：探讨如何将EnKF与其他数据同化方法（如变分法）相结合，以发挥各自的优势。 机器学习与数据同化：研究如何利用机器学习技术来辅助或改进EnKF，例如用于学习观测算子、参数化模型误差等。 全局与局部的同化策略：讨论在不同尺度上选择全局或局部同化策略的考量。 不确定性量化与传播：深入研究如何更准确地量化和传播同化过程中的不确定性，以及其在决策过程中的重要性。 目标读者 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 研究人员：在气象、海洋、地球科学、环境科学、工程学等领域从事模型开发、数据分析和系统模拟的研究人员。 研究生：对数据同化和集合卡尔曼滤波感兴趣的在读硕士和博士研究生。 工程师与从业者：需要在实际工程问题中应用数据同化技术的专业人士。 对数据驱动建模感兴趣的读者：希望理解如何将观测数据有效地融入科学模型的读者。 《数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版）》以其严谨的理论阐述、详细的算法分析、丰富的实践案例以及对前沿研究的展望，成为该领域不可或缺的重要参考书。它不仅能够帮助读者建立起扎实的数据同化知识体系，更能激发读者在实际问题中创新性地应用EnKF技术，推动科学研究和工程实践的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名着实吸引了我，我一直在寻找能够深入理解复杂系统建模与数据融合的著作，而“数据同化”这个词汇本身就点明了核心。我对于如何将不确定的观测数据与具有物理意义的模型相结合，从而获得更精确、更具预测能力的系统状态，有着强烈的兴趣。尤其是在当今大数据时代，如何有效地利用海量信息来改进模型，是我工作中经常面临的挑战。这本书的副标题“集合卡尔曼滤波”更是让我眼前一亮。我知道卡尔曼滤波在状态估计领域是经典而强大的工具，而“集合”的引入，则预示着它能够处理非线性系统和更复杂的误差分布，这正是我目前工作中最需要解决的问题。我非常期待书中能够详细阐述集合卡尔曼滤波的理论基础，例如其背后的概率论原理，以及如何从数学上推导出滤波方程。同时，我也希望它能够提供清晰的算法实现细节，最好能结合实际案例，展示如何在具体应用场景中构建和运行集合卡尔曼滤波模型。我对如何选择合适的集合大小，如何处理模型误差和观测误差，以及如何评估滤波效果等实际操作层面的问题也充满了好奇。这本书能否成为我解决实际问题的得力助手，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在海洋学领域工作的研究人员，目前正在进行一项关于海洋环流数值模拟的研究。我们在模型中遇到了一个普遍的问题，即初始条件的选取对模拟结果有着显著的影响，而且由于观测数据的稀疏性和不确定性，精确地确定初始状态变得异常困难。我偶然发现了这本书《数据同化：集合卡尔曼滤波》，它似乎为我们提供了一个潜在的解决方案。我对“数据同化”这个过程在海洋模型中的应用非常感兴趣。我希望书中能够深入探讨，如何将有限的海洋观测数据，比如海温、盐度、海流等，有效地融合到我的数值模型中，以获得更准确的海洋状态估计。特别是“集合卡尔曼滤波”部分，我希望它能详细阐述如何处理模型中的误差，例如参数化方案的不确定性，以及如何利用集合成员的多样性来捕捉模型解的不确定性。如果书中能提供具体的算法流程，并给出一些在海洋学领域相关的实例分析，那就太有价值了。我希望能借此机会，将我们的模型精度提升到一个新的水平，并为海洋环境的预测和管理提供更可靠的科学依据。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备一项与地球科学相关的项目，其中需要对地下水流进行模拟和预测。我发现，地下水系统的复杂性以及观测数据的稀疏性，使得精确模拟地下水流动态变得非常具有挑战性。我一直在寻找一种能够有效结合地下水数值模型和有限的地下水位、流量等观测数据的方法。偶然间，我注意到了《数据同化：集合卡尔曼滤波》这本书。从书名来看，“数据同化”似乎正是我需要的，它描述了一个将模型预测与实际观测信息融合的过程。而“集合卡尔曼滤波”的提及，让我猜测这是一种能够处理多维、非线性和不确定性问题的滤波技术。我非常渴望了解，这本书是否能够提供一套清晰的框架，指导我如何将我的地下水模型与我手头的观测数据进行有效的融合。我希望能深入理解集合卡尔曼滤波的原理，特别是它如何处理模型中的误差和不确定性，以及如何利用集合成员来评估预测的可靠性。如果书中能提供一些关于如何在地下水领域应用此类技术的实例，或者对相关开源工具的介绍，那就再好不过了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对天气预报和气候建模有浓厚兴趣的爱好者，我一直被那些能够描绘未来地球动态的复杂模型所吸引。我常常思考，为什么模型给出的预测有时会与实际观测到的天气现象存在偏差？是什么机制能够不断地“纠正”这些模型，让它们更贴近真实？这本书的书名《数据同化：集合卡尔曼滤波》似乎触及了这个问题的核心。我对“数据同化”这个概念非常着迷，它听起来就像是给模型注入“生命力”，让它能够“学习”和“适应”。而“集合卡尔曼滤波”这个术语，虽然听起来有些技术性，但我能推测出它是一种能够同时考虑多个模型扰动和观测不确定性的方法。我特别想了解，它是否能够帮助我理解，气象部门是如何利用卫星、地面站等各种观测数据，来不断更新和改进全球和区域的天气预报模型。这本书能否为我揭示这些“幕后”的科学原理，让我能够更深入地理解天气预报的本质，而不仅仅是停留在看图说话的层面，这是我最期待的。我希望能从中学习到，如何在海量的观测数据中提取最有价值的信息，并将其有效地融入到复杂的数值模型中，从而提升预测的准确性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能和机器学习有着浓厚兴趣的学习者，我一直关注着如何让模型变得更加“智能”，能够从数据中学习并做出更准确的预测。我了解到，许多先进的预测模型，例如在自动驾驶、金融建模等领域，都依赖于复杂的算法来处理不确定性。因此，当我在书店看到《数据同化：集合卡尔曼滤波》时，我感到非常好奇。我猜测“数据同化”可能是一种将先验知识（模型）与实际观测相结合的强大技术，而“集合卡尔曼滤波”听起来像是一种能够处理高维、非线性系统不确定性的方法。我非常期待书中能够解释，集合卡尔曼滤波与传统的机器学习算法，比如深度学习，在处理预测问题时有什么异同之处。它是否能够提供一种更具物理意义的框架来理解和改进模型？我尤其想知道，在面对大量具有内在联系但又充满噪声的数据时，集合卡尔曼滤波是如何构建和更新其对系统状态的估计的。如果书中能够提供一些关于如何利用该技术来优化模型参数，或者来解释模型预测不确定性的案例，那对我来说将非常有启发性。