Метеорологические спутниковые данные: вариационная ассимиляция и обеспечение качества
Цена: 3 812руб. (¥180.4)
Артикул: 712925919929
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:中地信诚图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥24508руб.
¥ 98 38.3810руб.
¥8.8186руб.
¥2284 818руб.
Параметры продукта
| Метеорологические спутниковые данные: вариационная ассимиляция и обеспечение качества | ||
 | ISBN | 9787030749123 |
| Цены | 269 | |
| Автор | с; Редактировать: Перевод; | |
| фолиант | 16 | |
| Украсить | В твердом переплете позвоночника | |
| Количество страниц | 388 | |
| Опубликованная дата | март 2023 г. | |
| Издатель | научная пресса | |
Введение
В этой книге кратко описан метод ассимиляции атмосферных данных о том, как извлечь полезную информацию об атмосферных переменных из данных физических наблюдений.Содержание включает в себя роль ассимиляции данных в численном прогнозе погоды, уравнения управления атмосферой, метод интерполяции аппроксимации функции, метод пошаговой коррекции,…Методы интерполяции, фильтры, алгоритмы минимизации, сопряженные методы, трехмерные и четырехмерные вариационные методы ассимиляции данных, структуры тропических циклонов на полярной орбите и данные геостационарных метеорологических спутников окружающей среды, данные радиозатмения системы глобального позиционирования и различные данные спутниковых наблюдений.Книга также содержит некоторые основные математические теории в области исчисления, линейной алгебры, теории вероятностей и функционального анализа.Обсуждение простое и легкое для понимания, этапы математического вывода завершены, а иллюстрации красивые и краткие, что облегчает читателям понимание соответствующего содержания.
Каталог
Каталог
Предисловие
Глава 1 Обзор ассимиляции данных 1
1.1 Для чего используется ассимиляция данных? 1
1.2 Термодинамические переменные и уравнение состояния атмосферы 6
1.3 Уравнения управления атмосферой в численном прогнозе погоды 12
Глава 2 Линейная алгебра и статистические методы 15
2.1 Введение 15
2.2 Сопряженное отображение скалярного произведения и линейное отображение 15
2.3 Подбор 16 по методу наименьших квадратов
2.4 Распределение Гаусса 17
2,5…Оценка правдоподобия 19
2.6 Ошибка установки 20
2.7 Линейная регрессия 21
2.8 Множитель Лагранжа 23
2.9 Оценка минимальной дисперсии 24
2.10 Вывод 26
Глава 3 Интерполяция 27
3.1 Введение 27
3.2 Подбор полиномиальной функции 27
3.3 Подбор локальной полиномиальной функции 30
3.4 Подбор региональной полиномиальной функции 37
3.5 Введение поля фона 44
3.6 Постепенный пересмотр 46
3.7…Интерполяция 48
3.8 Ковариация фоновой ошибки геопотенциального поля 51
3.9 Заключение 54
Глава 4 Фильтрация 55
4.1 Введение 55
4.2 Преобразование Фурье 55
4.3 Вклад дисперсии в разных масштабах 56
4.4 Путаница 57
4.5 Нерекурсивные фильтры 58
4.6 Конструкция фильтра 61
4.7 Рекурсивные фильтры 65
4.8 Модальная декомпозиция эмпирического множества 66
4.9 Заключение 69
Глава 5 Минимизация 70
5.1 Введение 70
5.2 Функциональный экстремум 70
5.3 Скалярные функции, градиенты и матрицы Гессе 73
5.4 Минимизация итераций, поиск линии и скорость сходимости 75
5.5. Метод наискорейшего спуска и метод Ньютона 77
5.6 Метод сопряженных градиентов 77
5.7 Формула обновления первого ранга для направления поиска 79
5.8 Формула обновления второго ранга для направления поиска 80
5.9 Метод L-BFGS 81
5.10 Метод поиска линии 82
5.11 Вывод 84
Глава 6. Режим компаньона 85
6.1 Введение 85
6.2. Сопряженные обыкновенные дифференциальные уравнения 85
6.3 Нелинейный режим 86
6.4 Касательный режим 87
6.5 Режим компаньона 89
6.6 Эквивалентная связь между сопряженными переменными и множителями Лагранжа 91
6.7 Аналитические уравнения сопряженного режима 92
6.8 Написание расчетных программ для числовых сопряженных режимов 99
6.9 Применение сопряженных моделей в исследованиях чувствительности и относительной чувствительности 104
6.10 Заключение 107
Глава 7. Данные обнаружения микроволнового термометра 109
7.1 Введение 109
7.2 Программа создания экологических спутников на полярной орбите с микроволновыми термометрами 110
7.3 Орбитальные характеристики спутников на полярной орбите 112
7.4 Поглощение и излучение радиации 117
7.5 Уравнение двухточечной калибровки и ошибка данных наблюдений 119
7.6 Весовые функции поглощения и излучения 122
7.7 Режим быстрого переноса излучения 124
7.8 Характеристики канала, режим сканирования, поле зрения, весовая функция 129
7.9 Анализ шума полосы ATMS и снижение шума 138
7.10 Спутниковый микроволновый термометр «Фэнъюнь-3» 147
7.11 Относительная чувствительность яркостной температуры АМСУ-А 149
7.12 Заключение 154
Глава 8 Трехмерное вариационное усвоение данных 155
8.1 Введение 155
8.2 Детерминированные математические формулы 155
8.3 Статистические математические формулы 158
8.4 Метод NMC для построения B-матрицы 160
8.5. Построение рекурсивного фильтра B-матрицы 165
8.6 Сравнение 3D-Var и фильтра Калмана 168
8.7 AMSU-A Инверсия пути жидкой воды и обнаружение облаков 169
8.8 Оценка смещения и коррекция смещения 172
8.9 Влияние усвоения данных AMSU-A на количественный прогноз осадков 183
8.10 Дополнительные примечания 188
Глава 9. Четырехмерная вариационная ассимиляция 189
9.1 Введение 189
9.2 Формула 4D-Var и расчет градиента с использованием присоединенного режима 189
9.3 Метод наказания за управление колебаниями гравитационных волн 193
9.4 Содержит“выключатель”Сопряженные операторы для схем физической параметризации процессов 194
9.5 Исследование и разработка системы глобального усвоения 4D-Var полных физических процессов 195
9.6 Разработка полной системы модели, примыкающей к области физических процессов 196
9.7 Оценка параметров 198
9.8 Метод пошагового усвоения данных 4D-Var 200
9.9 Сравнение методов 4D-Var, расширенной фильтрации Калмана и ансамблевой фильтрации Калмана 202
9.10 Дополнительные примечания 203
Глава 10. Технология радиозатмения GPS 204
10.1 Введение 204
10.2 Характеристики орбит спутников GPS и LEO и план затмения GPS 205
10.3 Суперфазовая задержка и супердоплеровский сдвиг 208
10.4 Угол изгиба и влияющие параметры 211
10.5 Инверсия показателя преломления 213
10.6 Локальные операторы наблюдения для показателя преломления и угла изгиба 214
10.7 Оператор наблюдения нелокальной трассировки лучей для искривленных углов 218
10.8 Оператор наблюдения нелокального касательного соединения с суперфазовой задержкой 221
10.9 Возникновение и обнаружение явления многолучевости 222
10.10 Источники ошибки наблюдения 226
10.11 Влияние жидких облаков и ледяных облаков 228
10.12 Температура, давление и инверсия водяного пара 232
10.13 Калибровка данных обнаружения спутниковых микроволновых термометров после запуска 235
10.14 Заключение 242
Глава 11 GOES Imager 244
11.1 Введение 244
11.2 Высота спутника GOES 244
11.3 План GOES и мгновенные геометрические характеристики поля зрения 245
11.4 Характеристики приборов AHI и ABI 250
11.5 Обнаружение облаков 253
11.6 Характеристики отклонения ABI 261
11.7 Ассимиляция данных изображения GOES 267
11.8 Одновременное усвоение данных дистанционного зондирования GOES и POES 268
11.9 Заключение 277
Глава 12 Тропические циклоны и их среда обитания по спутниковым данным 278
12.1 Введение 278
12.2 Обзор тропических циклонов 279
12.3 Тайфун Мария, наблюдаемый AHI (2018) 282
12.4 Инверсия теплого ядра AMSU-A и ATMS тайфун 296
12.5 Конические сканирующие микроволновые радиометры AMSR2 и MWRI 305
12.6 Микроволновой гигрометр MHS, ATMS, MWHS и MWHS2 319
12.7 Спутниковые данные об общем количестве озона в столбе TOMS и OMPS 329
12.8 Инфракрасный гиперспектральный вертикальный зонд атмосферы AIRS, IASI и CrIS 338
12.9 Инициализация вихря 345
12.10 Дополнительные примечания 352
Рекомендации 353
Индекс 381
