大气模式资料同化和可预报性

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第一章 数值天气预报的历史回顾
1．1 引言
1．2 早期发展
1．3 原始方程组、全球模式、区域模式和非静力模式
1．4 资料同化：确定计算机预报的初始条件
1．5 业务数值天气预报和预报技巧的演变
1．6 流体非静力中尺度模式
1．7 天气的可预报性、集合预报和季节到年际预报
1．8 展望
第二章 方程的连续形式
2．1 控制方程组
2．2 球坐标中的大气运动方程组
2．3 大气中的基本波动
2．4 滤波近似
2．5 浅水方程、准地转滤波和惯性重力波的过滤
2．6 原始方程和垂直坐标
第三章 运动方程的数值离散化
3．1 偏微分方程(PDEs)的分类
3．2 初值问题：数值解
3．3 空间离散法
3．4 边值问题
3．5 区域模式的侧边界条件
第四章 次网格尺度物理过程参数化简介
4．1 引言
4．2 次网格尺度过程和雷诺平均
4．3 模式参数化综述
第五章 资料同化
5．1 引言
5．2 经验分析方案
5．3 最小二乘法介绍
5．4 多元统计资料同化法
5．5 3D—var，物理空间分析方案(PSAS)及其与OI的关系
5．6 考虑预报误差协方差演变的高级资料同化方法
5．7 初始条件中的动力和物理平衡
5．8 观测资料的质量控制
第六章 大气可预报性和集合预报
6．1 大气可预报性简介
6．2 混沌系统基本概念的简要回顾
6．3 切线线性模式、伴随模式、奇异向量和Lyapunov向量
6．4 集合预报：早期研究
6．5 业务集合预报方法
6．6 误差增长率以及中纬度和热带地区可预报性的局限
6．7 海陆对月、季和年际可预报性所起的作用
6．8 年代际变化和气候变化
附录A 数值天气预报的早期历史
数值天气预报的历史
为什么是在瑞典?
更具挑战性的思想
附录B 切线线性和伴随模式的编程和检验
B．1 检验
B．2 FORTRAN程序的例子
附录C 为获得测站天气预报而进行的数值模式输出后处理
C．1 模式输出统计(MOS)
C．2 完全预报(Perfect Prog)
C．3 基于简单Kalman滤波方法的自适应回归方法
参考文献
汉文索引
译者后记