海洋大气资料同化基础与应用
课程编码：280214070701M3002H
英文名称：Ocean-Atmoshpere Data Assimilation and Its Applications
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：郑飞等
教学目的要求
本课程介绍资料同化要解决的主要问题、基本思想和目前主流方法和算法。针对的学生主要有两类：第一类是具有地学或大气/海洋科学背景，希望能够掌握资料同化这一知识和其中的关键技术，解决其研究领域的科学或应用问题；第二类是希望进一步研究资料同化的理论、方法以及算法。通过这个课程的学习，要求掌握资料同化的统计学理论基础、变分方法和集合方法的推导和算法的实施，并通过课后上机运行，获得解决实际应用的具体经验。
预修课程
高等数学、计算机编程
大纲内容
第一章 引言 ：什么是资料同化？ 3学时 郑飞
第1节 什么是资料同化？
第2节 资料同化解决什么问题？-状态估计
第3节 资料同化解决什么问题？-参数估计
第4节 资料同化解决什么问题？-观测系统设计
第5节 资料同化解决什么问题？-机理研究
第二章 基础知识：概率论与统计学等 3学时 闫长香
第1节 概率论与统计学
第2节 矩阵的定义与基本运算
第3节 资料同化的发展和几种简单的同化方法
第三章 资料同化的主要思想 3学时 闫长香
第1节 资料同化的主要思想
第2节 资料同化中真值的定义
第3节 资料同化中的主要假设
第四章 三维变分方法 6学时 闫长香
第1节 资料同化方法的发展历史
第2节 三维变分方法的导出和问题求解
第3节 观测算子构造
第4节 背景和观测误差协方差矩阵的确定
第5节 背景误差协方差矩阵中的“平衡关系”
第6节 海洋资料同化3DVAR例子
第五章 四维变分方法 3学时 闫长香
第1节 强约束四维变分问题的数学描述
第2节 切线性方程/模式及程序编写
第3节 伴随方程/模式及程序编写和弱约束四维变分等问题
第六章 卡尔曼滤波 3学时 郑飞
第1节 卡尔曼滤波历史
第2节 一个应用的例子
第3节 两种导出方法
第七章 集合卡尔曼滤波 6学时 郑飞
第1节 从卡尔曼滤波到集合卡尔曼滤波
第2节 集合卡尔曼滤波的分析与应用
第3节 几种改进分析方案
第4节 基于集合思想的背景误差协方差构建
第5节 集合同化中的局地化问题
第6节 模式误差与滤波发散
第八章 集合预报与可预报性研究 6学时 郑飞
第1节 集合预报方法初步介绍
第2节 集合预报的检验
第3节 一个例子：Ensemble-mean Dynamics
第4节 可预报性研究简介
第5节 ENSO可预报性的两个举例
第6节 目标观测的概念与应用
第九章 耦合模式的资料同化研究进展 3学时 郑飞
第1节 耦合框架下的海洋资料同化
第2节 弱耦合资料同化
第3节 强耦合资料同化
第十章 期末讨论与复习 2学时 郑飞
第1节 耦合模式的偏差订正问题
第2节 期末讨论+资料同化方法的发展回顾
第十一章 集中答疑与期末考试布置 2学时 郑飞
第1节 集中答疑
第2节 答疑+课程考核方式介绍
教材信息
1、
Dynamic Data Assimilation: A Least Squares Approach
Lewis J., S. Lakshmivarahan and S. Dhall
2006年
Cambridge Univ. Press
参考书
1、
Data assimilation: the ensemble Kalman filter (2nd Edition)
Evensen G.
2009年
Springer
课程教师信息
郑飞，博士，研究员/博士生导师。现工作于中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心，主要从事海气相互作用、短期气候预测和资料同化方面研究。闫长香，博士，正高/博士生导师。现工作于中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心，主要从事海洋资料同化，海洋数值模拟和海洋再分析方面的研究。