同化资料推荐

processor

“同化”的来源 ：

气象上同化的“名”和“实”并非产生在同一时期。从同化所包含的内容和功能来看，分析和为数值预报准确协调的初值自始自终都是同化的一个重要内容和功能，所以同化的“实”可以追溯到1922年Richason所做的人类首次的天气数值预报中。这是一个欧洲范围的区域预报，预报初值是手工地把欧洲仅有的18个测站上的观测值插到网格点上。后来人们把这个人工插值过程叫做“主观分析”。再后来，随着计算机诞生后，“主观分析”发展到客观分析。关于客观分析王跃山作了很详细的讨论［1］，在这不再赘述。

在同化诞生后的几十年里，一直处于有其“实”而无其“名”的状态。气象上同化的“名”真正出现在气象文献是在六十年代初期。那时，客观分析方法已经走到了最优插值时代［2］，人们已经不再满足只是分析常规资料，开始考虑在客观分析中引入非常规资料尤其是卫星资料。当时有一些学者把“引入”这个过程叫做“同化（assimilate）”［3］［4］。但这只是在零星地在一些文献作为一个普通的动词使用，而非作为一个科学问题提出。

“同化”这个词真正在气象界流行起来是把同化作为一个科学问题提出之后。六十年代后期，Danard等［5］指出，“气象和海洋客观分析所面临的问题就是如何同化不同来源的信息”。Thompson［6］更是在他1969发表的一篇文章中，分析当时客观分析方法中所谓的“动力”处理方法的不足，同样有“单一时刻的资料同化”所存在的缺陷，所以，必须要在“整个时间序列的分析过程中保持变量的动力协调”。应该说，这里面已经蕴含四维同化的根本思想了。

1971年，全球大气研究计划（GARP）专门召开了一次“四维同化国际研讨会”。至此，“四维同化”正式地在国际舞台上粉墨登场，之后，有关“同化”研究的文章便雨后春笋般地出现于气象刊物上。

参考文献：

［1］ 王跃山，客观分析和四维同化（1）客观分析概念辨析，气象科技2000年第三期。

［2］ Gandin, L. (1963). Objective analysis of meteorological fields (Leningrad: Gridromet). English translation(Jerusalem: Israel Problem for Scientific Translation), 1965

［3］ Jones, Robert W. 1964: On Improving Initial Data for Numerical Forecasts of Hurricane Trajectories by the Steering Method. Journal of Applied Meteorology: Vol. 3, No. 3, pp. 277–284.

［4］ NAGLE, ROLAND E., CLARK, JAMES R., HOLL, MANFRED M., RIEGEL, CHRISTOPHER A. 1967: FORMULATION AND TESTING OF A PROGRAM FOR THE OBJECTIVE ASSEMBLY OF METEOROLOGICAL SATELLITE CLOUD OBSERVATIONS. Monthly Weather Review: Vol. 95, No. 4, pp. 171–187

［5］ DANARD, MAURICE B., HOLL, MANFRED M., CLARK, JAMES R. 1968: FIELDS BY CORRELATION ASSEMBLY—A NUMERICAL ANALYSIS TECHNIQUE. Monthly.Weather Review: Vol. 96, No. 3, pp. 141–149.

［6］ Thompson, Philip D. 1969: Reduction of Analysis Error Through Constraints of Dynamical Consistency. Journal of Applied Meteorology: Vol. 8, No. 5, pp. 738–742.

资料的推荐：

第一类 （概念类）
1，EC的培训教程系列之一 “Data assimilation concepts and methods”By F. Bouttier and P. Courtier。
该文章对同化概念和方法作了比较综述性的阐述，虽然深度不大，但基本面面点到而且99年出的，还比较新。最重要的是，它可以在网上下载，成为最近同化入门最流行的一遍文章。
2，“Stochastic models,estimation,and control”第一章 by Peter S. 虽然是79年的书。但它用浅显易懂的比喻来阐述同化的基础理论-概率论。外行人都能看懂。可在网上下载。
3，“Assimilation of observations, an introduction\" by Oliver Talagrand.Journal of Meteoroogical Society of Japan Vol 75. No.1B PP.191-209,1997. 该文章主要是以介绍同化的方法为主详细了介绍了顺序同化（KF）和变分这两种方法。
4，“Atmospheric data anlysis”by Dalay.经典之作。虽然91年出的，但其分析力度之深，非一般文章能及。它主要集中在客观分析和初始化两部分。对这两部分的各种方法作了详细的数学、物理分析。不过如果是还没接触过一点同化的概念，不建议一下子去钻这本书。不过你有一点同化的功底，再看这本书，功力会大增。该书在北京图书馆有借。

第二类 （变分类）
这里只是介绍与变分有关的处理方法和算法的文档，如要深入了解其具体过程，可以参考相关文献，但对于同化新手而言，我认为看一些综述性的介绍更好些。
1，\"INTRODUCTION TO THE MM5 3D-VAR DATA ASSIMILATION SYSTEM THEORETICAL BASIS\" by F. Vandenberghe and Y.H.Kuo
2,\"A Three-Dimensional Variational (3DVAR) Data Assimilation System For Use With MM5\" by Dale Barker, Yong-Run Guo, Wei Huang, Qingnong Xiao and Al Bourgeois.
这两篇文档性质是一样的，都是介绍了MM5的3维变分同化系统。虽然在3D-VAR的处理手法很多，大家不妨以MM5的处理方法为例子，体会一下如何求解及误差统计的具体过程。（个人经验：如能再把源程序解读，保证更上一层楼）
3，“INTRODUCTION TO ADJOINT TECHNIQUES AND THE MM5 ADJOINT MODELING SYSTEM”
by Xiaolei Zou F.Vandenberghe M.Pondeca， and Y.H Kuo
个人认为，该文档为理解介绍同化的伴随的较好的一个“免费面包”。里面有对伴随的介绍，尤其是伴随码的如何编写，更是其精华之处。在看懂了3D-VAR，再把这篇文章理解了，也就等于理解了4D－VAR了。

第三类（KF)
其实，如果对上面两类文献真的已经看的差不多，KF其实就很好理解了。关键是把其5个公式搞懂以及和变分、OI的差别。不过我想说一下，关于KF的鼻祖文献(即Kalman 1960写的那篇），以本人经验，对于同化新手而言，实在没必要去钻研。就像要看变分同化，也没必要专门去研究变分的数学基础一样。
1，\"An Introduction to the Kalman Filter\" by Greg Welch and Gary Bishop 这篇文章并非为气象同化而写，而是着重写了KF的本质是什么，我们老说卡尔曼滤波，到底滤在那，滤了什么东西。相信这篇文章会给你很好的思考指导。而且，它还详细的介绍了扩展KF和KF的区别。
2，“kalman 滤波在气象数据同化中的发展与应用”高山红等 地球科学进展2000 5
个人认为这篇综述还是写的不错的，特别是对于同化入门的新手来讲。最重要的是，它是中文的，对于害怕看英文的人来讲，无疑是个好东东。
3，“The Ensemble Kalman Filter: Theoretical Formulation and Practical
Implementation”by Geir Evensen 一个完整的KF目前是无法在气象同化中实现的，有很多简化方式。其中最重要的要数EnKF了。这篇由EnKF的大师Evensen2002写的文章很好的总结了EnKF，特别是把与EnKF有关的重要文献都一一列出，对于初学者来讲远比看其在1994写的那篇关于EnKF开山之作有益。