دانلود کتاب همسان سازی داده ها: ایجاد حس مشاهدات بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : Data Assimilation: Making Sense of Observations
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : همسان سازی داده ها: ایجاد حس مشاهدات
سری :
نویسندگان : William Lahoz, Boris Khattatov, Richard Ménard (auth.), William Lahoz, Boris Khattatov, Richard Menard (eds.)
ناشر : Springer-Verlag Berlin Heidelberg
سال نشر : 2010
تعداد صفحات : 713
ISBN (شابک) : 3540747028 , 9783540747024
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 20 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
روشهای همگونسازی دادهها تا حد زیادی برای پیشبینی عملیاتی آبوهوا توسعه داده شدهاند، اما در سالهای اخیر در طیف فزایندهای از رشتههای علوم زمین به کار گرفته شدهاند. این کتاب پایه های نظری همسان سازی داده ها را با مشارکت کارشناسان بین المللی برتر در این زمینه بیان می کند. جنبه های مختلف جذب داده ها مورد بحث قرار می گیرد از جمله: نظریه. مشاهدات؛ مدل ها؛ پیش بینی عددی آب و هوا؛ ارزیابی مشاهدات و مدل ها؛ ارزیابی ماموریت های ماهواره ای آینده؛ کاربرد در اجزای سیستم زمین به پیشرفتهای اخیر در نظریه همسانسازی دادهها (مانند فیلتر Ensemble Kalman) و کاربردهای جدید روش جذب دادهها (مانند یونوسفر، جذب دادههای مریخ) ارجاع داده شده است.
Data assimilation methods were largely developed for operational weather forecasting, but in recent years have been applied to an increasing range of earth science disciplines. This book will set out the theoretical basis of data assimilation with contributions by top international experts in the field. Various aspects of data assimilation are discussed including: theory; observations; models; numerical weather prediction; evaluation of observations and models; assessment of future satellite missions; application to components of the Earth System. References are made to recent developments in data assimilation theory (e.g. Ensemble Kalman filter), and to novel applications of the data assimilation method (e.g. ionosphere, Mars data assimilation).