本书是一本关于混合资料同化理论与实践相结合的著作。从资料同化基础知识出发，由浅入深，系统论述了从经典资料同化到混合资料同化的发展历程，阐述了集合变分混合、集合粒子滤波混合、粒子滤波变分混合三大类混合资料同化的设计思想、当前发展状况和大量试验结果，最后概述了混合资料同化未来发展的前沿问题和发展趋势。本书内容既全面也很深入，不仅可以作为研究生的教材，更能为从事数值预报领域的研究人员提供最前沿的研究成果。

序一
序二
序三
前言
第1章 资料同化基础
1.1 资料同化基本概念
1.2 资料同化过程
1.3 大气海洋观测系统和观测算子设计
1.4 数值预报模式
1.5 资料同化发展历史
参考文献
第2章 经典资料同化到混合资料同化方法
2.1 四维变分同化
2.2 集合卡尔曼滤波
2.3 粒子滤波
2.4 混合资料同化
参考文献
第3章 集合四维变分资料同化
3.1 设计思想和基本原理
3.2 En4DVar在YH4DVar上的实现
3.3 球面小波背景误差协方差矩阵模型及统计方法
3.4 背景场误差方差统计及滤波
3.5 方差校正
3.6 流依赖非平衡项方差统计
3.7 流依赖相关系数统计
3.8 平衡系数统计
3.9 En4DVar的准业务化应用
参考文献
第4章 局地加权集合卡尔曼滤波
4.1 适用于高维模式的LWEnKF
4.2 LWEnKF资料同化系统设计
4.3 数值试验
4.4 小结
参考文献
第5章 隐式等权重变分粒子平滑方法
5.1 隐式等权重粒子滤波
5.2 弱约束四维变分
5.3 隐式等权重变分粒子平滑方法
5.4 隐式等权重变分粒子平滑方法的同化应用
5.5 小结
参考文献
第6章 混合资料同化未来发展
6.1 集合变分混合
6.2 粒子滤波和四维变分混合
6.3 粒子滤波和集合卡尔曼滤波混合
6.4 耦合资料同化
6.5 机器学习与资料同化混合
参考文献
附录A 名词对照表
附录B 符号列表