数据同化是集成多源地理空间数据的新思路，其核心思想是把不同来源、不同分辨率、直接和间接的观测数据与模型模拟结果集成，生成具有时间一致性、空间一致性和物理一致性的各种状态的数据集。
本书围绕数据同化的基本概念、主流算法的基本原理、可预测性与集合预报，以及数据同化的典型应用实例等内容进行系统介绍，旨在展示和剖析数据同化的基本原理与典型方法应用，为从事数据同化与数值预报的专业人员和相关学者提供有益参考，为相关业务保障单位开展新一代地球系统数据同化与数值预报系统装备建设、业务部署和运行保障提供借鉴。

第0章导言和概述
0.1练习
0.2示例
第1部分数据同化：标量分析
第1章数据同化简介
1.1经验分析：目标映射
1.2经验分析：逐步订正法
1.3张弛逼近法(Nudging)
第2章直观的表述：最小二乘法估计与变分法
2.1最小二乘法估计
2.2实用有限抽样和最小方差估计
2.3变分（代价函数）法
2.4练习
第3章概率论的表述：优选似然估计和贝叶斯定理
3.1优选似然估计
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