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本書重點對比、分析數據同化領域兩大主流數據同化方法集合卡爾曼濾波(EnKF)與四維變分同化(4DVar)各自的優勢與不足，推出實現兩者優劣互補的NLS-4DVar。進一步，從樣本生成與更新、高效局地化、多重網格NLS-4DVar以及整體校正初始與模式誤差的NLS-i4DVar等多角度、遞進式對NLS-4DVar方法予以介紹，還配以算法實現的偽代碼；第7-9章則為NLS-4DVar的應用，其中第7章主要介紹NLS-4DVar方法在目標觀測上的應用，而第8-9章則重點介紹基于NLS-4DV

本書分上、下兩篇，上篇是北京2022年冬奧會和冬殘奧會比賽場地2021年賽期同期氣象條件分析，下篇是北京2022年冬奧會和冬殘奧會賽區2021年賽期同期氣象風險分析。