数据同化——它的缘起,含义和主要方法
第一讲 数据同化概述
估计理论、地统计和数据同化第一讲：数据同化概述2006年4月14日1Outline•Data assimilation as a basic strategy of earth science•Variational method revisit•Kalman Filter revisit•Data assimilation from a Bayesian viewpoint •Classification of data assimilation methods20. Data assimilation as a basic strategyof earth science•我们十分荣幸地生活在一个科学研究的非常时代。
全世界的科学家们正在寻求物质基本粒子的结构，揭示生命的遗传密码，探索太阳系的行星，并将天文学的前沿研究推究到宇宙的起源。
•毫无疑问，我们至少必须认识我们所居住的这个地球的性质，探索它的历史，掌握它的结构和运行的基本原理，估计人类对它的影响，并勾画其未来几十年的蓝图。
•很多传统的地球科学学科都达到了成熟的地步，并提供了新而有力的研究工具，使之将地球作为各部分相互作用的整体系统来进行研究……NASA, 地球系统科学报告. 地震出版社, 19924GEOSS5Concept of geophysical model dataassimilation•The basis for geophysical model data assimilation may be described as the four-dimensional representation of a unified, dynamically evolving geophysical system by a mathematical model. This model has the capability to predict the dynamic changes occurring in the system, accept the insertion of new observational data distributed heterogeneously in time and space, and blend earlier information and current information objectively under rigorous quality control67CyberneticsNorbert Wiener (1894-1964)Cybernetics again •……在科学发展上可以得到最大收获的领域是各种已经建立起来的部门之间的被忽视的无人区。
数据同化算法
数据同化算法介绍数据同化算法是一种通过将观测数据与数值模型的输出结果相结合来改善对系统状态的预测的技术。
它广泛应用于气象学、海洋学、地球科学等领域，以提高对复杂系统的理解和预测能力。
本文将详细探讨数据同化算法的原理、应用和未来发展方向。
原理数值模型和观测数据在理解数据同化算法之前，首先需要了解数值模型和观测数据这两个概念。
•数值模型是基于数学和物理规律建立的描述自然系统行为的模型。
通过数值模型，可以模拟出系统的演化过程，提供对系统状态的预测和理解。
•观测数据是通过观测手段（例如传感器、卫星等）获取的实际系统状态的信息。
观测数据具有实时性和空间性，可以提供对系统当前状态的直接测量。
数据同化算法的目标数据同化算法的目标是通过将数值模型和观测数据相结合，利用它们各自的优势来提高对系统状态的预测精度。
具体来说，数据同化算法的目标包括：1.修正数值模型的误差：数值模型往往基于简化的物理规律，存在一定的误差。
通过与观测数据相结合，可以修正模型的误差，提高预测的准确性。
2.提高对系统未知信息的估计：数值模型只能提供有限的信息，而观测数据可以提供额外的未知信息。
通过利用观测数据，可以对系统未知信息进行更好的估计。
3.优化不确定性的表示：数值模型和观测数据都存在一定的不确定性。
数据同化算法可以优化不确定性的表示，给出对系统状态的概率分布，提供更可靠的预测结果。
数据同化算法的关键步骤数据同化算法包括以下关键步骤：1.初始化：确定系统初始状态的概率分布。
初始状态的不确定性往往非常高，需要通过观测数据来进行初始化。
2.预测：利用数值模型对系统状态进行预测，并给出预测结果的概率分布。
预测过程中，模型误差会逐渐累积，导致预测结果的不确定性增大。
3.更新：通过观测数据来修正预测结果，融合数值模型和观测数据的信息。
更新过程中，观测误差的影响会逐渐减小，提高对系统状态的估计精度。
4.重复预测和更新过程：不断迭代进行预测和更新，逐渐优化对系统状态的估计。
海洋科学中的数据同化方法_意义_结构与发展现状
第24卷第4期海 岸 工 程2005年12月文章编号:100223682(2005)0420083217海洋科学中的数据同化方法——意义、结构与发展现状马寨璞1,井爱芹1,2(1.河北大学生命科学学院,河北保定071002;2.河北省基因工程技术应用中试基地,河北保定071002)摘要:卫星观测数据的同化技术已成为海洋动力学研究的一个有效手段。
详细讨论了数据同化方法的意义、系统结构及其发展近况,并总结了海洋科学研究中的应用及发展状况。
关键词:数据同化;意义;系统结构;发展现状中图分类号:T P274,V557+.3 文献标识码:A1 意 义海洋动力学研究有两种方式,一种是使用数值模型进行研究,另一种是对海洋进行直接观测。
数值模型常根据所研究的流场尺度特征来简化方程本身,并在离散方程时对参数作出进一步的简化。
因此,数值模型的结果是近似地反映海洋流场的规律。
直接观测得到的数据,虽然是对海洋流场进行真实观测,但由于观测设备的局限和观测点物理量的随机变动,观测结果具有不可避免的系统误差与随机误差。
两种方式获得的数据具有各自的优、缺点。
数据同化的主要目的是将观测数据与理论模型结果相结合,吸收两者的优点,以期得到更接近实际的结果。
目前,对海洋动力学的研究工作早已进入了卫星时代,占全球表面70%的海洋可通过卫星获取各种观测数据。
随着卫星遥感数据的大量获取,出现了一些重要的问题,如何使用这些数据、这些数据结果和一般的数值模型的结果如何结合起来和结合两者的理论基础是什么等问题都与社会发展和海洋科技发展紧密相关,研究这些问题将会促进海洋事业的巨大发展,具有极其重要的意义。
就数据同化在海洋上的应用而言,总的来说,包括3个方面的内容:一是改进次尺收稿日期:2005205227资助项目:河北大学生物工程重点学科资助作者简介:马寨璞(19702),男,副教授,主要从事物理海洋数据同化研究。
(杜素兰 编辑)48海 岸 工 程第4期度过程、边界条件等模型的参数化,二是进行客观分析并实现海洋流动的四维化,三是改进模式的初始条件、边界条件并进行预测。
介绍数据同化的书 -回复
介绍数据同化的书-回复以下是一些关于数据同化的推荐书籍：1. "Data Assimilation: A Mathematical Introduction" by Oliver Kravaris and Christopher J. Banks: 这本书提供了一个数学角度的数据同化介绍，涵盖了从基本概念到高级主题的广泛内容。
2. "Data Assimilation for the Geosciences" edited by John R. Lewis and Peter L. Bonnetty: 这本著作汇集了多位专家的贡献，详细介绍了数据同化在地球科学中的应用和最新进展。
3. "Data Assimilation: Methods, Algorithms, and Applications" by Kai Nagel: 这本书详细阐述了数据同化的理论和方法，包括Ensemble Kalman Filter、Four-Dimensional Variational Data Assimilation等，并包含了许多实际应用的例子。
4. "Data Assimilation: Making Sense of Observations" by Eric Morel and Dominique Bénard: 这本书以易于理解的方式介绍了数据同化的基本概念和方法，适合初学者阅读。
5. "Sequential Data Assimilation: Theory and Practice" by G. Evensen: 这本书是数据同化领域的经典之作，详细介绍了序列数据同化的方法和应用，包括Extended Kalman Filter、Particle Filter等。
以上这些书籍都是数据同化领域的重要参考文献，可以根据自己的需要和背景选择适合的书籍进行学习。
数据同化一种集成多源地理空间数据的新思路
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如何集成观测数据和模型模拟结果前者在时间和空间上都不连续年代末期发展起来的陆面数据同化方法为解决以上问题提供了一条可行的思路本文将介绍陆面数据同化系统的概念和组成以及国际上目前正在发展的几个陆面数据同化系统陆面数据同化系统的概念与发展观测与模拟是地球表层科学研究的两种基本手段者缺一不可但又是一对矛盾体如果仅就观测而言无论是常规观测还是遥感观测都无法完整和连续地表达地表时空信息这主要有以下几方面原因观测获得的都是瞬时值而地表过程无论在时间还是空间上都是连续的因此迫切需要借助于模型把观测转化为具有时空一致性的数据集遥感对地表水文变量的观测都是间接的一般来说可以显式地建立地表参数和卫星观测值间的正向模型但是由于参数类型往往多于要反演的变而正向模型通常又是十分复杂的非线性模型这导致反演十分困难或病态反演需要增加先验信息以提高反演的可能性并增加反演精度陆面过程模型和分布式水文模作为反演中的一种物理约束可以起到先验信息的作遥感一般无法观测浅层地表以下的信息例如对于湿润土壤微波遥感仅能探测表层几厘米的水分含量对于根区和深层土壤水分的反演则无能为力如果仅就模拟而言现有的陆面过程模型通常都包含了复杂的陆面过程参数化方案但是它们的模拟精度依然较这是因为很难确定某一特定地区陆面状况的初始值和水文生物物理参数值模型不是完美的存在着模型的物理机制参数化方案和数值计算方法等方面的缺陷要充分发挥观测与模拟各自的优势就必须对它们进行有机集成可以设想如果能够利用陆面过程模型来约束遥感反演模型利用高分辨率的遥感数据来调整模型的运行轨迹使积累的误差得到释放不同空间和时间分辨率的观测数据并将它们有机融合根据数据的不同特性合理地估计其误差分布那么我们就可以获得更高分辨率并且具有物理一致性和时空一致性的数据集就能更好地表达各种尺度上的水分和能量循环陆面数据同化方法的出现和渐趋实用化为我们达到这一目标提供了一条可行的途径四维数据同化系统简称数据同化系统
参考文献分析
参考文献分析参考文献分析 (1)1.柴春岭.基于可变模糊集理论的水文水资源系统模拟、评价与决策方法及应用[D]. 大连理工大学, 2008. (2)2.王淑英. 水文系统模糊不确定性分析方法的研究与应用[D]. 大连理工大学, 2004.33.苏凤阁. 大尺度水文模型及其与陆面模式的耦合研究 [D]. 河海大学, 2001. (4)4.郑毅. 北运河流域洪水预报与调度系统研究及应用[D] . 清华大学, 2009. (4)5.杨萍. 青海湖小冰期以来的气候变化及其水文效应[D]. 兰州大学, 2009. (5)6.李昊睿. 陆面数据同化方法的研究[D]. 兰州大学, 2007. (7)7.马旭林. 基于集合卡尔曼变换（ETKF）理论的适应性观测研究与应用. 南京信息工程大学, 2008. (7)8.谢红琴. MM5－卫星数据变分同化方法及气象预报应用研究. 中国海洋大学, 2003. (9)9.孙安香. 数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算 . 中国人民解放军国防科学技术大学, 2002. (10)10.张卫民. 气象资料变分同化的研究与并行计算实现. 国防科学技术大学, 2005.1111．王东伟. 遥感数据与作物生长模型同化方法及其应用研究. 北京师范大学, 2008. (12)12. 马寨璞. 海洋流场数据同化方法与应用的研究 . 浙江大学, 2002. (14)13. 王跃山. 数据同化—它的缘起、含义和主要方法 (15)14.王文. 水文数据同化方法及遥感数据在水文数据同化中的应用进展 (15)15. Particle Filter-based assimilation algorithms for improved estimation of root-zone soil moisture under dynamic vegetation conditions (15)1.柴春岭.基于可变模糊集理论的水文水资源系统模拟、评价与决策方法及应用[D]. 大连理工大学, 2008.【关键词】可变模糊集; 模糊优选神经网络; 水文水资源; 模拟; 评价; 决策【摘要】水文学是水资源学的基础,服务于水资源学。
数据和数据分析的理解
数据和数据分析的理解标题：数据和数据分析的理解引言概述：数据和数据分析在当今社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息时代的发展，数据已经成为决策和创新的关键因素。
数据分析则是将数据转化为有意义的见解和行动的过程。
本文将深入探讨数据和数据分析的概念及其重要性。
一、数据的概念和种类1.1 数据的概念：数据是描述事物属性或特征的符号记录。
它可以是数字、文字、图像等形式。
1.2 数据的种类：数据可分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是按照固定格式组织的数据，如数据库中的表格数据；非结构化数据则是没有固定格式的数据，如文本、音频、视频等。
二、数据分析的定义和方法2.1 数据分析的定义：数据分析是通过对数据进行收集、清洗、转化和建模，以发现数据中的模式、关联和趋势，从而提供决策支持和见解。
2.2 数据分析的方法：数据分析方法包括描述性分析、预测性分析和决策性分析。
描述性分析用于总结和描述数据的特征；预测性分析用于预测未来趋势；决策性分析则是为了支持决策制定。
三、数据和数据分析在不同领域的应用3.1 商业领域：数据和数据分析在市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域发挥着重要作用，帮助企业提高效率和盈利能力。
3.2 医疗领域：数据和数据分析在疾病预测、药物研发、临床决策等方面有着广泛的应用，有助于提高医疗服务的质量和效率。
3.3 政府部门：政府部门利用数据和数据分析来进行政策制定、资源分配和社会管理，以实现更加智能化和有效的治理。
四、数据和数据分析的挑战和未来发展4.1 数据隐私和安全：随着数据规模的不断增长，数据隐私和安全成为数据和数据分析面临的重要挑战。
4.2 技术和人才短缺：数据分析需要专业的技术和人才支持，技术和人才短缺是制约数据分析发展的因素。
4.3 数据伦理和道德：在数据分析过程中，如何处理数据伦理和道德问题是未来发展的重要议题。
五、结论数据和数据分析在当今社会中扮演着至关重要的角色，它们为决策和创新提供了重要支持。
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的与方法 (4)二、数据要素价值化的理论基础 (5)2.1 数据要素的概念界定 (7)2.2 数据要素的价值形成机制 (8)2.3 数据要素价值化的理论框架 (9)三、数据要素价值化的难点分析 (10)3.1 数据安全与隐私保护 (11)3.2 数据质量与可用性 (13)3.3 数据开放与共享机制 (14)3.4 法律法规与政策环境 (15)四、数据要素价值化的对策探讨 (16)4.1 加强数据安全管理 (17)4.2 提升数据质量与可用性 (18)4.3 构建数据开放与共享机制 (20)4.4 完善法律法规与政策环境 (21)4.5 培育数据驱动的创新生态 (22)五、案例分析 (24)5.1 国内外数据要素价值化实践案例 (25)5.2 案例分析与经验借鉴 (26)六、结论与展望 (27)6.1 研究结论 (28)6.2 研究展望 (28)一、内容概要本文围绕“数据要素价值化”这一主题展开论述，深入探讨了数据要素价值化的理论缘起、面临的难点以及相应的对策。
本文首先对数据要素价值化的概念进行了界定，并分析了其理论基础，即数字经济的兴起和大数据时代背景下数据的重要性。
阐述了数据要素价值化的现实必要性，包括推动经济发展的需求、提升社会治理能力的需求以及改善人民生活的需求。
文章接着指出了数据要素价值化过程中存在的难点，如数据权属界定不清、数据安全保障不足、数据流通共享困难等问题。
针对这些难点，本文提出了相应的对策和建议，包括完善数据权属法律法规、加强数据安全保护、推动数据开放共享、培育数据要素市场以及提升数据要素价值化的技术创新能力等。
本文旨在通过理论分析和策略探讨，为数据要素价值化的实践提供理论支持和操作指导。
1.1 研究背景随着信息技术的迅猛发展，数据已成为推动经济社会发展的重要资源。
资料同化方法简介
方法变为采用统计最小二乘法确定最优权重函数，这种统
计方法称为“最优插值”(Optimal interpolation, OI)。
xa xb W[(y o H (xb )] xb Wd
讨论：
d y o H ( xb ) W BHT (R HBHT )1
假设背景场和观测场误差都是无偏的
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参考文献
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data assimilation(数据同化)
When J arrives its minimum value, ∂J = ∂J = 0. So the state variables updates ∂v ∂v reads: ∂t X (t) + M(X (t), t) = Qλ(t) (11) X (t ) − X = Bλ(t ) 0 0 0 This system can be generalized to define the following incremental formulation. 4
tf t0
tf
∂t dX (t), λ(t)
tf V t0 tf t0
V dt
+
t0
(∂X M)dX (t), λ(t)
tf t0 tf V t0
V dt V dt tf
= =
V
∂t dX (t)λ(t)dtdv + dX (t)λ(t)dtdv −
V
(∂X M)∗ λ(t), dX (t) dX (t)∂t λ(t)dtdv +
V,
Q−1 ·, ·
V
3
Differential model
In order to get the partial derivative of J , we introduce a perturbation (δv, δη ) ∈ (W × V ) and now dX = ∂X δv + ∂X δη , we can obtain: ∂v ∂η
V
t0
(∂X M)∗ λ(t), dX (t)
tf V dt
V dt V dt
= λ(tf ), dX (tf )
tf
− λ(t0 ), dX (t0 )
数据同化——它的缘起,含义和主要方法
数据同化——它的缘起,含义和主要方法
王跃山
【期刊名称】《海洋预报》
【年(卷),期】1999(016)001
【摘要】我国已进入流体动力学的卫星观测世纪，数据同化，势必成为随之而来的重要课题之一。
针对目前人们对这一课题尚无太多了解，从而在实际工作中产生一些混乱笔者在本文就数据同化的必要性，它的含义，它的开创和现在研究，应用中的主要方法作一比较详细的论述。
【总页数】10页(P11-20)
【作者】王跃山
【作者单位】国家海洋环境预报中心
【正文语种】中文
【中图分类】P405
【相关文献】
1.浅论"表现主义"一词的缘起与确切含义 [J], 崔翼文
2.水文数据同化方法及遥感数据在水文数据同化中的应用进展 [J], 王文;寇小华
3.浅议医院财务分析的方法及主要经济指标的含义 [J], 金长安
4.法国\"社会法\"概念的历史缘起和含义 [J], 郑爱青
5.生活体验研究:含义、原理与主要环节——范梅南的教育学研究方法论在教师教育意义上的解读 [J], 金美福
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据同化——它的缘起,含义和主要方法
Ξ数据同化———它的缘起、含义和主要方法王跃山(国家海洋环境预报中心,北京)摘 要我国已进入流体动力学的卫星观测世纪,数据同化(有时叫“四维同化”),势必成为随之而来的重要课题之一。
针对目前人们对这一课题尚无太多了解,从而在实际工作中产生一些混乱,笔者在本文就数据同化的必要性,它的含义,它的开创和现在研究、应用中的主要方法作一比较详细的论述。
关键词:数据同化,四维同化,数据同化的含义,数据同化的主要方法。
我国已经发射了气象卫星,不久还将发射海洋卫星,说明在流体动力学领域的业务和研究工作,我们已经进入了卫星世纪。
这对气象、海洋科学方面的专家、学者来说,无疑是一个特大的喜讯。
因为地球上7/10的面积是海洋,在这广阔的海洋上基本上没有海洋站和浮标站,连商船和飞机也极少光顾。
换句话说,占地球面积7/10的区域,我们基本上没有观测资料!这对于从事气象、海洋研究的科学家们不能说不是一种严重的缺憾。
在人类即将进入21世纪的时期,这种缺憾终于有了卫星观测来弥补。
但是正如人们已经知道的,卫星遥感数据在气象、海洋上是很难直接应用的,必须经过一个同化的过程。
随着卫星观测进入气象、海洋的研究领域,数据同化已经成了一个重要的研究课题。
目前国内已有不少人都在致力于这一课题的研究。
但因大多涉足较晚,对此知之不多,在实际工作中常产生一些词义上的误用。
为此,我写一些这方面的背景材料。
笔者初识“四维同化”这个词是在70年代,从我国著名数值预报专家杜行远博士那里知道的,但只对四维同化有一个粗浅的概念。
其后,1981年笔者到美国国家气象中心学习和工作,当时致力的课题是最优插值,但顺便亦阅读了大量有关四维同化的文献,同时考察了美国国家气象中心刚刚运行的同化系统。
回国后笔者仍然时刻追踪着国内外在这一领域内的发展,十几年来从未放松过。
因此,对数据同化的发展和现状,笔者是知之甚详的。
1999年2月第16卷 第1期M ARI NE FOREC ASTS 海洋预报Feb .,1999Vol.16,No.121 海 洋 预 报16卷一、数据同化的必要性数值预报按理讲应是一个初值问题:只要给定了控制方程的初始条件,方程即可一步一步地向前积分,从而完成了数值预报。
大一数据分析知识点
大一数据分析知识点数据分析是现今社会中非常重要的一项技能，尤其对于大数据时代的到来，掌握数据分析知识已经成为了各行各业人才的必备条件之一。
在大一阶段，学习数据分析知识能够为你未来的学习和工作奠定坚实的基础。
本文将为你介绍大一阶段需要掌握的一些数据分析知识点。
一、基本概念1. 数据：数据是信息的载体，是对客观事物的数字描述。
2. 数据分析：数据分析是指对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，以发现内在的规律和价值。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便直观地理解和分析数据。
二、数据收集与整理1. 数据来源：数据可以通过调查问卷、实验、观察等方式获得。
2. 数据采集：数据采集是指通过各种方式收集数据的过程，可以包括手动输入、传感器采集等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是指对收集到的数据进行筛选、去除重复值、处理缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析方法1. 描述统计学：描述统计学是指通过对数据进行概括和描述，如均值、中位数、频数等，来了解数据的特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是指通过可视化手段探索数据之间的关系和规律，如散点图、箱线图等。
3. 假设检验：假设检验是对某个统计假设进行验证的方法，通过对样本数据的分析，判断是否支持或拒绝该假设。
4. 回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立回归方程来预测因变量的值。
四、统计软件工具1. Excel：Excel是一种常用的电子表格软件，可以进行简单的数据分析和可视化。
2. Python：Python是一种常用的编程语言，通过使用Python的数据分析库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等），可以进行更复杂的数据处理和分析。
3. R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，适合进行各种统计方法的实现和应用。
五、数据分析应用领域1. 市场营销分析：通过对市场数据的分析，了解消费者行为和市场趋势，对市场策略进行优化和决策支持。
新的数据同化算法
新的数据同化算法
随着数据量的增加和数据来源的多样化，数据同化成为了一个重要的研究领域。
为了更准确地预测未来的趋势，科学家们一直在寻找更有效的数据同化算法。
最近，一些新的算法被提出并得到了很好的应用效果。
其中一种新的算法是基于卡尔曼滤波的扩展卡尔曼滤波算法。
这种算法可以更好地处理非线性系统，并且能够自适应地调整模型参数。
另一种算法是基于深度学习的数据同化方法。
这种算法利用神经网络来学习数据中的模式，并将这些模式应用于预测未来的数据。
通过不断地迭代和调整网络参数，这种算法可以获得更准确的预测结果。
除了这些算法之外，还有一些其他新的算法也被提出并得到了广泛的应用。
例如，基于粒子滤波的算法可以更好地处理非线性系统和非高斯分布的噪声。
基于变分贝叶斯方法的算法可以更准确地估计系统中的参数。
总之，这些新的算法为数据同化提供了更强大的工具和更准确的预测结果，将在未来得到更广泛的应用。
- 1 -。
同化是什么意思
同化是什么意思
同化是皮亚杰从生物学移植到心理学和认识论中的概念，同化是指对所获得的信息进行转换，以使它符合现有的认知方式，尽管这种转换可能会使信息受到一定程度的扭曲。
同化与顺应是皮亚杰从生物学移植到心理学和认识论中的概念。
它们的最早提出见于1936年出版的皮亚杰的《儿童智力的起源》一书。
在这部著作里，皮亚杰在对智力和适应的解说中提出了同化与顺应的概念：“机体是一种物理—化学和动态过程的循环，这种循环同环境保持着稳定的关系，双方相互作用，产生新的循环。
设A、B、C等为有机体的元素，X、Y、Z等为对应的周围环境的元素。
这样构成的组织图式为：(1)a+x→b；
(2)b+y→c(3)c+z→a；……把有机体的元素a、b、c等同环境的元素x、y、z等结合在一起的关系，就是同化关系。
如果我们称环境施加压力的结果(b变成b’)为顺应，我们就可以因此说适应是同化与顺应之间的平衡。
皮亚杰指出：“这个定义也适用于智力本身。
实际上，智力是它在把它的全部经验材料纳入自身范围内的同化。
智力适应中蕴含着一种同化因素，即一种通过同化外部现实来把外部现实纳入到由主体活动创造出来的某些形式之中。
”“心理活动也是对周围环境的顺应。
智力适应同其他的适应一样，是在同化机制与补偿顺应之间实现的一种渐进的平衡。
”。
数据同化在土壤盐分运移中的应用
基金项目：中央高校专项基金中农-塔大联合项目“基于近地传感-模型耦合的南疆农田土壤盐分监维制图”（ZNLH201904）。
作者简介：高杨（1995—），男，山东邹城人，在读硕士，研究方向：农业工程与信息技术。
*通讯作者收稿日期：2021-04-15数据同化在土壤盐分运移中的应用高杨任显丞蒋青松*（塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔843300）摘要：人类社会的生存和发展离不开农业这一基础和动力，农业是社会阶层分工和国民经济发展的前提和基础，其稳定发展关系到一个国家的民生与稳定。
在农业生产中，为实现作物高品质栽培，掌握土壤成分和运移情况，是其中的一项重要内容。
该文以现代农业为背景，分析了数据同化在土壤盐分运移中的应用，为相关科研人员掌握领域动态提供一定的参考意义。
关键词：现代农业；数据同化；土壤盐分中图分类号S152.7文献标识码A文章编号1007-7731（2021）14-0123-02Application of Data Assimilation in Soil Salt TranSportGAO Yang et al.（College of Information Engineering,Tarim University,Alar 843300,China)Abstract:The survival and development of human society is inseparable from the power and foundation of agricul⁃ture,which is also the premise and foundation of social class division and national economic development,and the sta⁃ble development of agriculture is also related to the people′s livelihood and stability of a country.In agricultural pro⁃duction,in order to achieve high-quality cultivation of crops,it has become an important content to master the soil composition and migration.Based on the background of modern agriculture,this paper analyzes the application of da⁃ta assimilation in soil salt transport,which has a certain reference significance for relevant researchers to grasp the field dynamics.Key words:Modern agriculture;Data assimilation;Oil salinity1引言土壤盐分动态是多因素（包括气候、地形、地质、人类活动等因素）作用下，随时间变化的运动过程。
资料同化方法简介
分析：
x a (ti ) x f (ti ) K i di P a (ti ) ( I K i H i )PT (ti )
16
K i P f (ti )HT (Ri Hi P f (ti )HT ) di y io H (x f (ti )) 其中： i
这种方法的切线性模式的计算仍然很耗费机时
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参考文献
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产品经理-数据的来源以及数据是什么
数据的来源以及数据是什么随着大数据近世的不断急遽升级，数据在我们的生活中显得尤为重要，其实在很早之前人类就用来进行记录，随着社会的发展，网络时代更需要数据的记录以及支撑；本文分享了关于数据到底是什么的分析，我们一起来了解吧。
「数据」本身是存在的，就像空气，只有出现雾霾使它显式地呈现在我们脑海里。
在百万年前，推及上亿年前，在人类没有出现在这个蓝色星球之有机体时，数据分析这个事物一直在那里，它等待着的是人类那灵光乍现的智慧赋予它正真的含义。
在没有计算这个高端的没家伙之前，人们为了让「数据」更加具象，便于统计，进行了至今数万的探索。
在身边坚硬的物体如石器、骨片以及树干为载体，写满纹理来代表对现实事物的表达，似乎成为了一个正式成为理所当然的开始。
1960年在非洲乌干达与扎伊尔交界处的伊尚戈渔村发掘的一根记数刻骨“IshangoBone”（伊尚戈骨头），这是距今一万前伊尚戈人新石器时代早期的，是最早的刻符记数实物。
远古部落人民使用这些青铜时代凹痕记录日常的交易活动、物资储备和大事小情，并用他们来成功进行求解基本的算术计算。
伊尚戈骨头在今日计算机普及的社会制度里，数据更是显得非常触感有存在感，身处于大数据时代的我们已然意识到数据的重要性。
那么什么是数据呢？看起来简单的问题，往往是最复杂的。
当下对数据更普遍的定义往往是从计算机原住民的视角。
我们对他者进行观察、度量、猜测，行业标准按照统一或者不统一的尺度标准将结果予以记录，这些记录连续不断，都是数据。
这些数据期望是未经机械加工的，它们能非常良好地代表非常原始事物只不过的面貌和形态。
国际数据共享协会（DAMA）也认为，数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频突出表现等格式对事实进行表现。
也就是说，数据要表现事实，受限于数据的采集技术以及数据解读生存能力，这恐怕这是一种理想。
数据表征存在，存在是不以人的意志为转移，主要包括物质的和精神的。
物质方面有大自然中会的风、雨、雷、电、人和动物等实体，这些是有明确表征的，非常方便数据化。