第一章 数值天气预报的历史回顾 1
引言 1
早期发展 3
原始方程组、全球模式、区域模式和非静力模式 9
资料同化：确定计算机预报的初始条件 11
业务数值天气预报和预报技巧的演变 15
流体非静力中尺度模式 21
天气的可预报性、集合预报和季节到年际预报 22
展望 27
第二章 方程的连续形式 28
控制方程组 28
球坐标中的大气运动方程组 31
大气中的基本波动 32
滤波近似 40
浅水方程、准地转滤波和惯性重力波的过滤 45
原始方程和垂直坐标 51
第三章 运动方程的数值离散化 58
偏微分方程（PDEs）的分类 58
初值问题：数值解 61
空间离散法 77
边值问题 97
区域模式的侧边界条件 102
第四章 次网格尺度物理过程参数化简介 108
引言 108
次网格尺度过程和雷诺平均 109
模式参数化综述 112
第五章 资料同化 115
引言 115
经验分析方案 118
最小二乘法介绍 120
多元统计资料同化法 126
3D-Var，物理空间分析方案（PSAS）及其与OI的关系 141
考虑预报误差协方差演变的高级资料同化方法 147
初始条件中的动力和物理平衡 155
观测资料的质量控制 166
第六章 大气可预报性和集合预报 172
大气可预报性简介 172
混沌系统基本概念的简要回顾 175
切线线性模式、伴随模式、奇异向量和Lyapunov向量 178
集合预报：早期研究 190
业务集合预报方法 196
误差增长率以及中纬度和热带地区可预报性的局限 213
海陆对月、季和年际可预报性所起的作用 217
年代际变化和气候变化 220
附录A数值天气预报的早期历史 223
数值天气预报的历史 223
为什么是在瑞典？ 224
更具挑战性的思想 225
附录B切线线性和伴随模式的编程和检验 226
检验 229
FORTRAN程序的例子 229
附录C为获得测站天气预报而进行的数值模式输出后处理 237
模式输出统计（MOS） 237
完全预报（Perfect Prog） 239
基于简单Kalman滤波方法的自适应回归方法 240
参考文献 243
汉文索引 283
译者后记 300