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本文提出一种基于随机优化的能量最优路径规划方法，结合动态正交（DO）分解与水平集技术，用于在已知流场环境中寻找从起点到终点的时间最优且能量消耗最小的路径。通过求解随机Langevin型水平集方程，该方法能高效处理速度不确定性，并显著降低传统蒙特卡罗方法的计算成本。文章首先在理想化稳态锋面场景中验证算法有效性，结果与非线性优化解一致；随后应用于真实海洋环境下的滑翔机路径规划，成功生成多条不同到达时间下的能量最优路径，包括最快到达、低能耗及特定时间约束下的最优路径。研究表明，该方法可快速计算开环能量-时间最优轨

本文提出了一种基于涡旋动力学的多车辆运动规划新范式，通过引入虚拟螺旋涡旋作为主动奇点，利用耗散控制实现车辆系统的稳定相对平衡态，并结合Lyapunov分析与自适应控制策略，实现了对虚拟涡旋环流强度的动态调节。同时，针对动态流场中的能量最优路径规划问题，提出一种基于随机偏微分方程的随机优化方法，通过定义随机速度类、求解能量-时间联合优化问题及动态正交分解求解随机水平集方程，最终选择各到达时间下的能量最优路径。该方法在穿越稳定锋面和实际海洋任务中得到验证，展现出在复杂动态环境中高效节能的优势。文章还对比了多种路

本文研究了协作传感器的集中式集合轨迹规划与多车辆在N-涡旋系统中的运动规划方法。在传感器轨迹规划中，通过引入局部吸引点和改进目标更新策略，提升了二维扩散过程状态估计的信息增益与收敛速度；在多车辆运动规划中，提出基于主动奇点的控制框架，利用哈密顿动力学与李雅普诺夫分析实现虚拟涡旋相对平衡的稳定化，有效结合环境流特性以提高采样效率和续航能力。两种方法分别在静态/动态测试与地球物理流场景中验证了其有效性，展现出在智能感知与自主采样中的应用潜力。

本文探讨了大气扩散过程中传感器的优化配置与协作轨迹规划策略。重点介绍了DDM方法在仅使用3个移动传感器时即可实现比25个固定传感器更高参数估计精度的优势，以及基于PDE模型与集成变换卡尔曼滤波器（ETKF）的集中式轨迹规划方法在状态估计中的高效性与适应性。通过自适应目标点选择与模型预测控制（MPC）相结合，提升了信息增益与估计准确性。实际应用案例表明，这些方法在污染物扩散监测中具有高效率、强适应性和良好的实时性能。未来方向包括融合人工智能技术、优化算法性能及拓展至空气质量监测等更广领域。

本文提出了一种用于大气释放事件参数估计的动态数据监测（DDM）方法，通过优化无人机（UAV）传感器的位置以最大化互信息，从而减少参数估计中的不确定性。该方法结合贝叶斯推理与数据同化技术，利用共轭无迹变换（CUT）进行高效不确定性量化，并采用有限前瞻策略降低计算复杂度，提升实时应用能力。数值模拟基于SCIPUFF模型和纽约地区丙烷扩散场景，结果表明，相较于固定传感器，使用DDM方法的移动传感器显著提高了参数估计的收敛性与置信度。文章还讨论了方法的优势、局限性及未来改进方向，展示了其在环境监测与应急响应中的潜力

本文探讨了地下水观测井与大气传感器的最优布局策略。针对地下水污染监测，提出基于集合卡尔曼滤波（EnKF）和Kullback-Leibler散度的贪婪优化方法，通过最大化当前及未来的预期信息增益来确定观测井位置；对于大气有毒物质监测，比较了趋化性、风向趋性等传统方法与基于互信息的优化策略，强调后者在提升参数估计准确性方面的优势。文章还对比了两种布局的原理、方法与效果，并讨论了实际应用中的数据质量、成本及环境动态变化等因素，展望了多学科融合、实时动态优化和智能算法在未来布局策略中的发展趋势。

本博客研究了LMDZ5-DART大气数据同化系统在真实观测数据下的性能评估与参数优化，并探讨了基于贪心算法的含水层监测井位优化方法。通过调整水平（1200 km）和垂直（1000 hPa）定位半径及引入自适应协方差膨胀，显著提升了系统的预报精度与稳定性。验证结果显示，系统分析结果与NCEP再分析数据高度一致，尤其在北半球表现优异。同时，提出一种基于集合卡尔曼滤波（EnKF）和Kullback-Leibler散度的贪心算法，用于优化地下水监测井布局，在合成含水层系统中有效提高了污染物状态估计的准确性并降低了监

本文探讨了数据同化技术在大气与电离层-热层研究中的应用。通过集合卡尔曼滤波（EnKF）对全球电离层-热层模型（GITM）进行同化，分析了不同太阳活动阶段下的模型表现与改进效果；同时实现了集合调整卡尔曼滤波（EAKF）与全球大气模型LMDZ5的耦合，借助DART系统提升对亚洲夏季风的预报能力。研究表明，数据同化能显著提高模型精度，尤其是在太阳活动极小期对电离层-热层模型的优化效果明显，而LMDZ5-DART系统在真实观测数据同化中表现出与再分析数据高度一致的结果。未来将拓展多源数据融合、模型参数优化及跨圈层耦

本文探讨了利用集合卡尔曼滤波器（EnKF）对全球电离层-热层模型（GITM）进行数据同化的应用，旨在提高高层大气环境的建模精度。通过引入局部集合变换卡尔曼滤波器（LETKF）和F10.7太阳射电通量参数的动态修正，有效提升了模型在不同太阳活动条件下的预测能力。实验结果表明，在太阳活动极小期，同化显著改善了模型性能；而在极大期，模型本身已具备较高准确性。研究为太空基础设施安全、空间天气预报及高层大气科学研究提供了有力支持。

本文介绍了一种混合粒子 - 集合卡尔曼滤波器在拉格朗日数据同化中的应用，旨在解决高维非线性系统中传统滤波方法的局限性。该方法将集合卡尔曼滤波器用于高维流场变量，粒子滤波器用于低维但高度非线性的漂流器轨迹，通过耦合两种滤波策略实现更有效的数据同化。研究基于一个5000维的准地转海洋模型进行数值实验，结果表明混合滤波器能有效利用短时间漂流器观测信息，显著改善流场估计精度，优于自由运行和标准集合卡尔曼滤波器。文章还讨论了当前方法在高维采样、参数优化等方面的待研究问题，并展望其在未来半拉格朗日仪器（如滑翔机）数据同

本文深入解析了高维空间中的粒子滤波技术，重点比较了隐式粒子滤波（IPF）和等效权重粒子滤波（EWPF）的原理与性能。文章指出，在高维系统中，传统粒子滤波方法易发生权重退化，而EWPF通过构造性设计有效避免了这一问题，并在65,000维涡度模型和200万维气候模型HadCM3中验证了其非退化性和鲁棒性。此外，文中还提出了一种结合IPF思想的新EWPF变体，并探讨了混合粒子-集合卡尔曼滤波器在高维拉格朗日数据同化中的应用前景。研究表明，EWPF是目前唯一对维度不敏感的粒子滤波方法，尽管其结果依赖于保留粒子百分比

本文介绍了高维空间中的两种非线性数据同化方法：基于信任区域的TR-4D-EnKF和适用于高维系统的粒子滤波方法。TR-4D-EnKF通过嵌套循环在低维集合空间中优化代价函数，显著提升了同化精度，尤其在高分辨率模型中表现优异；而传统粒子滤波因‘维数灾难’受限，但通过引入提议密度和等效权重等技术可有效缓解该问题。文章还比较了不同4D-EnKF实现的性能，并分析了多种粒子滤波变体的优缺点，最后展望了算法优化、多方法融合及实际应用拓展的方向。

本文探讨了非高斯数据同化中的集成学习与无导数优化变分数据同化方法。针对偏差影响下高斯混合模型（GMM）性能下降的问题，提出基于堆叠级联的集成学习框架B-MEnF，有效融合GMM与集合卡尔曼滤波器（EnKF）的优势，提升估计精度与收敛速度。在变分同化方面，提出TR-4D-EnKF算法，结合集合方法与信任区域优化，避免伴随模型构建，在降维空间中高效求解四维变分问题。实验表明该方法在洛伦兹系统中具有更高计算效率与准确性。未来可拓展至高维系统与实际气象海洋应用。

本文探讨了非高斯数据同化中的集成学习方法，重点研究基于高斯混合模型（GMM）的滤波技术。提出了混合集成滤波器（MEnF）和增强型混合集成滤波器（B-MEnF），前者通过紧凑的集合变换实现高效的非高斯状态估计与平滑，后者结合GMM与集合卡尔曼滤波器（EnKF）的优势，采用堆叠级联结构，在降低方差和复杂度的同时保持估计精度。实验表明，B-MEnF在Lorenz-63系统中优于传统方法，且无需重采样，具有良好的应用前景。

本文提出了一种基于改进混合蒙特卡罗（HMC）的四维数据同化采样方法，能够直接从后验分布中采样，生成最小方差估计和一致的分析误差协方差矩阵。该方法避免了传统4D-Var对伴随模型的依赖，并解决了分析状态与不确定性估计不一致的问题。通过Lorenz-96模型的数值实验验证，该方案在线性和非线性观测下均表现出良好性能，且具备可接受的计算成本，未来可拓展至大规模非高斯系统及其他应用领域。

本文提出了一种新的基于一步超前平滑的联合集成卡尔曼滤波器（Joint-EnKFOSA），用于水文模型中的状态与参数估计。该方法通过颠倒传统EnKF中预测与更新步骤的顺序，利用当前观测值在平滑和分析两个阶段优化状态与参数估计，提升了估计精度。通过地下污染物传输的数值实验验证，Joint-EnKFOSA在污染物浓度和水力传导率估计方面分别比标准联合EnKF提高了约16%和23%，展现出更优的性能。文章还分析了其技术优势、适用场景、局限性及未来改进方向，为水文与环境建模中的不确定性量化提供了有效工具。

本文提出了一种基于经验降维建模的羽流动力学估计与跟踪方法，结合离线-在线学习范式，利用有限观测数据实现对羽流初始条件、分布和轨迹的准确估计。通过自适应基计算和Galerkin投影降低模型复杂度，并设计移动传感器策略以捕捉主导模式信息。实验结果表明，该方法在不同传感器数量下均优于多种对比方案，具有高效利用数据、强适应性和良好误差控制的优势，适用于环境监测、反恐预警和工业排放监控等领域。

本文探讨了基于高斯过程的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在多层建筑中污染源定位与特征描述中的应用，结合贝叶斯推理框架，利用高斯过程模拟器（GPE）替代高成本物理模拟，显著提升计算效率并保持高精度。同时，介绍了针对移动分布式传感器平台的经验降阶建模方法，通过快照加权本征正交分解实现动态环境下的模型简化与传感器位置优化。两种方法分别在静态密集传感和动态移动传感场景中展现出高效性与适应性，并提出了未来融合方向，以应对复杂环境监测挑战。

本文综述了高斯过程预测模型扩展及在传感器丰富的多层建筑中进行污染物源特征化的最新进展。重点介绍了GP-Localize、SoD等高斯过程扩展方法的性能比较，分析了非短视ϵ-BAL及其随时算法⟨α, ϵ⟩-BAL在主动传感中的优越性，并阐述了基于贝叶斯框架与MCMC采样的源定位方法，结合多区域模型与高斯过程模拟器（GPE）实现高效推断。文章还总结了各类方法的优势与局限，提出了实际应用中的优化策略，并展望了未来在高效算法、深度学习融合及跨学科研究方向的发展趋势。

本文介绍了高斯过程（GP）在大规模数据场景下的扩展方法，重点探讨了并行GP模型（pPITC和pPIC）与广义在线稀疏GP（GOSGP）近似方法。pPITC和pPIC通过引入支持集和并行计算架构，显著提升了传统GP模型的计算效率与可扩展性，同时保持较高的预测精度。GOSGP则针对在线学习场景，提出基于时间片的数据总结与融合机制，实现常量时间和内存开销下的高效预测，并可通过最新观测值进一步优化预测结果。实验表明，这些方法在环境建模、机器人定位等应用中具有优越的性能和良好的可扩展性。

本文综述了高斯过程模型在石油开采流量预测中的前沿应用，结合多尺度随机表征与多项式混沌展开（PCE），提出基于扩散度量的流形结构建模方法，提升QoI预测精度。针对传统高斯过程可扩展性差的问题，介绍了并行GP、在线稀疏GP及非近视主动传感算法，分别解决实时性、数据流处理与探索-利用权衡难题。通过墨西哥湾油井案例，展示了从数据收集到降阶模型构建、预测评估的完整流程，并探讨了不确定性管理、多方法融合与实际应用拓展等未来方向，为能源与环境监测领域提供强有力的预测分析工具。

本文研究了复杂模式下的重尾结构分析近似与多尺度随机表示方法。通过结合贝叶斯分解与近似公式，推导出适用于复杂模式的重尾对称概率密度函数，并在三种不同状态下与蒙特卡罗模拟进行对比，验证了分析结果的有效性。针对高维数据中的不确定性问题，提出了一种融合多项式混沌展开（PCE）与高斯过程插值的多尺度随机表示方法，构建了具有三层不确定性的降阶模型（ROM），用于预测数据稀疏区域的感兴趣量（QoI）。以墨西哥湾井筒流量预测为例，展示了该方法在实际应用中的可行性与优势。同时讨论了方法在数据依赖性和计算复杂度方面的局限性，并

本文提出了一种解析近似方法，用于研究由有色噪声驱动的复杂系统中重尾分布的形成机制。通过将系统响应分解为稳定状态与不稳定状态（包含增长和衰减阶段），分别建模其动力学行为，并结合条件概率构建整体概率密度函数。该方法适用于具有间歇性不稳定的非线性随机系统，尤其在罕见极端事件的检测与预测方面具有重要意义。文章还展示了其在湍流信号模式（R1、R2、R3）中的应用，并探讨了在海洋巨浪等极端事件预警以及系统参数逆估计中的实际价值，为复杂系统的降阶建模与数据分析提供了有力工具。

本文介绍了一种基于减少阶数的极端事件预测（ROPE）方案，用于提前预测海洋中的巨浪。该方法通过识别局部波群的振幅和长度尺度，并结合预先构建的映射关系F(A,L)，实现对极端波浪的高效预警。同时，文章提出了一种针对间歇性不稳定复模态系统响应的重尾结构分析方法，通过区分稳定与不稳定状态，解析近似系统概率分布。研究表明，ROPE方案在MNLS方程模拟中成功预测了所有巨浪，平均提前预警时间达105个时间单位，具备低计算成本和较高可靠性。未来工作将聚焦于二维扩展与真实海洋数据滤波技术的应用。

本文系统介绍了相干流体的统计推断方法及其在异常波预测中的应用。内容涵盖尺度级联对齐（SCA）、随机优化、无监督推断中的场合并、相干随机场建模，以及FABle和ROMA等应用方法。同时，针对海洋中异常波的预测问题，提出了基于一维包络方程的降阶概率预测方法（ROPE），通过分析复杂背景场与孤立波群演化，结合自动尺度选择算法实现提前预警。文章总结了各方法的核心思想与适用场景，并展望了其在海洋灾害预警、数据同化及跨学科领域的综合应用前景。

本文探讨了生态研究与流体力学领域的前沿技术进展。在生态研究中，重点介绍了工作流优化策略，包括完善PCL框架以支持科学家常用语言及模拟功能的集成。在流体力学方面，深入分析了拉格朗日相干结构（LCSs）在二维和三维流动中的客观检测方法，提出了基于变分原理的椭圆LCSs识别技术，并展示了其在湍流和海洋环流中的应用。此外，文章系统阐述了相干流体的统计推断方法，涵盖场对齐、场合并、主外观和几何模式（PAG）、相干随机场模型（CRF）、基于场对齐的混合算法（FABle）以及降阶建模（ROMA），为处理复杂流体场提供了理

本文介绍了一种面向生态研究的智能闭环工作流架构，基于SEGA系统实现多花园实验的实时数据处理与控制。系统采用分层架构和模块化处理器设计，通过DataTurbine中间件实现花园服务器与实时数据中心（RTDC）之间的流式数据传输。文章详细阐述了闭环控制工作流的构建、处理器间的协同机制、网络门户与支持库的作用，并展示了处理器构建库（PCL）如何简化开发与部署。通过往返延迟测量案例研究，评估了不同网络模式下的系统性能，提出了运营性能监控与优化策略。未来，该系统将向智能化决策、多系统集成和更广泛的应用领域拓展，为生

本文探讨了环境探测与生态研究中的智能闭环工作流，结合物联网、数据驱动方法和中间件技术，构建了一个由传感器、计算模型和人类协同作用的自适应系统。文章详细阐述了环境探测的构成与特点，基于物联网的自适应网络设计，以及数据驱动方法在远程生态监测中的应用。通过西南实验花园阵列（SEGA）等实例，展示了实时、闭环工作流在生态研究中的可行性与优势。同时，分析了系统面临的延迟、数据质量与复杂性等挑战，并展望了技术融合、跨学科合作、应用拓展及标准化的未来发展方向。该工作流为应对气候变化、实现可持续生态决策提供了强有力的技术支

本文探讨了沿海地区风暴潮的模拟分析，评估安得拉邦不同区域的脆弱性，发现克里希纳和东戈达瓦里地区风险最高。研究还分析了最大风半径增加对洪水影响的程度。文章进一步阐述了环境系统的复杂性与观测挑战，提出利用环境探针追踪营养变化、识别相互作用与生态不平衡。结合动态数据科学（DDS）方法，实现模型与数据的双向交互，提升对野生生态系统的建模能力。整体研究为环境监测、灾害预警和可持续发展提供了科学支持。

本文探讨了城市可持续性在面对极端气候事件特别是热带气旋引发的风暴潮和淹没风险时所面临的挑战。以印度安得拉邦沿海地区为例，结合历史气旋数据与有限元ADCIRC模型，模拟分析了克里希纳、贡土尔和东戈达瓦里等地区的风暴潮淹没情况，并评估了气候变化（风应力增强和风暴半径增大）对水位上升和淹没范围扩大的影响。研究结果表明，气候变化显著增加了沿海地区的脆弱性，尤其在河流三角洲区域。文章进一步提出了基于模拟结果的城市规划调整与政策制定建议，为提升沿海城市抗灾能力、实现可持续发展提供了科学依据。

iSPUW（可持续城市的城市水综合传感与预测）是一个面向未来城市水挑战的创新系统，旨在通过协同整合云计算、先进传感、环境建模、数据同化、因果推理和众包等技术，实现对城市水量与水质的高分辨率、多尺度综合感知与预测。系统依托分布式网络基础设施，融合雷达降水监测、无线传感器网络、土壤湿度传感及公众参与式观测，结合HLRDHM和SWMM等模型进行水文与水力模拟，并通过集合预测与不确定性分析提升决策可靠性。该系统将支持城市在极端降水、气候变化和快速城市化背景下的可持续发展决策，推动科学、技术与社会协同应对水风险。

本文解析了动态数据驱动的森林火灾模拟框架（DDD-FFSS），该框架通过两阶段预测方案（校准与预测）结合遗传算法优化输入参数，并引入新的误差函数以突出漏报的重要性。系统耦合气象模型和风场模型，提升对风速、风向及地形影响的动态适应性，显著提高火灾蔓延预测精度。实验基于希腊阿卡迪亚地区2011年火灾案例，验证了不同配置下的预测性能，结果显示引入动态气象和风场模型的方案在预测阶段表现更优。未来方向包括提升数据实时性、增强模型精度及扩展系统通用性。

本文探讨了多尺度方法与动态数据驱动框架在火山灰浓度预测和森林火灾模拟中的应用。针对火山喷发，通过拉丁超立方采样与PUFF模型结合，利用图基算法识别物理与参数空间的代表点，实现高效概率地图生成；在森林火灾预测中，采用遗传算法校准参数，并耦合WindNinja与WRF模型提升环境因素考虑精度。两种方法均有效应对数据不确定性，在较少模拟次数下达到高精度预测。未来趋势包括多学科融合、实时数据更新与人工智能技术的深度应用，以增强灾害预警与管理能力。

本文提出了一种构建火山灾害地图的多尺度方法，通过结合多尺度采样、低秩矩阵近似和样本外扩展技术，有效解决了传统蒙特卡罗方法计算成本高的问题。该方法利用少量模拟生成加权图表示，采用随机投影算法进行高效降维与近似，在保证准确性的同时显著提升计算效率。该方案适用于多种数值模型，具有良好的灵活性和可扩展性，已成功应用于埃亚菲亚德拉冰盖火山喷发案例，为火山灾害风险评估和公共安全决策提供了可靠支持。未来将朝模型优化、数据融合、实时更新和可视化方向进一步发展。

本文系统综述了光场成像技术在流体测量中的最新进展，涵盖体积重建、火焰测量和气液界面测量三大应用场景。通过合成孔径重聚焦与3D反卷积技术，实现了高精度的三维体积重建；在火焰测量中，结合视觉外壳方法解析火焰3D结构，并评估了折射率梯度对PIV测量的影响；针对镜面气液界面，提出基于光场相机-投影仪系统的几何重建方法，具备高精度与空间适应性。文章还分析了当前技术面临的挑战，并展望了算法优化、硬件改进与多领域融合的未来发展方向，展示了光场成像在流体力学研究中的广阔应用前景。

本文探讨了无人机与光场成像技术在火山监测和流体力学系统测量中的应用。无人机凭借其灵活性和低成本，被广泛用于火山气体（如二氧化硫和二氧化碳）的原位采样，尤其适用于复杂危险环境下的多点、三维时间序列观测。光场成像技术则通过捕捉光线的方向与强度，实现对流体系统的三维重建与动态分析，广泛应用于PIV测量、火焰折射率变化分析及气液界面重建。二者结合可实现无人机搭载光场设备对火山羽流进行三维速度场与结构监测，具有广阔协同潜力。尽管面临飞行安全、续航、数据处理和成本等挑战，未来发展方向聚焦于提升系统可靠性、计算效率及多平

本文介绍了新型无人机技术在大气与火山监测中的突破性应用。通过滑翔无人机系统（gUAS）结合小型气象气球，实现了低成本、可回收的全球大气气溶胶和臭氧垂直剖面测量，推动建立GOA₂HEAD观测网络。同时，利用不同类型的无人机对火山排放物进行原位采样，提升了对火山灰和气体的监测能力，支持航空安全与灾害预警。文章还分析了当前技术优势与挑战，并展望了未来多平台融合、智能化数据处理和全球监测网络的发展趋势。

本文综述了动态数据驱动的环境系统科学研究进展，重点介绍了DyDESS会议在推动环境、计算与系统科学融合方面的平台作用。内容涵盖传感与反演、建模与仿真、规划与控制方法及环境应用，详细分析了MicroMAS和MiRaTA小卫星任务在大气遥感中的技术实现与运行机制，并探讨了数据驱动星座的未来展望。同时，文章总结了在灾害地图构建、森林火灾预测、城市水系统监测、风暴潮风险评估等领域的应用案例，以及数据同化、不确定性量化和自适应观测等方面的前沿方法，展示了多学科交叉在环境可持续发展中的关键作用。