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机载涡动相关区域湍流水热通量观测方法研究

摘要第4-7页
Abstract第7-11页
符号说明第21-25页
第1章 绪论第25-53页
    1.1 研究背景及选题意义第25-29页
    1.2 国内外研究进展第29-42页
        1.2.1 近地边界层湍流的研究进展第29-32页
        1.2.2 近地层湍流通量的观测方法研究进展第32-40页
        1.2.3 湍流通量观测的空间代表性分析研究进展第40-42页
    1.3 研究目标和内容第42-47页
        1.3.1 不同大气稳定度下计算水热通量最适宜窗口长度范围的研究第42-44页
        1.3.2 机载湍流通量观测的空间代表性分析方法第44-45页
        1.3.3 基于人工神经网络模型的机载湍流通量空间升尺度方法研究第45-46页
        1.3.4 考虑地表异质性结合深度学习模型的机载湍流通量空间升尺度方法研究第46-47页
    1.4 论文的技术路线和组织结构第47-53页
        1.4.1 技术路线第47-48页
        1.4.2 论文的组织结构第48-53页
第2章 机载涡动相关湍流通量观测的基本原理与方法介绍第53-77页
    2.1 机载涡动相关通量观测基本原理第53-61页
        2.1.1 涡动相关方法基本原理第53-55页
        2.1.2 风速的计算原理第55-60页
        2.1.3 机载湍流通量的计算第60-61页
    2.2 SkyArrow650ERA机载通量观测系统介绍第61-65页
        2.2.1 风速测量系统第62-63页
        2.2.2 环境观测传感器第63-64页
        2.2.3 数据采集系统第64-65页
    2.3 机载涡动相关通量观测系统校准及数据处理方法第65-76页
        2.3.1 SkyArrow650ERA机载涡动相关通量观测系统的校准第65页
        2.3.2 机载涡动相关通量计算数据处理流程第65-71页
        2.3.3 湍流通量计算结果的质量控制和评价第71-76页
    2.4 本章小结第76-77页
第3章 研究区域与研究数据第77-85页
    3.1 研究区域概述第77-78页
    3.2 机载通量观测数据第78-79页
    3.3 遥感数据第79-82页
        3.3.1 MODIS数据简介第79-80页
        3.3.2 土地利用分类数据第80-81页
        3.3.3 地形数据第81-82页
    3.4 地面观测数据第82-83页
    3.5 本章小结第83-85页
第4章 近中性到不稳定大气条件下计算湍流水热通量最适宜窗口长度的选择第85-121页
    4.1 引言第85-88页
    4.2 研究区域与数据介绍第88-91页
    4.3 研究方法介绍第91-102页
        4.3.1 数据预处理第92-93页
        4.3.2 大气湍流谱分析第93-97页
        4.3.3 Ogive分析第97-99页
        4.3.4 不确定性分析第99-101页
        4.3.5 湍流通量的全段平均第101-102页
    4.4 结果与讨论第102-119页
        4.4.1 Ogive分析第102-111页
        4.4.2 与窗口长度有关的不确定分析第111-116页
        4.4.3 最适窗口长度特征分析第116-119页
    4.5 本章小结第119-121页
第5章 考虑地表异质性的机载湍流通量空间代表性分析方法第121-137页
    5.1 引言第121-122页
    5.2 研究数据介绍第122-123页
    5.3 足迹模型与研究方法第123-128页
        5.3.1 KL15足迹模型第123-126页
        5.3.2 地表覆盖类型集成的湍流通量贡献第126页
        5.3.3 机载通量足迹分析实施流程第126-128页
    5.4 结果与讨论第128-134页
        5.4.1 足迹分析的实施结果第128-129页
        5.4.2 足迹性能的评价第129-132页
        5.4.3 与均匀假设足迹分析的结果对比第132-134页
    5.5 本章小结第134-137页
第6章 基于人工神经网络模型的机载湍流通量空间升尺度方法研究第137-171页
    6.1 引言第137-140页
    6.2 研究数据介绍第140-144页
        6.2.1 研究数据第140-143页
        6.2.2 数据处理第143-144页
    6.3 研究方法第144-153页
        6.3.1 机载湍流通量观测的地表代表性评价第144-146页
        6.3.2 足迹分析第146-147页
        6.3.3 人工神经网络第147-150页
        6.3.4 基于互信息的特征变量选择第150-152页
        6.3.5 模型性能评价方法第152-153页
    6.4 结果与讨论第153-167页
        6.4.1 机载湍流通量观测的地表代表性评价第153-155页
        6.4.2 机载湍流通量的足迹分析第155-157页
        6.4.3 基于互信息的输入变量选择结果第157-160页
        6.4.4 ANN模型的训练与验证第160-163页
        6.4.5 区域尺度地表水热通量序列的构建第163-167页
    6.5 本章小结第167-171页
第7章 考虑地表异质性结合深度学习方法的机载湍流通量空间升尺度方法研究第171-191页
    7.1 引言第171-173页
    7.2 研究方法第173-179页
        7.2.1 连续受限波尔兹曼机(CRBM)第173-177页
        7.2.2 深度信念网络(DBN)第177-178页
        7.2.3 ANN与DBN模型的耦合第178-179页
    7.3 结果与讨论第179-189页
        7.3.1 DBN-ANN模型的训练与验证第179-181页
        7.3.2 区域地表水热通量的构建第181-185页
        7.3.3 不同空间升尺度方法的对比与分析第185-189页
    7.4 本章小结第189-191页
第8章 总结和展望第191-197页
    8.1 主要研究工作与结论第191-194页
    8.2 创新点第194页
    8.3 研究不足和展望第194-197页
参考文献第197-215页
致谢第215-217页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第217页

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