| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究区域 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.3.1 SST时空分布研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3.2 SST融合研究进展 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容、技术路线和创新点 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容和技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4.2 创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 海表面温度遥感数据和融合方法 | 第17-22页 |
| 2.1 海表面温度遥感数据 | 第17-19页 |
| 2.1.1 HYCOM | 第17页 |
| 2.1.2AMSR2 | 第17-18页 |
| 2.1.3 AVHRR | 第18-19页 |
| 2.2 海表面温度融合方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 集合卡尔曼滤波算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 最优插值算法 | 第21-22页 |
| 第三章 基于集合卡尔曼滤波法的海表面温度数据融合 | 第22-31页 |
| 3.1 实验区域数据介绍 | 第22页 |
| 3.2 集合卡尔曼滤波法及最优插值法进行数据融合 | 第22-25页 |
| 3.2.1 集合卡尔曼滤波法融合 | 第22-25页 |
| 3.2.2 最优插值法融合 | 第25页 |
| 3.3 结果与分析 | 第25-31页 |
| 3.3.1 融合SST图像质量分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 融合SST的精度验证 | 第28-31页 |
| 第四章 西北太平洋海表面温度融合数据的时空分布特征分析 | 第31-48页 |
| 4.1 数据处理和方法 | 第31-33页 |
| 4.1.1 数据处理 | 第31页 |
| 4.1.2 EOF分解计算 | 第31-32页 |
| 4.1.3 显著性检验 | 第32-33页 |
| 4.2 结果和分析 | 第33-48页 |
| 第五章 结论和展望 | 第48-50页 |
| 5.1 主要结论 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录Ⅰ | 第55-56页 |
| 附录Ⅱ | 第56-64页 |
| 致谢 | 第64页 |