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基于60km瑞利多普勒激光雷达的平流层重力波研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 瑞利多普勒激光雷达及重力波研究前沿第10-46页
    1.1 瑞利多普勒激光雷达第10-33页
        1.1.1 测风激光雷达基本原理第10-13页
        1.1.2 同类激光雷达简介第13-17页
        1.1.3 对比观测:40km雷达与60km雷达第17-20页
        1.1.4 积分法测温和高光谱测温第20-33页
    1.2 平流层重力波研究前沿第33-46页
        1.2.1 温度和密度重力波第34-39页
        1.2.2 风场和温度联合观测重力波第39-46页
第二章 风速反演过程中对温度影响的矫正第46-58页
    2.1 瑞利多普勒激光雷达第46-48页
    2.2 温度对风速反演的影响第48-50页
    2.3 温度观测第50-54页
    2.4 利用实测温度矫正风速反演第54-58页
第三章 平流层风场重力波观测第58-72页
    3.1 长期观测数据和设备基础第58-60页
    3.2 扰动提取方法第60-66页
        3.2.1 温度相对扰动第61-63页
        3.2.2 水平风场扰动第63-66页
    3.3 典型重力波事件第66-70页
    3.4 重力波观测结论与总结第70-72页
第四章 重力波特性研究第72-88页
    4.1 平流层风场数据分析第73-77页
    4.2 滑动多项式拟合第77-79页
    4.3 惯性重力波特性分析第79-84页
        4.3.1 二维频谱分析和二维滤波第79-81页
        4.3.2 重力波波动方程第81-82页
        4.3.3 矢端曲线分析法第82-84页
    4.4 山地波特性分析第84-87页
    4.5 重力波特性总结第87-88页
第五章 A-train卫星遥感及反演算法第88-110页
    5.1 CALIPSO卫星对海洋和陆地的探测与研究第88-101页
        5.1.1 bbp和浮游植物参数反演第88-93页
        5.1.2 海洋Kd算法模拟第93-97页
        5.1.3 CALIOP对地表冰雪的识别算法第97-101页
    5.2 基于神经网络算法的海洋和大气参数反演第101-105页
    5.3 MODIS和CALOPSO的大气探测与波动研究第105-110页
总结与展望第110-111页
参考文献第111-115页
致谢第115-116页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第116-117页

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