| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第17-20页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第20-31页 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第31-35页 |
| 2 数据与模型 | 第35-52页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 原位观测海表温度 | 第36-38页 |
| 2.3 星遥感海表温度 | 第38-47页 |
| 2.3.1 静止卫星红外遥感SST | 第38-40页 |
| 2.3.2 极轨卫星红外遥感SST | 第40-44页 |
| 2.3.3 极轨卫星微波遥感SST | 第44-47页 |
| 2.4 其他辅助数据 | 第47页 |
| 2.5 GOTM模型 | 第47-52页 |
| 2.5.1 模式简介 | 第48-49页 |
| 2.5.2 模式配置 | 第49-52页 |
| 3 海表温度日变化特征分析 | 第52-85页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 质量控制 | 第53-57页 |
| 3.2.1 质量控制方法 | 第53-56页 |
| 3.2.2 质量控制结果 | 第56-57页 |
| 3.3 基于遥感的海表日增温分析 | 第57-69页 |
| 3.3.1 卫星遥感SST增温的估算方法 | 第57-59页 |
| 3.3.2 基于遥感的SST日增温典型事件分析 | 第59-64页 |
| 3.3.3 基于MTSAT的SST增温的时空分布特征 | 第64-69页 |
| 3.4 SST日循环变化特征分析 | 第69-83页 |
| 3.4.1 基于MTSAT的SST日循环观测 | 第69-73页 |
| 3.4.2 基于经验模型的SST日循环模拟 | 第73-77页 |
| 3.4.3 基于GOTM模型的SST日循环模拟 | 第77-79页 |
| 3.4.4 卫星观测与模拟的比对 | 第79-80页 |
| 3.4.5 讨论 | 第80-83页 |
| 3.5 小结 | 第83-85页 |
| 4 多源遥感SST归一化 | 第85-101页 |
| 4.1 引言 | 第85-86页 |
| 4.2 遥感反演的不同深度海表温度归一化 | 第86-87页 |
| 4.3 观测时间归一化 | 第87-92页 |
| 4.4 多传感器间的偏差校正 | 第92-93页 |
| 4.5 误差分析 | 第93-100页 |
| 4.5.1 基于泰勒图的总体误差分析 | 第93-97页 |
| 4.5.2 误差的时空分布特征 | 第97-100页 |
| 4.6 小结 | 第100-101页 |
| 5 多源遥感SST空间再分析 | 第101-119页 |
| 5.1 引言 | 第101-102页 |
| 5.2 空间覆盖率分析 | 第102-104页 |
| 5.3 观测区的多源数据融合 | 第104-109页 |
| 5.4 缺测区的最优插值 | 第109-116页 |
| 5.4.1 最优插值的基本原理与方法 | 第109-112页 |
| 5.4.2 时空相关模型 | 第112-116页 |
| 5.5 结果验证 | 第116-117页 |
| 5.6 小结 | 第117-119页 |
| 6 总结与展望 | 第119-123页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第119-121页 |
| 6.2 论文创新点 | 第121页 |
| 6.3 研究展望 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-130页 |
| 作者简历 | 第130页 |