| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-17页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第17-22页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第22-25页 |
| 2 卫星红外高光谱二氧化碳产品质量评估 | 第25-53页 |
| 2.1 CO_2产品星-地验证 | 第25-42页 |
| 2.1.1 研究资料 | 第25-26页 |
| 2.1.2 研究方法 | 第26-28页 |
| 2.1.3 AIRS全球CO_2浓度 | 第28-29页 |
| 2.1.4 评估指标结果分析 | 第29-31页 |
| 2.1.5 影响因子分析 | 第31-40页 |
| 2.1.6 验证站点提取 | 第40-42页 |
| 2.2 多源卫星CO_2浓度的比较研究 | 第42-52页 |
| 2.2.1 研究数据 | 第42-43页 |
| 2.2.2 AIRS与GOSAT CO_2时间序列分析 | 第43-46页 |
| 2.2.3 AIRS与GOSAT CO_2空间分布特征 | 第46-48页 |
| 2.2.4 NUCAPS CrIS CO_2产品结果分析 | 第48-52页 |
| 2.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 3 二氧化碳红外反演通道的敏感性分析 | 第53-77页 |
| 3.1 RTTOV辐射传输模式 | 第53-54页 |
| 3.2 资料介绍 | 第54-58页 |
| 3.2.1 卫星红外高光谱仪器数据 | 第54-55页 |
| 3.2.2 模拟和实测资料 | 第55-58页 |
| 3.3 敏感性分析方案 | 第58-61页 |
| 3.3.1 敏感通道分析 | 第58-59页 |
| 3.3.2 信息量分析 | 第59-61页 |
| 3.4 敏感通道分析结果 | 第61-64页 |
| 3.5 信息量分析结果 | 第64-70页 |
| 3.5.1 仪器噪声 | 第64-67页 |
| 3.5.2 温湿度及CO_2的信息量 | 第67-69页 |
| 3.5.3 温湿度不确定性对CO_2信息量的影响 | 第69-70页 |
| 3.6 实例分析 | 第70-76页 |
| 3.7 本章小结 | 第76-77页 |
| 4 卫星红外高光谱二氧化碳数据的快速反演方法研究 | 第77-101页 |
| 4.1 Dual-Regression算法快速反演结果分析 | 第77-86页 |
| 4.1.1 Dual-Regression反演算法 | 第77-79页 |
| 4.1.2 NASA业务化反演算法和产品 | 第79-80页 |
| 4.1.3 NCEP GDAS再分析资料 | 第80-81页 |
| 4.1.4 反演结果对比分析 | 第81-86页 |
| 4.2 基于线性回归算法的温度廓线及CO_2快速反演 | 第86-99页 |
| 4.2.1 PCRTM辐射传输模式 | 第86-87页 |
| 4.2.2 反演训练集介绍 | 第87-89页 |
| 4.2.3 研究方法介绍 | 第89-92页 |
| 4.2.4 反演敏感性分析 | 第92-94页 |
| 4.2.5 CO_2的变化趋势分析 | 第94-95页 |
| 4.2.6 温度廓线的精度分析 | 第95-99页 |
| 4.3 本章小结 | 第99-101页 |
| 5 结论与展望 | 第101-105页 |
| 5.1 结论 | 第101-103页 |
| 5.2 研究创新点 | 第103-104页 |
| 5.3 不足与展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 科研经历与在学期间取得的主要科研成果 | 第119-120页 |
