摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第1章 绪论 | 第16-28页 |
1.1 选题背景和意义 | 第16-18页 |
1.2 研究目标与内容 | 第18-19页 |
1.2.1 研究目标 | 第18页 |
1.2.2 研究内容 | 第18-19页 |
1.3 国内外相关研究现状 | 第19-23页 |
1.4 论文组织与思路 | 第23-28页 |
1.4.1 研究理论与方法 | 第23-24页 |
1.4.2 技术路线 | 第24-25页 |
1.4.3 论文结构 | 第25-28页 |
第2章 数据与方法 | 第28-53页 |
2.1 CO_2地面观测数据 | 第28-30页 |
2.1.1 TCCON站点观测数据 | 第28-29页 |
2.1.2 WDCGG站点观测数据 | 第29-30页 |
2.2 GEOS-Chem模型模拟CO_2数据集 | 第30-39页 |
2.2.1 GEOS-Chem模型 | 第31-34页 |
2.2.2 模型模拟CO_2数据集CHRED-CO_2与ODIAC-CO_2的获取 | 第34-39页 |
2.3 CO_2卫星观测数据 | 第39-46页 |
2.3.1 全物理反演算法GOSAT数据产品 | 第40-44页 |
2.3.2 CO_2时空连续数据集Sat-XCO | 第44-46页 |
2.4 地表反照率数据 | 第46-47页 |
2.5 气溶胶光学厚度数据 | 第47-50页 |
2.6 CO_2时序变化模型 | 第50-52页 |
2.7 本章小结 | 第52-53页 |
第3章 高分辨率GEOS-Chem模型模拟CO_2时空特征 | 第53-68页 |
3.1 模型模拟大气CO_2浓度数据集CHRED-CO_2的验证 | 第53-60页 |
3.1.1 全球范围内TCCON站点的验证 | 第53-58页 |
3.1.2 东亚区域WDCGG地表观测站验证 | 第58-60页 |
3.2 高分辨率模型模拟XCO_2时空分布特点 | 第60-65页 |
3.3 模型模拟XCO_2对人为排放数据的敏感性 | 第65-67页 |
3.4 本章小结 | 第67-68页 |
第4章 卫星反演XCO_2空间特征分析 | 第68-80页 |
4.1 卫星反演柱浓度时空分布 | 第68-72页 |
4.2 卫星反演与模型模拟结果时空差异研究 | 第72-77页 |
4.2.1 时空差异 | 第73-74页 |
4.2.2 特殊区域差异 | 第74-77页 |
4.3 中国区域卫星反演XCO_2特点 | 第77-79页 |
4.4 本章小结 | 第79-80页 |
第5章 典型区域卫星反演XCO_2的时空不确定性分析 | 第80-102页 |
5.1 短波红外全物理反演XCO_2原理简介 | 第80-82页 |
5.2 数据预处理与研究区介绍 | 第82-86页 |
5.2.1 模型数据预处理 | 第82-83页 |
5.2.2 研究区简介 | 第83-86页 |
5.3 区域多种算法反演浓度数据的时空不确定性分析 | 第86-98页 |
5.3.1 反演算法数据点的比较 | 第86-92页 |
5.3.2 算法时空特征比较 | 第92-98页 |
5.4 区域卫星反演CO_2误差特征 | 第98-101页 |
5.5 本章小结 | 第101-102页 |
第6章 卫星反演XCO_2不确定性影响因子分析 | 第102-111页 |
6.1 不确定性特征的机理研究 | 第102-110页 |
6.2 本章小结 | 第110-111页 |
第7章 结论与展望 | 第111-116页 |
7.1 主要成果总结 | 第111-113页 |
7.2 创新点阐释 | 第113-114页 |
7.3 展望与设想 | 第114-116页 |
参考文献 | 第116-128页 |
附录1 GEOS-Chem与TCCON各站点验证 | 第128-131页 |
附录2 高分辨率GEOS-Chem模型与WDCGG站点的比较 | 第131-132页 |
附录3 间接平差原理及精度评定 | 第132-135页 |
附录4 各算法数据筛选标准表 | 第135-139页 |
附表1 ACOSv3.5筛选标准表 | 第135-136页 |
附表2 NIESv02.xx筛选标准 | 第136-137页 |
附表3 OCFPv6.0筛选标准 | 第137-138页 |
附表4 SRFPv2.3.7筛选标准 | 第138-139页 |
附录5 主要英文简写全称 | 第139-141页 |
致谢 | 第141-142页 |
作者简历及在学期间发表论文与研究成果 | 第142页 |