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卫星遥感中国区域大气CO2柱浓度时空特征与不确定性分析

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

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