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卫星红外高光谱数据的大气二氧化碳反演研究
 
     论文目录
 
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

 
论文编号BS3168437,这篇论文共120
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