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基于GEOS-Chem和多源卫星数据的全球CO_(2)柱浓度同化分析
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作者 颜学治 许华 +3 位作者 张莹 谢一凇 姚星雨 李正强 《光学学报》 北大核心 2025年第12期155-172,共18页
全球二氧化碳柱浓度(X_(CO_(2)))精确监测对于理解碳循环过程和评估减排措施至关重要。提出一种融合多源卫星观测与化学传输模式的高精度全球CO_(2)柱浓度数据同化方法,基于GEOS-Chem模式模拟的全球CO_(2)传输过程,结合TanSat、OCO-2和G... 全球二氧化碳柱浓度(X_(CO_(2)))精确监测对于理解碳循环过程和评估减排措施至关重要。提出一种融合多源卫星观测与化学传输模式的高精度全球CO_(2)柱浓度数据同化方法,基于GEOS-Chem模式模拟的全球CO_(2)传输过程,结合TanSat、OCO-2和GOSAT卫星观测数据,采用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)构建了时间分辨率为3 h和空间分辨率为2.0°×2.5°的全球X_(CO_(2))数据集(时间覆盖2017年3月至2018年2月)。结果表明,经数据同化后,模型模拟精度显著提升,与全球TCCON地基观测数据的平均偏差由-0.42×10^(-6)优化至-0.28×10^(-6),均方根误差(RMSE)从1.27×10^(-6)降低至1.19×10^(-6),有效修正了GEOS-Chem模拟整体低估和北半球高纬度高估的偏差。本研究实现了模式模拟与多源卫星观测的优势互补,所构建的高分辨率X_(CO_(2))数据集不仅有效克服了卫星观测数据源的时空覆盖局限,而且减小了模式模拟的系统性偏差,为碳通量反演和全球碳收支评估提供了重要数据支撑。 展开更多
关键词 柱浓度同化 GEOS-CHEM 卫星观测 集合卡尔曼滤波 tccon数据
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