全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化 [Land Surface Observation,Modeling and Data Assimilation] epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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　　《全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化》的独特之处在于系统地讲述了新近发展的观测技术、模型参数化方法与同化理论及其非常具有应用前景的领域。围绕陆面数据同化，主要讲述了四大方面的内容：陆面过程观测，尤其是卫星遥感的发展和数据获取途径；陆面模型参数化方法，包括模型的率定方法和不确定性问题；数据同化理论方法，包括模型误差和观测误差估计的新方法以及多尺度问题；数据同化方法的应用，包括在水循环、作物估产方面的应用以及模型参数的同化估计。书中汇聚了20多位作者的研究成果，他们都是国内外相关领域颇为活跃的学者，其中一些学者是目前国际上引领卫星遥感、陆面模型与同化方法领域中某些方向发展的科学家。
　　《全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化》的一个重要目的是促进遥感、水文、气候、生态和农业等学科的交叉与合作。读者可以从书中领略数据同化方法在不同学科的应用，巧妙地解决与优化估计、不确定性等相关的问题。书中的讨论部分提出了目前的观测方法和同化理论所遇到的挑战以及未来的发展方向。

内容简介

　　《全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化》围绕陆面过程的数据同化方法框架，从数据源、模型参数化、同化理论和同化方法的应用四个方面，系统地阐述了水分和能量循环的定量描述手段。第1～3章介绍目前先进的监测手段和可用于数据同化系统中的数据源，包括我同风云卫星和美国NASA卫星的系列数据。第4、5章讲述青藏高原陆面过程模拟存在的问题与改进，并论述水文模型参数化和参数估计的新方法。第6～10章介绍数据同化的桐关理论和方法，并重点探讨了数据同化系统中模型误差和观测误差的估计方法以及多尺度卡尔曼平滑框架。第11～14章讲述数据同化的应用，综述了颇具影响力的北美陆面数据同化系统，并给出了同化方法应用于土壤湿度、作物模拟和水文模型参数估计等研究领域的实例。
　　《全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化》面向遥感、大气、水文、生态、环境及全球变化等领域和农业估产方向的研究人员、研究生和高年级本科生。一定的数学基础和建模方面的知识背景将会有助于对《全球变化与地球系统科学系列：陆面观测、模拟与数据同化》的理解。

内页插图

目录

第1章 陆面数据同化系统中的遥感数据产品
1.1 引言
1.2 大气驱动数据
1.2.1 辐射数据
1.2.2 空气温度
1.2.3 水汽
1.2.4 降水
1.3 陆表遥感数据产品
1.3.1 地表温度
1.3.2 地表反照率
1.3.3 叶面积指数
1.3.4 FPAR
1.3.5 植被指数
1.3.6 土壤湿度
1.4 模型参数化的土地覆盖数据
1.5 小结
参考文献

第2章 中国第二代极轨气象卫星——风云三号及其在全球监测中应用
2.1 中国气象卫星历史回顾
2.2 风云三号系列卫星的任务
2.3 FY-3A和FY-3B星上遥感仪器
2.4 FY-3A和FY-3B地面应用系统设计
2.5 风云三号1级和2级产品
2.6 数据存档和服务
2.7 风云三号资料在多领域的应用示例
2.7.1 全球天气监测
2.7.2 合风监测
2.7.3 卫星资料同化和数值天气预报
2.7.4 全球臭氧监测
2.7.5 空气质量监测
2.8 讨论和总结
参考文献

第3章 NASA卫星与模型的陆面数据服务——数据获取指南
3.1 NASA陆面产品介绍
3.1.1 NASA卫星陆面观测
3.1.2 NASA卫星陆面产品、数据加工级别、数据分辨率及数据格式
3.1.3 NASA陆面数据同化模型产品
3.2 搜索和订购NASA地球科学数据产品
3.2.1 NASA地球科学数据与信息服务中心
3.2.2 从集中式系统查找和获取数据
3.2.3 从数据归档中心查找陆面数据
3.2.4 获取Landsat数据
3.2.5 从GESDISC获取数据
3.3 NASA在线可视化服务
3.4 支持的研究项目与数据和服务使用示例
3.4.1 NASA数据支持的研究项目——NEESPI和MAIRS
3.4.2 利用Giovanni绘制示例地图
3.5 总结
参考文献

第4章 旱区及高海拔地区陆面过程分析与模拟
4.1 陆面过程模型简介
4.2 旱区和高海拔地区陆面过程模拟中存在的问题
4.2.1 旱区陆地和大气之间的热耦合
4.2.2 高寒草地的土壤分层现象
4.2.3 土壤蒸发表层阻抗
4.3 旱区和高海拔地区陆面参数化的发展
4.3.1 热力学粗糙度参数化方案及其验证
4.3.2 土壤垂向异质性的逆向分析
4.3.3 土壤蒸发表层阻抗参数化方案
4.4 地表过程模拟的改进
4.4.1 新热力学粗糙度参数化方案对旱区模拟的改进
4.4.2 考虑高寒草地土壤垂向异质性对模拟的改进
4.4.3 新土壤蒸发表层阻抗对模拟的改进
4.5 总结和建议
参考文献

第5章 水文模型参数化和参数估计方法综述
5.1 概述
5.2 水文模型综述
5.2.1 水文模型基本概念
5.2.2 现代水文建模的发展方向
5.3 参数估计方法综述
5.3.1 自动校正的条件
5.3.2 目标函数的选择
5.3.3 流行的水文模型优化算法
5.4 结论
参考文献

第6章 遥感数据和陆面模型的同化——理论与方法
6.1 数据同化理论
6.1.1 模型的不确定性
6.1.2 观测的不确定性
6.1.3 陆面数据同化概述
6.2 数据同化方法
6.2.1 数据同化方法分类
6.2.2 数据同化的贝叶斯理论基础
6.2.3 集合卡尔曼滤波
6.3 陆面数据同化研究实例
6.3.1 同化MODIS地表温度以提高土壤温度廓线估计精度
6.3.2 同化被动微波遥感观测提高冻土活动层土壤温度估计精度
6.4 总结与展望
参考文献

第7章 陆面数据同化系统模型误差和观测误差的协方差估计
7.1 引言
7.2 研究背景
7.3 现代陆面模型中的应用
7.4 存在的挑战
7.4.1 观测误差自相关
……
第8章 集合卡尔曼滤波同化中误差方差矩阵的膨胀调整
第9章 陆面数据同化系统误差估计问题综述
第10章 多尺度卡尔曼平滑框架及其在数据同化中的应用
第11章 北美陆面数据同化系统概述
第12章 土壤湿度数据同化——用于季节性气候预报中的状态初始化
第13章 同化遥感数据与作物模拟模型的农业应用研究——最新进展与发展方向

精彩书摘

　　降水是指从云中降落至地球表面的所有固态和液态水分，它是全球水循环的基本组成成分，也是许多数据同化系统模型的重要输入变量。与其他水文气象参数不同，降水的时间和空间变率大，常常表现为非正态分布，所以是目前最难测量的大气变量之一。通常降水数据集可以分为地面雨量计测量数据集、地基雷达数据以及卫星遥感降水数据集三类。
　　1.雨量计和地基雷达降水数据
　　降水数据更多的是通过雨量计以及地基雷达来获取。雨量计是实地测量降雨或降雪的传统仪器，类型繁多，在全世界达40多种。地基雷达的空间分辨率一般为1-2km，重访周期为15～30min（Shelton，2009）。雷达观测虽然也是单点观测，却能提供高频率的降水数据，空间覆盖范围广，这种优越性使它成为一种极其引人注目的观测方式。
　　目前，已有多个国家建立起了雷达观测网络。在美国，新一代雷达（NEXRAD）系统包括159架高分辨率的多普勒天气雷达（Brown and Lewis，2005）。在日本，日本气象厅（JMA）建立了自动气象数据采集系统（AMeDAS），其中包括20架地基雷达，用于收集区域气象数据和检验天气模式的预测性能（Makiharaeta1.，1996）。加拿大建立了由31架天气雷达构成的天气雷达系统，涵盖了加拿大的大部分地区。迄今为止，雨量计和地基雷达已经被广泛地应用于各个领域，包括短期天气预报、洪水预报和水文建模等。
　　2.卫星遥感降水数据集
　　运用雨量计或地基雷达很难获得全球性以及某些区域的降水情况，卫星观测则提供了一个很好的途径。近40年来，降水反演一直以被动遥感数据为基础，搭载在地球静止轨道（GEO）卫星和近地轨道（LEO）卫星之上的传感器提供可见光（VIS）、红外（IR）和微波通道的信息。1997年11月成功发射的热带测雨卫星（TRMM）搭载了第一台星载降水雷达（PR），至今仍然在轨运行（Kummerow and Bames，1998）。许多学者已经研发了60多种基于经验或物理原理的降水反演算法（Ebert and Manton，1998；Kubotaeta1.，2009）。Levizzani等（2007）全面地回顾了与降水反演有关的各类传感器技术和算法的最新研究进展。表1.2显示了可见光和红外辐射计（VIS/IR）、被动微波（PWM）、主动微波（AWM；雷达）和多传感器组合（Multi-sensor）四种类型反演算法。其中，VIS/IR降水反演是建立在云顶红外温度与降雨概率和强度之间关系的基础之上探测降水的；PMW降水反演算法是利用微波辐射方程来进行的；雷达降水反演需要估算经过校正的雷达反射率和降水率的垂直廓线来开展。随后，Huffman等（2007）提出了TRMM多卫星降水
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本书围绕陆面过程的数据同化方法框架，从数据源、模型参数化、同化理论以及同化方法的应用等四个方面系统地阐述水分和能量循环的定量描述手段。第一部分介绍目前先进的监测手段和可用于数据同化系统中的数据源，包括我国风云卫星和NASA卫星的系列数据。第二部分讲述青藏高原陆面过程模拟存在的问题与改进，并论述水文模型参数化和参数估计的新方法。第三部分介绍了数据同化的相关理论和方法，并重点探讨了数据同化系统中模型误差和观测误差的估计方法，以及多尺度卡尔曼平滑框架。第四部分讲述数据同化的应用.

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