全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化 [Land Surface Observation,Modeling and Data Assimilation] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　《全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化》的獨特之處在於係統地講述瞭新近發展的觀測技術、模型參數化方法與同化理論及其非常具有應用前景的領域。圍繞陸麵數據同化，主要講述瞭四大方麵的內容：陸麵過程觀測，尤其是衛星遙感的發展和數據獲取途徑；陸麵模型參數化方法，包括模型的率定方法和不確定性問題；數據同化理論方法，包括模型誤差和觀測誤差估計的新方法以及多尺度問題；數據同化方法的應用，包括在水循環、作物估産方麵的應用以及模型參數的同化估計。書中匯聚瞭20多位作者的研究成果，他們都是國內外相關領域頗為活躍的學者，其中一些學者是目前國際上引領衛星遙感、陸麵模型與同化方法領域中某些方嚮發展的科學傢。
　　《全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化》的一個重要目的是促進遙感、水文、氣候、生態和農業等學科的交叉與閤作。讀者可以從書中領略數據同化方法在不同學科的應用，巧妙地解決與優化估計、不確定性等相關的問題。書中的討論部分提齣瞭目前的觀測方法和同化理論所遇到的挑戰以及未來的發展方嚮。

內容簡介

　　《全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化》圍繞陸麵過程的數據同化方法框架，從數據源、模型參數化、同化理論和同化方法的應用四個方麵，係統地闡述瞭水分和能量循環的定量描述手段。第1～3章介紹目前先進的監測手段和可用於數據同化係統中的數據源，包括我同風雲衛星和美國NASA衛星的係列數據。第4、5章講述青藏高原陸麵過程模擬存在的問題與改進，並論述水文模型參數化和參數估計的新方法。第6～10章介紹數據同化的桐關理論和方法，並重點探討瞭數據同化係統中模型誤差和觀測誤差的估計方法以及多尺度卡爾曼平滑框架。第11～14章講述數據同化的應用，綜述瞭頗具影響力的北美陸麵數據同化係統，並給齣瞭同化方法應用於土壤濕度、作物模擬和水文模型參數估計等研究領域的實例。
　　《全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化》麵嚮遙感、大氣、水文、生態、環境及全球變化等領域和農業估産方嚮的研究人員、研究生和高年級本科生。一定的數學基礎和建模方麵的知識背景將會有助於對《全球變化與地球係統科學係列：陸麵觀測、模擬與數據同化》的理解。

內頁插圖

目錄

第1章 陸麵數據同化係統中的遙感數據産品
1.1 引言
1.2 大氣驅動數據
1.2.1 輻射數據
1.2.2 空氣溫度
1.2.3 水汽
1.2.4 降水
1.3 陸錶遙感數據産品
1.3.1 地錶溫度
1.3.2 地錶反照率
1.3.3 葉麵積指數
1.3.4 FPAR
1.3.5 植被指數
1.3.6 土壤濕度
1.4 模型參數化的土地覆蓋數據
1.5 小結
參考文獻

第2章 中國第二代極軌氣象衛星——風雲三號及其在全球監測中應用
2.1 中國氣象衛星曆史迴顧
2.2 風雲三號係列衛星的任務
2.3 FY-3A和FY-3B星上遙感儀器
2.4 FY-3A和FY-3B地麵應用係統設計
2.5 風雲三號1級和2級産品
2.6 數據存檔和服務
2.7 風雲三號資料在多領域的應用示例
2.7.1 全球天氣監測
2.7.2 閤風監測
2.7.3 衛星資料同化和數值天氣預報
2.7.4 全球臭氧監測
2.7.5 空氣質量監測
2.8 討論和總結
參考文獻

第3章 NASA衛星與模型的陸麵數據服務——數據獲取指南
3.1 NASA陸麵産品介紹
3.1.1 NASA衛星陸麵觀測
3.1.2 NASA衛星陸麵産品、數據加工級彆、數據分辨率及數據格式
3.1.3 NASA陸麵數據同化模型産品
3.2 搜索和訂購NASA地球科學數據産品
3.2.1 NASA地球科學數據與信息服務中心
3.2.2 從集中式係統查找和獲取數據
3.2.3 從數據歸檔中心查找陸麵數據
3.2.4 獲取Landsat數據
3.2.5 從GESDISC獲取數據
3.3 NASA在綫可視化服務
3.4 支持的研究項目與數據和服務使用示例
3.4.1 NASA數據支持的研究項目——NEESPI和MAIRS
3.4.2 利用Giovanni繪製示例地圖
3.5 總結
參考文獻

第4章 旱區及高海拔地區陸麵過程分析與模擬
4.1 陸麵過程模型簡介
4.2 旱區和高海拔地區陸麵過程模擬中存在的問題
4.2.1 旱區陸地和大氣之間的熱耦閤
4.2.2 高寒草地的土壤分層現象
4.2.3 土壤蒸發錶層阻抗
4.3 旱區和高海拔地區陸麵參數化的發展
4.3.1 熱力學粗糙度參數化方案及其驗證
4.3.2 土壤垂嚮異質性的逆嚮分析
4.3.3 土壤蒸發錶層阻抗參數化方案
4.4 地錶過程模擬的改進
4.4.1 新熱力學粗糙度參數化方案對旱區模擬的改進
4.4.2 考慮高寒草地土壤垂嚮異質性對模擬的改進
4.4.3 新土壤蒸發錶層阻抗對模擬的改進
4.5 總結和建議
參考文獻

第5章 水文模型參數化和參數估計方法綜述
5.1 概述
5.2 水文模型綜述
5.2.1 水文模型基本概念
5.2.2 現代水文建模的發展方嚮
5.3 參數估計方法綜述
5.3.1 自動校正的條件
5.3.2 目標函數的選擇
5.3.3 流行的水文模型優化算法
5.4 結論
參考文獻

第6章 遙感數據和陸麵模型的同化——理論與方法
6.1 數據同化理論
6.1.1 模型的不確定性
6.1.2 觀測的不確定性
6.1.3 陸麵數據同化概述
6.2 數據同化方法
6.2.1 數據同化方法分類
6.2.2 數據同化的貝葉斯理論基礎
6.2.3 集閤卡爾曼濾波
6.3 陸麵數據同化研究實例
6.3.1 同化MODIS地錶溫度以提高土壤溫度廓綫估計精度
6.3.2 同化被動微波遙感觀測提高凍土活動層土壤溫度估計精度
6.4 總結與展望
參考文獻

第7章 陸麵數據同化係統模型誤差和觀測誤差的協方差估計
7.1 引言
7.2 研究背景
7.3 現代陸麵模型中的應用
7.4 存在的挑戰
7.4.1 觀測誤差自相關
……
第8章 集閤卡爾曼濾波同化中誤差方差矩陣的膨脹調整
第9章 陸麵數據同化係統誤差估計問題綜述
第10章 多尺度卡爾曼平滑框架及其在數據同化中的應用
第11章 北美陸麵數據同化係統概述
第12章 土壤濕度數據同化——用於季節性氣候預報中的狀態初始化
第13章 同化遙感數據與作物模擬模型的農業應用研究——最新進展與發展方嚮

精彩書摘

　　降水是指從雲中降落至地球錶麵的所有固態和液態水分，它是全球水循環的基本組成成分，也是許多數據同化係統模型的重要輸入變量。與其他水文氣象參數不同，降水的時間和空間變率大，常常錶現為非正態分布，所以是目前最難測量的大氣變量之一。通常降水數據集可以分為地麵雨量計測量數據集、地基雷達數據以及衛星遙感降水數據集三類。
　　1.雨量計和地基雷達降水數據
　　降水數據更多的是通過雨量計以及地基雷達來獲取。雨量計是實地測量降雨或降雪的傳統儀器，類型繁多，在全世界達40多種。地基雷達的空間分辨率一般為1-2km，重訪周期為15～30min（Shelton，2009）。雷達觀測雖然也是單點觀測，卻能提供高頻率的降水數據，空間覆蓋範圍廣，這種優越性使它成為一種極其引人注目的觀測方式。
　　目前，已有多個國傢建立起瞭雷達觀測網絡。在美國，新一代雷達（NEXRAD）係統包括159架高分辨率的多普勒天氣雷達（Brown and Lewis，2005）。在日本，日本氣象廳（JMA）建立瞭自動氣象數據采集係統（AMeDAS），其中包括20架地基雷達，用於收集區域氣象數據和檢驗天氣模式的預測性能（Makiharaeta1.，1996）。加拿大建立瞭由31架天氣雷達構成的天氣雷達係統，涵蓋瞭加拿大的大部分地區。迄今為止，雨量計和地基雷達已經被廣泛地應用於各個領域，包括短期天氣預報、洪水預報和水文建模等。
　　2.衛星遙感降水數據集
　　運用雨量計或地基雷達很難獲得全球性以及某些區域的降水情況，衛星觀測則提供瞭一個很好的途徑。近40年來，降水反演一直以被動遙感數據為基礎，搭載在地球靜止軌道（GEO）衛星和近地軌道（LEO）衛星之上的傳感器提供可見光（VIS）、紅外（IR）和微波通道的信息。1997年11月成功發射的熱帶測雨衛星（TRMM）搭載瞭第一颱星載降水雷達（PR），至今仍然在軌運行（Kummerow and Bames，1998）。許多學者已經研發瞭60多種基於經驗或物理原理的降水反演算法（Ebert and Manton，1998；Kubotaeta1.，2009）。Levizzani等（2007）全麵地迴顧瞭與降水反演有關的各類傳感器技術和算法的最新研究進展。錶1.2顯示瞭可見光和紅外輻射計（VIS/IR）、被動微波（PWM）、主動微波（AWM；雷達）和多傳感器組閤（Multi-sensor）四種類型反演算法。其中，VIS/IR降水反演是建立在雲頂紅外溫度與降雨概率和強度之間關係的基礎之上探測降水的；PMW降水反演算法是利用微波輻射方程來進行的；雷達降水反演需要估算經過校正的雷達反射率和降水率的垂直廓綫來開展。隨後，Huffman等（2007）提齣瞭TRMM多衛星降水
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本書圍繞陸麵過程的數據同化方法框架，從數據源、模型參數化、同化理論以及同化方法的應用等四個方麵係統地闡述水分和能量循環的定量描述手段。第一部分介紹目前先進的監測手段和可用於數據同化係統中的數據源，包括我國風雲衛星和NASA衛星的係列數據。第二部分講述青藏高原陸麵過程模擬存在的問題與改進，並論述水文模型參數化和參數估計的新方法。第三部分介紹瞭數據同化的相關理論和方法，並重點探討瞭數據同化係統中模型誤差和觀測誤差的估計方法，以及多尺度卡爾曼平滑框架。第四部分講述數據同化的應用.

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