一、2003风云产品（论文文献综述）
谭广远[1]（2021）在《风云三号电离层掩星产品评估及气候学特征研究》文中研究表明GNSS（Global Navigation Satellite System）无线电掩星观测作为一种新型探测技术,可以获取全球大气层以及电离层的三维结构,具备全天时、全天候、低成本、自校准、高精度和高垂直分辨率等技术特点。该技术所生成的大气产品（温湿压廓线）和电离层产品（电子密度廓线,电离层闪烁）可为数值天气预报、空间天气监测、大气物理研究以及电离层研究等提供重要数据支撑。我国分别于2013年以及2017年发射了风云三号（FY3）系列卫星中的C星（FY3C）以及D星（FY3D）,形成了双星组网观测。此外,风云三号系列后续规划的4颗卫星（E,F,G,R）拟在未来10年内形成至少三星的连续组网观测。相较于其它国际掩星项目大多仅能接收GPS（Global Positioning System）信号的特点,风云三系列卫星搭载了全球首个能够同时接收北斗导航信号和GPS导航信号的新型载荷—全球导航卫星掩星探测仪（GNSS Occultation Sounder,GNOS）。随着风云三系列卫星的长期稳定运行,以及不同卫星的接续组网观测,亟待对积累的海量电离层掩星数据开展更广泛和深入的研究,将宝贵的电离层掩星观测资料发挥更重大的科学价值。本文追溯了无线电电离层掩星观测的发展状况,介绍了基本的电离层掩星反演原理,并基于目前在轨的风云三号系列电离层掩星数据产品的研究现状,开展了电离层产品误差评估、电离层产品应用研究等一系列工作,具体内容如下:1.介绍了基于FY3C-GNOS的无线电掩星反演系统的组成架构以及各级别掩星数据产品的反演流程,并阐述了常用的电离层掩星反演算法以及电离层闪烁的计算方法。2.系统评估了风云三号C星以及D星电离层掩星电子密度产品以及电离层闪烁产品的数据精度。结果表明,与垂测仪相比,FY3C GPS F2层峰值电子密度（F2-layer maximum electron density,Nm F2）和北斗Nm F2均表现出高于0.95的相关系数,低于10%和20%的平均偏差与标准差,证明了风云三号C星不同GNSS系统电子密度反演精度的一致性。此外,与垂测仪相比,风云三号D星的GPS Nm F2同样具有上述精度表现,证明了FY3D电子密度反演精度的可靠性以及C星与D星电子密度精度的一致性和接续性。C星的GPS F层最大幅度闪烁指数(S4max)以及D星的北斗S4max与COSMIC相比均有低于0.03和0.1的平均偏差和标准差,均表现出较为可靠的电离层闪烁观测精度。3.系统分析了FY3C-GNOS电离层气候学特征的完备性以及其与COSMIC气候学特征的一致性,尤其对其季节变化特征进行了重点的统计分析。在此过程中,综合了相应的数据质量控制和筛选方法对掩星数据进行甄选,并开发了应用于电离层气候研究的参数网格化方法对FY3C-GNOS全球气候学特征进行可视化呈现。结果表明,两者在Nm F2的电离层气候学特征中均表现出赤道异常,半年异常,年异常,威德海异常等典型气候学现象。两者也在hm F2中表现出一致的半球不对称特征和威德海异常现象,证明了FY3C-GNOS在电离层气候学研究中的可行性和可靠性。4.利用电离层掩星电子密度数据对近期低太阳活动期的IRI-2016模型进行评估与对比,为模型改善提供科学参考。结果表明,在统计分析中,IRI-2016URSI（International Union of Radio Science）Nm F2与电离层掩星Nm F2之间存在低于10%的系统偏差,IRI-2016 SHU（SHUbin）hm F2（F2层峰值高度）相比于BSE（Bilitza-Sheikh-Eyfrig）、AMTB（Altadill-Magdaleno-Torta-Blanch）hm F2的标准差降低5km左右。在气候学分析中,IRI-2016 URSI Nm F2与掩星Nm F2在电离层气候学特征上总体相同,不一致区域主要集中在海洋。相比于BSE以及AMTB hm F2选项,IRI-2016 SHU选项复现出与掩星hm F2较为一致的电离层气候学变化特征,证明了该选项融合垂测仪以及掩星hm F2数据的有效性。
窦芳丽[2]（2021）在《风云三号微波湿度计台风降水云区资料的仿真和同化》文中认为星载微波遥感仪器在云和降水区的观测包含与天气系统的热力、动力过程相关的关键大气信息,具有提高灾害性天气预报准确度的潜力,因此在过去十年间,全球各数值预报中心都逐步开展了微波资料的云降水区同化研究,我国自主研发的数值预报模式对云和降水区的观测信息需求日益迫切。微波探测仪资料云降水区同化因存在辐射传输计算不准确、云降水区同化技术方案不完善等问题,是国际学术界的研究热点,尤其是在存在固态水凝物的热带对流降水云区的同化挑战性较大。本文针对风云三号星微波湿度计（Microwave Humidity Sounder,MWHS）资料在台风降水云区的同化开展研究,取得的进展和结论如下:（1）建立MWHS全天候观测仿真模型,采用观测模拟偏差分析、垂直截面分析和亮温概率密度分布分析对全天候观测仿真模型的模拟效果进行了分析,利用欧洲中期天气预报中心全球模式进行对比验证,结果表明全天候仿真低估了云中水凝物的散射作用,区域模式比全球模式存在更严重的预报云错位问题。目前国内外研究对MWHS通道,尤其是118GHz通道的云降水区观测信息缺少定量评估,本文利用两种方法对该问题进行了研究:利用雅可比矩阵方法计算了各通道对水凝物的敏感性和敏感高度,利用自由度减少方法定量评估了各通道在台风对流降水云区的大气和云信息量,结果表明,118GHz频段和183GHz频段在台风对流降水云区的观测主要信息量均来自于雪,分别占该频段湿大气总信息量的98.2%和76.8%,118GHz通道穿透能力强,能够探测到的高度更低,且通道数较多,因此比183GHz包含更多雪信息量。（2）为改进全天候仿真精度,对辐射传输模式的雪粒子散射计算方案进行了改进。数值模式云的错位问题是影响全天候观测-模拟偏差计算的关键,本文提出了一种新的基于主被动联合观测的方法,主被动联合的观测-模拟偏差能够减轻云错位问题造成的影响,精确评估不同非球形散射计算方案的模拟效果。基于该方法建立了适用于微波湿度计台风区观测的雪粒子散射方案,优选出大块状聚合体、盘状等单形状假设散射方案,其中最好的大块状聚合体（Large Block Aggregate）方案计算的主被动观测模拟偏差从球形方案的-16.52K减小到1.09K,均方根误差从26.74K减小到19.03K。进一步建立了雪的非球形粒子集合方案,利用带约束的最小二乘法统计计算了非球形粒子集合散射方案中不同形状的权重比例,非球形粒子集合方案计算的平均偏差为-0.07K,均方根误差为12.68K。经多个台风场景的全天候仿真检验,非球形粒子集合方案相对于球形粒子方案能够有效的减轻全天候仿真云中水凝物散射效应偏低的问题,改进了观测-模拟偏差的分布偏度（通道9偏度从0.34改进到0.28;通道15偏度从0.51改进到0.47）和平均偏差（通道9从-3.34K改进到-3.03K,通道15从-6.77K改进到-5.15K）,使分布更接近无偏高斯分布。（3）由于台风降水云区MWHS观测信息量主要来自于雪等固态水凝物,本文对传统的一维贝叶斯反演加三维变分同化总水汽量方案进行了改进,将同化台风降水云区总水汽量的原方案替代为同化MWHS固态水凝物柱总量。基于改进的辐射传输散射方案和贝叶斯方法反演台风降水云区的固态水凝物,并通过在同化模式中耦合水凝物观测算子实现了MWHS资料在台风降水云区资料的变分同化。台风个例同化结果表明,改进的一维贝叶斯反演加三维变分同化水凝物方法能够通过影响初始场的温湿度和风场,显着改善对台风风场结构和台风最大风速的模拟,同时改善了台风降水云螺旋结构的预报。
夏晓丽[3]（2021）在《新一代气象卫星气溶胶资料同化在大气污染模拟中的应用研究》文中进行了进一步梳理随着城市化规模和水平的提高,我国经济发展水平有了显着提高,与此同时也出现了日益突出的空气污染问题,对大气污染的模拟与预报逐渐成为当今的热点社会问题也是一项科学难题。随着计算能力的提高和模式预报水平的发展,空气质量预报模式逐渐成为空气污染领域研究的主要研究方式。同时资料同化技术能够为预报模式提供准确的初始条件,成为降低模式预报不确定性的一种有效方法。气溶胶是大气污染物的主要成分,大气气溶胶对气候系统和环境污染都有着非常重要的作用。近年来,随着卫星遥感技术的不断进步,通过大气探测技术获取大气气溶胶数据已成为大气研究领域中重要的获取方式。充分利用好现阶段先进的新一代卫星气溶胶资料是当前空气质量预报研究的热点。本文通过结合WRF-Chem预报模式,在GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）系统中使用三维变分方法,分别研究能够同化新一代气象卫星风云3号（FY-3A）卫星,葵花8号（Himawari-8）卫星,风云4号（FY-4A）卫星气溶胶资料的同化系统,结合实际大气污染个例设计同化试验,进一步验证了同化试验对预报的改进效果。研究结果表明:（1）基于GSI同化系统构建风云3号（FY-3A）卫星气溶胶资料的三维变分同化系统,将风云3号卫星气溶胶数据成功引入GSI同化系统中,用WRF-Chem模式做预报,使用NMC（National Meteorology Center）方法统计了背景误差协方差矩阵,较好地反映了14种气溶胶变量的垂直特征。经过同化试验之后的气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）值的偏差和均方根误差值整体优化了接近30%,进一步验证了AOD资料同化系统的积极影响。同化卫星资料后,分析场提供了更加丰富的沙尘天气信息,风云3号（FY-3A）卫星同化试验比MODIS卫星资料同化试验效果更好一些。进一步验证了风云3号（FY-3A）卫星气溶胶资料同化对模式预报的改进效果。（2）进一步改进同化系统,基于静止卫星能够对同一地区连续观测的特点,构建基于静止气象卫星葵花8号（Himawari-8）卫星气溶胶资料快速更新同化系统。将葵花8号（Himawari-8）卫星气溶胶资料引入GSI分析系统中,并应用在2017年5月发生的一次强沙尘天气中,通过实际天气个例研究发现,同化AHI卫星AOD资料的试验在AOD值强度和覆盖度上都有较好的效果,特别是在中国东北地区大值中心区附近。与地面监测站AERONET站点数据对比发现,“AHI 1h DA”同化试验的改进效果最为明显,比其他更接近地面观测站,可能是由于同化了高频数据,有助于提供丰富的初始场信息,充分检验了同化系统的有效性。（3）选取一次实际沙尘天气个例,基于以上GSI中构建的快速循环同化系统,将我国第二代静止气象卫星风云4号（FY-4A）卫星的气溶胶数据成功接入GSI系统,系统地对比了其对沙尘天气气溶胶预报效果的影响。模式引入卫星AOD观测值后分析场中引入了研究区偏东北地区,北部平原地区以及东南地区几个沙尘的主要沙源。通过同化试验中气溶胶各组分的空间分布图可知,大气气溶胶在沙漠戈壁和北京地区的大值区主要是由于沙尘气溶胶的增加,华南上空AOD主要以P25组分分量为主。同化试验均反映了研究区域内AOD的增量中心且与卫星观测场中AOD高值区分布一致,同化调整后分析场的气溶胶信息更加丰富。试验研究表明我国风云4号（FY-4A）卫星气溶胶资料同化系统在空气质量预报中的应用具有广阔的发展前景。（4）根据以上工作,为了结合风云4号（FY-4A）卫星和葵花8号（Himawari-8）卫星数据的各自优点,研究了两种卫星气溶胶资料的联合同化系统,对发生在我国的一次大范围沙尘天气进行卫星资料同化试验,接着用WRF-Chem模式模拟AOD分布。同时同化风云4号（FY-4A）卫星和葵花8号（Himawari-8）卫星气溶胶资料的同化试验能够充分利用两种卫星在不同区域的数据覆盖度的优势,观测资料的增加丰富了在北京、内蒙古和东北地区特别是西北地区的AOD大值分布区,为分析场提供了更丰富的气溶胶观测信息和更准确的模式初始场描述。为未来我国风云卫星气溶胶数据的推广提供参考。
阿依尼格尔·亚力坤[4]（2020）在《塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究》文中提出塔克拉玛干沙漠由于其独特的自然气候特征,在我国天气系统和环境系统中具有非常重要的地位,也是研究特殊陆面过程的理想地区。所以,在该地区进行陆面过程参数化和地表能量通量变化特征的研究,能够加深对该地区陆-气相互作用的理解。国内外对地表特征参数以及能量通量开展了很多相应的研究,并且在地表特征参数方面的研究相对较多。但是随着研究的不断深入和研究区域的扩大,传统的测量方法并不能满足区域的研究需求。因此,遥感技术的出现,为区域尺度的研究提供了一定的技术手段,对研究地表特征参数以及能量通量的变化特征以及对区域尺度的动态监测具有非常重要的意义。本文利用MOIDS、GLASS和FY-2E三种遥感卫星,并根据FTIR和ASD光谱仪实测数据以及塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的站点观测数据分别对塔克拉玛干沙漠的地表特征参数即（地表比辐射率、地表反照率、地表温度）和地表能量通量进行反演,得到了基于塔克拉玛干沙漠的地表特征参数及能量通量的空间分布规律,并利用站点数据进行了验证和对比分析,得到如下研究结论:（1）利用便携式傅里叶变换热红外光谱仪即FTIR实测数据对MODIS、GLASS的宽波段地表比辐射率反演方程进行系数修正,修正后的宽波段地表比辐射率与实测值的R2达到了0.9以上,并根据MODIS与FY-2E的光谱响应函数反演出了基于FY-2E卫星的地表比辐射率。（2）利用ASD光谱仪测得的反照率数据对MODIS以及GLASS地表宽波段反照率进行了反演并修正了其经验方程的系数,修正后的宽波段地表反照率与实测值的R2达到了0.8以上,并得到了塔克拉玛干沙漠基于MODIS以及GLASS的宽波段地表反照率的空间分布特征。（3）根据经验算法对MODIS、GLASS以及FY-2E地表温度进行反演,得到了基于MODIS和GLASS的地表温度空间分布特征,并得到了基于FY-2E的地表温度日变化特征,利用站点观测数据反演结果做了验证,R2达到了0.9以上。（4）利用反演得到的地表特征参数以及站点观测数据,选取闭合率最高的6、7、8三个月中影像质量最好的三天的数据,对塔克拉玛干沙漠地表能量通量进行反演,得到2014年6、7、8三个月的基于MODIS、GLASS以及FY-2E的地表能量通量反演结果。三种遥感卫星数据的反演结果都呈现出净辐射>感热通量>土壤热通量>潜热通量的规律。利用站点观测数据对其进行验证和对比分析,MODIS、GLASS以及FY-2E的净辐射通量的平均反演误差分别为16.3 W·m-2、50.04 W·m-2和37.16 W·m-2,MODIS和FY-2E的土壤热通量和感热通量的平均反演误差分别为36.88 W·m-2、15.33 W·m-2和46.36 W·m-2、21.33 W·m-2,三种卫星数据潜热通量平均反演误差分别为2.67 W·m-2、1.13 W·m-2和4.49 W·m-2。
廖蜜[5]（2020）在《风云GNOS大气掩星资料处理方法与误差分析研究》文中研究指明自2013年成功发射FY-3C极轨气象卫星开始,我国风云系列卫星持续运行和提供导航卫星大气掩星GNOS探测接收处理和资料应用服务。作为一项全新的业务,GNOS资料在资料预处理、产品反演、数据质量分析等方面均存在一系列需要攻关和解决的科学技术问题。本论文全面梳理了GNOS仪器特征及资料处理方法,对GPS掩星和北斗掩星探测数据的误差特性做了详细分析,针对分析中发现的低频异常信号造成的大误差廓线问题,开展低信噪比环境下对低频异常信号的订正方法研究,结合订正方法衍生的噪声因子与GNOS敏感高度相位特征值,发展了反演算法中新的质量控制方法,并对改进后的GNOS折射率资料在GRAPES同化系统中开展效果试验。本论文的主要亮点工作有:1、针对现有的风云气象卫星上的掩星数据,以直接对比、间接对比、同类交叉校验等方法,对掩星探测数据的误差特性做了详细分析。分析发现,在FY-3C（D）GNOS双频大气探测中的低频信号中（即L2信号）,在低信噪比下低层大气的跟踪和信号处理存在较大的误差。排除大误差廓线的影响,GNOS GPS掩星资料的平均偏差在0-45km范围内接近于零,再次证明了掩星探测的无偏特点,在5-25km范围内精度最高,折射率标准偏差小于1%。FY3D与FY3C之间的稳定性和继承性较好,精度相当,但仪器掩星天线在星上不利安装环境下可能出现的多径效应对掩星探测造成系统性的误差,这为后续卫星仪器的安装和地面资料处理形成新的经验。2、结合GNOS仪器设计特点,针对低频掩星异常信号造成的大误差廓线问题,利用去电离层效应原理,在Culverwell与Healy的研究基础上,以Chapman电离层模型建立高低频信号的最佳关系,提出低频信号在中低层大气低信噪比环境下的订正方法,能够显着改善GNOS大气掩星的反演精度。订正前FY3C GPS掩星大误差廓线约占18%,订正后约占2.5%,比例下降86%左右,使得能够进入统计的样本量显着增多,并且总体保持了与优质样本相当的精度,尤其在10km以下,说明订正后低层大气探测有了更多的高质量样本。3、本论文基于反映仪器探测能力的60-80km敏感区的相位值特征,结合低频异常信号订正方法引入新的噪声因子参数,以内部物理方法联合甄别出异常廓线,发展了风云气象卫星掩星探测仪器反演过程中的质量控制方法。经统计验证,新的质控方法对于FY3C GPS掩星廓线准确率为95.4%,错误率为1.8%,能够识别绝大多数的异常廓线。4、开展了国产北斗卫星掩星大气资料的探测方法研究,通过分析北斗掩星资料的特点和误差特性发现,北斗掩星在核心高度的精度表现不俗,与其他GPS掩星资料的精度有很好的一致性,表明作为世界上首个非GPS的掩星廓线,北斗掩星在核心高度的探测精度是可靠的。但是FY3D北斗的开环效果没有实际发挥出来,北斗掩星的探测深度率以及在对流层中的精度仍是探测的瓶颈。在北斗三种轨道中MEO轨道高度的掩星探测精度最高,GEO和IGSO由于精密定轨比MEO难度大,钟差精度较低,进而影响探测精度。北斗掩星的大误差廓线比例约为7.2%,主要出现在GEO和IGSO轨道掩星中,这与GPS掩星大误差出现的原因不同,还需继续开展研究工作。基于本文的研究结果,整体提升了对我国自主掩星探测仪器的认识,在低信噪比环境下低频信号在低层大气的探测有了新的解决方案,针对性地改进掩星探测数据产品的质量,为未来仪器设计和新的发展提供经验参考和解决思路。本文研究成果在风云气象卫星地面系统顺利实施,使GNOS掩星资料广泛用于国内外数值预报中心,有效助力风云气象卫星资料的实际应用。
姚彬[6]（2020）在《星载光学成像仪快速辐射传输算法及其在模式评估中的应用研究》文中研究指明高时空分辨率气象卫星的快速发展和卫星数据的广泛应用,对辐射传输模拟的计算精度和效率都提出了更高要求。论文研发了适用于风云气象卫星光谱成像仪通道设计特点的快速辐射传输模式 FYRTM（Radiative Transfer Model for Fengyun radiometer）,该算法可用于晴空以及有云和气溶胶的任意大气条件,在计算精度和效率上较国际同类算法都具有一定优势。同时,本论文以该辐射传输模式为基础开展辐射模拟,实现了利用卫星直接观测和辐射模拟对数值天气预报模式和大气再分析资料的评估,为模式及大气再分析资料提高云表征能力提供理论依据。为了实现更加准确和快速的辐射传输模拟,本文研发了针对云（冰云及水云）和气溶胶（六种气溶胶粒子）辐射特性计算模块,采用基于更接近实际观测的云或气溶胶光学特性,建立针对星载光学成像仪各通道单层散射介质的双向反射、双向透射及等效发射率等数据查算表,从而代替耗时的多次散射模拟,在保证计算精度的前提下,显着提高计算效率。对于大气气体吸收,研发了针对风云卫星光谱通道的相关K分布模型用于气体透过率的快速计算。地表反射和发射则通过地表反照率数据库实现。最终,通过对散射、吸收、地表和辐射传输全过程的系统耦合,实现了对晴空和有云/气溶胶大气条件下大气层顶部光谱辐亮度的快速、准确模拟。与精确的离散纵标辐射传输计算相比,FYRTM在太阳通道模拟反射率的相对误差在2%以内,在红外通道的模拟亮温差在1 K以内,但是计算效率在太阳通道和红外通道较精确模式分别快2个和3个数量级。与国际上同类型的快速辐射传输模式CRTM（Community Radiative Transfer Model）相比,FYRTM较CRTM有更高的模拟精度,同时,在红外通道计算效率上,FYRTM比CRTM快3倍。同时,利用大气再分析资料及卫星反演给出的大气情景,FYRTM模拟的各通道反射率/亮温与风云卫星光谱成像仪的实际观测结果也取得了很好的一致性。由于其突出的计算效率和精度,FYRTM模式将在风云卫星光学成像仪辐射定标、参数反演和资料同化等应用中发挥重要作用。利用数值模拟输出驱动快速辐射传输模式进行辐射模拟,可以将模式模拟结果转化为卫星辐射量,从而直接与卫星观测辐射量对比,避免以卫星反演或其他模式产品对数值模拟结果评估的不确定性。基于这样的直接辐射评估方法,本论文评估了中尺度天气预报模式 WRF（Weather Research and Forecasting model）,个例研究表明,WRF 能较好模拟大尺度天气状态及云的分布,但是对中-低云的模拟存在一定低估（约50%）,对高云的模拟反而取得了和观测较好的一致性。类似地,以Himawari-8卫星上先进光谱成像仪观测的太阳通道反射率和红外通道亮温为标准,评估了三种大气再分析资料（我国CRA（China Meteorological Administration Reanalysis data）、欧洲中期天气预报中心 ERA5（ECMWF’s Fifth-generation Reanalysis）、美国MERRA-2（Modern-Era Retrospective Analysis for Application,Version 2））对云的表征能力。在整个观测区域内,CRA、ERA5和MERRA-2都能较好地表征大气和云的特征,主要偏差位于赤道洋面上空和复杂下垫面区域。三种大气再分析资料中,基于ERA5的辐射模拟结果与观测结果的一致性最好,CRA与ERA5的质量相近,基于MERRA-2的结果与卫星观测差异偏大。综上,本文研发的适用风云气象卫星光学成像仪的快速辐射传输模式能准确、快速地模拟卫星观测辐射量,将为风云卫星仪器设计和产品开发等研究提供重要理论基础。而本文以辐射传输模拟为基础开展的模式评估,也将进一步提高我们对不同模式和资料的认识和理解,为其质量提高提供基础。
马振兴[7]（2020）在《深圳风云公司数据中心市场营销战略研究》文中认为随着中国经济的高速发展,互联网技术和应用快速发展,新技术、新业务层出不穷,快速满足用户的业务需求,向用户提供诸如云计算、大数据分析等领域的新兴业务成为可能。数据中心是提供承载业务服务器的数据中心。风云公司数据中心业务起步较晚,迫切需要开展对数据中心业务营销战略的研究。本文分析了国际、国内的数据中心市场发展形势,从宏观环境、行业环境、竞争环境等方面分析了风云公司数据中心业务的外部环境及面临的机会与威胁;从资源状况、能力现状等方面分析风云公司数据中心业务内部环境及其优势与劣势;在对风云公司数据中心业务的现有营销规划进行梳理,同时对风云公司数据中心业务营销战略提出建议。文章运用战略管理的理念,结合SPT、SWOT、QSPM等理论,釆用文献研究和实证调查相结合的方法,确定了风云公司的市场营销战略,提出了营销战略的实施和控制。
张帅[8]（2019）在《基于CLDAS的遥感积雪产品同化研究与应用》文中进行了进一步梳理积雪是气候系统重要的组成部分,是冰冻圈中地理分布最广泛、季节和年际变化最显着的部分。积雪具有高反照率,低粗糙度和低热传导特性,它的保温效应,水文效应和反照率效应会对土壤温湿度和地表温度产生影响。积雪数据来源广泛,站点观测资料时间长,但是观测存在代表性的问题,遥感观测时空分辨率高,但反演算法受各种因素影响,陆面过程模式的结果则具有不确定性。而数据同化技术可以将上述数据的优势融合,生成高质量的积雪数据。因此,利用遥感积雪产品开展陆面数据同化研究,对于改进积雪模拟,对数值天气预报与短期气候预测具有重要意义。本文首先分析了多种卫星遥感积雪产品和Noah陆面模式对积雪的模拟情况,确定观测误差和积雪模拟的模式误差;进一步在同化过程中利用微波积雪深度产品对拟同化的积雪覆盖率产品进行质量控制,并对同化方法进行参数优化,提高中国区域积雪覆盖率同化效果;实现微波积雪深度产品在中国区域同化研究以及评估分析冬季积雪同化对土壤温湿度和地表温度在春季的影响。得到以下主要结论:（1）为了检验产品算法和为积雪产品在气候研究中的应用提供客观依据,对积雪产品的精度进行评估。通过检验风云三号与MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）遥感积雪产品质量,定量分析观测误差。分析发现,两个产品保持了较好的时空一致性,但是可能受到云检测处理差异的影响,在积雪融化期二者的有无雪一致性略有下降。此外,两个产品的积雪覆盖率偏差有明显的年际、季节和月变化。与MODIS相比,与MODIS相比,FY-3（Fengyun-3,风云三号）与IMS在有雪期探测的有雪像元（交互式多传感器冰雪制图系统）一致性较高。MODIS探测的积雪像元数略高于FY-3。MODIS和FY-3的偏差和虚警率在青藏高原区域差异较大。两个产品均在农田的植被类型表现较好。（2）对比不同驱动对模式结果的影响,分析改进的降水驱动的积雪模拟结果在中国区域的效果,确定CLDAS（CMA Land Data Assimilation System,中国气象局陆面数据同化系统）和CLDAS＿Prcp两种不同降水驱动条件下Noah3.6积雪模拟模式误差。基于CLDAS和CLDAS＿Prcp两种不同降水驱动条件,对比中国主要的积雪区的积雪覆盖率、雪深、雪水当量的模拟效果。评估结果表明:改进后的降水驱动CLDAS＿Prcp改善了原有驱动在冬季由于低估降水所造成的模拟积雪量偏少的情况;东北区域模拟结果与观测的时间变率最为一致;而雪水当量的改进效果最明显;同时,CLDAS＿Prcp不仅能反映积雪变量的年际变率,而且能够较准确地反映出强度较大的突发降雪事件。（3）为了减少同化积雪覆盖率过程中不合理信息（有云污染等因素造成）的影响,提出在同化过程中利用微波积雪深度产品对拟同化的积雪覆盖率产品进行质量控制（微波积雪产品质量受天气和云影响小）。同化结果与MODIS积雪覆盖率和雪深对比结果表明:与未利用雪深产品对积雪覆盖率产品进行质量控制的同化效果对比,利用雪深产品对积雪覆盖率产品进行质量控制,在积雪累积期与积雪融化期都有明显的改善,在林地、灌木改进最为明显;对不同海拔高度,同化效果基本相当;雪深越深,改进效果越明显。同时,基于EnKF（Ensemble Kalman Filter,集合卡尔曼滤波）+DI（Direct Insertion,直接插值）同化方法进行参数优化,提出了适合于Noah陆面过程模式和FY-3积雪产品以及中国区域的具体参数。该方法根据观测和模式的平均相对误差决定模式中雪水当量增量,改进中国区域积雪覆盖率同化效果。同化结果表明:用站点雪深检验,发现EnKF+DI同化参数优化方法在农田、草地、森林、灌木植被类型和积雪深度在0.05m-0.1m的站点表现改进更显着。与其他积雪覆盖率同化方案对比,基于EnKF+DI同化参数优化方法的方案表现最佳,该方法更适于解决复杂下垫面及地形区域的积雪同化的问题。（4）与积雪覆盖率同化对比,开展中国区域微波反演积雪深度产品同化研究,同化中国雪深长时间序列数据集,利用积雪覆盖率产品对雪深进行质量控制的雪深同化。对东北区域、新疆区域以及青藏高原区域的同化效果的评估,结果表明:在降水驱动条件不佳的情况下,雪深同化可以有效弥补降水驱动的不足,显着改进积雪深度模拟。利用积雪覆盖率对雪深产品进行质量控制的雪深同化方法可以在东北区域的积雪融化期可以取得较好的效果。（5）开展冬季积雪覆盖率同化和雪深同化对春季土壤湿度、土壤温度以及地表温度等变量的影响评估。评估结果表明:积雪覆盖率同化以及雪深同化对土壤湿度有不同的影响,降水驱动降水偏少的情况,雪深同化对土壤湿度的改进作用更加明显。雪深同化对站点土壤温度和地表温度的改进效果与站点的植被类型和土壤质地类型有关,在所有的改进效果较好的站点中植被最多的是草地和砂质粘壤土类型。积雪覆盖率同化对土壤温度的影响依赖于纬度以及积雪厚度,通过积雪覆盖的保温和水文作用,能够对改进土壤温度结果。积雪覆盖率同化对地表温度的影响和积雪面积的变化有关。
胡皓[9]（2019）在《使用风云三号D星微波仪器对热带气旋热力结构的反演研究》文中研究说明近年来卫星已成为热带气旋（TC）监测和预报的重要手段。部分极轨卫星上搭载的微波探测仪具有一定的穿透云层的能力,可以有效对TC内部大气状态进行观测。但是,微波探测仪在强散射区域往往会出现较大反演误差,主要表现为反演出的TC中心附近对流层低层温度场常存在异常冷池,这与模式结果及飞机观测事实不相符。研究TC内核区强散射条件下微波仪器对大气状态的反演,可以极大弥补海上TC内核区观测资料的不足,对提高TC强度和结构变化机理研究以及TC的预报水平都有重要意义。本研究构建不同散射条件（晴空大气、层云降水、对流降水）下的大气状态背景场和误差矩阵,提出一种场景自适应的微波探测仪一维变分反演算法。其中温度和湿度背景场由ERA＿Interim再分析资料计算得到,水成物背景场（云水、雨水和霰含量）由中尺度区域模式WRF计算得到。结果表明背景场中各物理量在不同降水条件（亦即大气低层不同的散射大小）下存在明显差异,主要表现在对流降水条件下温度廓线在对流层低层更冷、对流层中层更暖,对流层中低层湿度廓线和水成物廓线在对流降水条件下最大,晴空则最小。场景自适应的误差矩阵采用CRTM快速辐射传输模式针对不同仪器不同降水类型分别计算。以美国NPP卫星搭载的微波探测仪（ATMS）观测资料对北大西洋飓风热力结构进行反演试验,结果显示使用场景自适应的反演算法可以有效提高TC内核区温度和湿度场的反演效果。对于强度较强的TC,内核区强散射作用造成的对流层低层反演误差在使用了场景自适应的反演算法后基本被消除。对于强度较弱的TC,使用场景自适应的反演算法有效改进了TC暖心反演效果,暖心结构更加清晰。基于GPS下投式探空仪的直接观测对温度和湿度反演结果进行误差评估。结果表明,使用场景自适应的反演算法后,温度场和湿度场的反演误差均有明显降低,其中TC内核区低层温度反演误差降低至3 K以下,湿度反演误差降低至2.5 g/kg以下。基于该算法,本研究使用FY3D微波温度计（MWTS）和微波湿度计（MWHS）分别对西北太平洋海域台风进行反演研究。结果表明,单独使用MWTS及MWHS在本研究中无法反演得到合理的TC内核区热力结构。进一步本研究将MWTS和MWHS两部仪器进行融合,同时构造了与ATMS通道1和通道2类似的虚拟通道以进行云检测,形成具有30个通道的微波探测仪融合产品CMWS。结果表明CMWS可以反演出较为合理的TC暖心结构,且加入118 GHz通道后CMWS反演得到的台风暖心结构被进一步改善,对流层低层水汽结构也更为合理。基于静力平衡方程,使用反演的温度和湿度廓线进行垂直积分,以得到海平面气压场产品,并通过该产品对台风进行定位定强。结果表明,ATMS和CMWS两种仪器的平均定位误差分别为23.89 km和36.89 km,平均定强绝对误差分别为7.51 h Pa和13.77h Pa。考虑到微波仪器的空间分辨率为33 km左右,因此定位效果较好。但是CMWS试验的定强普遍偏弱,这与其观测像元空间密度较小有关。基于水成物反演结果,使用Mi RS中的降水率反演算法计算不同仪器的降水率产品,结果表明反演得到的降水率产品均可以较好再现台风的降水结构,台风眼区和降水的非对称中心可以被清晰识别,但与GPM降水率产品相比本研究反演降水偏弱。加入了118 GHz通道可以在一定程度上提高对台风降水精细化结构的探测能力。
张帅,师春香,梁晓,贾炳浩,吴捷[10]（2018）在《风云三号积雪覆盖产品评估》文中研究说明由于积雪在地球气候系统和水文循环中调节能量和水交换的特定作用,准确地估计积雪分布和制作高质量的积雪产品对短期气候预测以及水文管理至关重要。中国气象局国家卫星气象中心从2009年开始生成风云三号卫星积雪覆盖率（MULSS多仪器融合数据）产品,为了检验产品算法和为积雪产品在气候研究中的应用提供客观依据,有必要对积雪产品的精度进行评估。以MODIS MOD10C1（MYD10C1）全球日积雪覆盖数据集为参考,基于总精度、Heidke技巧评分等5项检验指标,主要对20102014年的风云三号积雪产品进行评估,并进一步分析不同时间尺度积雪覆盖率精度的偏差分布。总体而言,风云三号的卫星积雪产品都与MODIS产品保持了较好的时空一致性。如在积雪季节,风云MULSS积雪产品与MODIS产品的空间分布和时间演变相对统一;但是,可能受到云检测的处理的差异的影响,在融雪期二者的有无雪一致性略有下降。此外,两个产品的积雪覆盖率偏差有明显的年际、季节和月变化,从2012年开始,风云三号MULSS积雪产品相对MODIS的偏差由在中国北部偏高转变为在全国范围内的偏低,从积雪期到融雪期,偏差明显减小。从月的时间尺度来说,东北及新疆北部地区都是积雪变化的敏感区域,青藏高原地区受到地形影响,积雪常年保持,偏差稳定。
二、2003风云产品（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2003风云产品（论文提纲范文）
（1）风云三号电离层掩星产品评估及气候学特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电离层的形成及其分层结构 |
| 1.2 电离层无线电掩星探测 |
| 1.3 FY3C/FY3D-GNOS掩星探测仪 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第2章 电离层掩星反演技术及反演原理 |
| 2.1 无线电掩星反演系统构成 |
| 2.1.1 GNSS导航卫星星座 |
| 2.1.2 低轨卫星 |
| 2.1.3 地面卫星跟踪站 |
| 2.1.4 掩星数据分析处理中心 |
| 2.2 掩星数据反演流程 |
| 2.3 电离层掩星电子密度反演算法 |
| 2.3.1 基于多普勒频移的Abel反演方法 |
| 2.3.2 基于TEC的 Abel反演方法 |
| 2.3.3 基于TEC的改正Abel反演方法 |
| 2.4 电离层闪烁指数计算 |
| 第3章 风云三号C、D星 GNOS电离层掩星数据与其他资料对比 |
| 3.1 FY3C-GNOS电离层掩星数据与其他观测资料的统计对比 |
| 3.1.1 FY3C-GNOS GPS/BDS电子密度数据与其他观测资料对比 |
| 3.1.2 FY3C-GNOS GPS电离层闪烁数据与COSMIC对比 |
| 3.2 FY3D-GNOS电离层掩星数据与其他观测资料的初步统计对比 |
| 3.2.1 FY3D-GNOS GPS电子密度数据与垂测仪的初步对比 |
| 3.2.2 FY3D-GNOS BDS电离层闪烁数据与COSMIC的初步对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 风云三号C星GNOS电离层掩星产品气候学特征研究与对比分析 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 适用于电离层气候研究的无线电掩星数据的质量控制和筛选方法 |
| 4.2.1 方法提出背景 |
| 4.2.2 掩星数据质量控制与筛选流程 |
| 4.2.3 掩星数据质量控制与筛选实例 |
| 4.3 适用于电离层气候研究的无线电掩星数据网格化方法 |
| 4.3.1 方法提出背景 |
| 4.3.2 掩星数据网格化流程 |
| 4.3.3 掩星数据网格化呈现全球电离层气候学特征的实例 |
| 4.4 FY3C-GNOS与 COSMIC电子密度数据在气候学研究中的网格化方法 |
| 4.5 FY3C-GNOS与 COSMIC电子密度数据在电离层气候学特征中的对比 |
| 4.5.1 全球Nm F2 电离层气候学特征分析 |
| 4.5.2 全球hmF2 电离层气候学特征分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风云三号C星 GNOS电离层掩星产品与IRI-2016 模型的对比分析 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 电离层掩星数据选取与分析方法 |
| 5.2.1 掩星数据集数据筛选 |
| 5.2.2 统计分析中IRI-2016 与电离层掩星Nm F2/hmF2 数据的偏差计算 |
| 5.2.3 气候学分析中Nm F2/hmF2 的数据网格化方法 |
| 5.3 IRI-2016 与电离层掩星数据集之间的Nm F2/hmF2 统计分析 |
| 5.3.1 IRI-2016 与电离层掩星数据集之间Nm F2 的统计偏差 |
| 5.3.2 IRI-2016 与电离层掩星数据集之间hmF2 的统计偏差 |
| 5.4 IRI-2016 与电离层掩星数据集之间Nm F2/hmF2 的电离层气候学特征比较 |
| 5.4.1 全球Nm F2 电离层气候学特征对比 |
| 5.4.2 全球hmF2 电离层气候学特征对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）风云三号微波湿度计台风降水云区资料的仿真和同化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云降水区卫星资料同化概况 |
| 1.2.2 云降水区卫星资料同化方法 |
| 1.2.3 星载微波探测仪资料的同化 |
| 1.2.4 国内云降水区微波资料同化进展 |
| 1.3 云降水区同化中的不确定性问题 |
| 1.3.1 云降水区同化方案存在的问题 |
| 1.3.2 云降水区同化中辐射传输的不确定性 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 散射辐射传输及卫星资料同化理论 |
| 2.1 散射辐射传输理论 |
| 2.1.1 被动毫米波散射辐射传输 |
| 2.1.2 有云大气中的散射过程 |
| 2.1.3 单粒子散射计算方法 |
| 2.2 卫星数据同化理论 |
| 2.2.1 观测和模式误差 |
| 2.2.2 观测和模式的混合:贝叶斯角度的分析 |
| 2.2.3 变分同化方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 台风区MWHS全天候观测仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 观测资料和模式数据分析 |
| 3.2.1 微波湿度计观测资料 |
| 3.2.2 Cloud Sat二级产品资料 |
| 3.2.3 RTTOV-SCATT模式 |
| 3.2.4 WRF模式数据分析 |
| 3.2.5 ECMWF全球模式数据 |
| 3.3 基于WRF预报场的全天候观测仿真评估 |
| 3.4 基于ECMWF预报场的全天候观测仿真评估 |
| 3.5 模拟亮温对水凝物的敏感性分析 |
| 3.5.1 基于模式廓线的雅可比分析 |
| 3.5.2 基于Cloud Sat云廓线的雅可比计算 |
| 3.6 微波湿度计通道信息量分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 台风降水云区辐射传输散射方案改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究路线 |
| 4.3 数据和模式分析 |
| 4.3.1 MWHS、Cloud Sat-TC和 AMSR-2 GPROF数据 |
| 4.3.2 主被动观测匹配台风个例 |
| 4.3.3 辐射传输模式和单散射特性库 |
| 4.3.4 主被动观测对台风水凝物的目标敏感性分析 |
| 4.4 基于Cloud Sat观测的雪廓线反演 |
| 4.4.1 非球形雪粒子Z_e-IWC关系计算 |
| 4.4.2 雷达衰减订正 |
| 4.4.3 雪混合比廓线反演结果:个例研究 |
| 4.4.4 微物理特性对Z_e-IWC函数和反演的影响 |
| 4.5 MWHS辐射传输散射方案改进 |
| 4.5.1 被动辐射传输计算 |
| 4.5.2 雪散射计算最优方案选取 |
| 4.5.3 非球形粒子集合散射方案验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 MWHS台风降水云区资料同化 |
| 5.1 同化方法和个例介绍 |
| 5.1.1 GSI同化模式 |
| 5.1.2 云中水含量观测算子 |
| 5.1.3 1D-Bay+3DVar同化方案 |
| 5.1.4 台风个例描述 |
| 5.2 云区水凝物反演 |
| 5.2.1 MWHS云中固态水路径反演 |
| 5.2.2 MWRI云中液态水路径反演 |
| 5.3 台风同化试验和结果 |
| 5.3.1 试验设计 |
| 5.3.2 同化结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文创新点及主要贡献 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）新一代气象卫星气溶胶资料同化在大气污染模拟中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.1.1 空气质量模式的研究进展 |
| 1.1.2 资料同化技术的发展 |
| 1.1.3 卫星气溶胶资料同化的研究进展 |
| 1.3 本文拟研究问题和各章节安排 |
| 1.3.1 拟研究的问题 |
| 1.3.2 本文各章节安排 |
| 第2章 GSI气溶胶资料同化系统 |
| 2.1 GSI三维变分同化系统 |
| 2.2 气溶胶观测算子的建立 |
| 2.2.1 CRTM辐射传输模式 |
| 2.2.2 AOD观测算子的建立 |
| 2.3 气溶胶分析变量和背景误差协方差矩阵 |
| 2.4 气溶胶资料同化流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风云3 号卫星气溶胶资料同化研究与应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 观测资料与质量控制 |
| 3.2.1 MODIS卫星气溶胶资料 |
| 3.2.2 风云3 号卫星气溶胶资料 |
| 3.3 大气污染过程与研究区域 |
| 3.3.1 强沙尘天气过程 |
| 3.3.2 研究区域与参数方案选取 |
| 3.4 试验方案设计 |
| 3.5 试验结果与分析 |
| 3.5.1 背景误差协方差矩阵的统计分析 |
| 3.5.2 同化试验结果的误差分析 |
| 3.5.3 两种卫星资料同化试验效果分析 |
| 3.5.4 模拟结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 葵花8 号卫星气溶胶资料的快速循环同化系统的构建与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Himawari-8 卫星气溶胶观测资料及质量控制 |
| 4.3 快速更新循环同化方法 |
| 4.4 试验方案设计 |
| 4.4.1 研究的沙尘天气个例 |
| 4.4.2 试验方案 |
| 4.5 结果与讨论 |
| 4.5.1 单点试验 |
| 4.5.2 背景误差协方差尺度分析 |
| 4.5.3 同化结果分析 |
| 4.5.4 预报结果检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风云4 号卫星气溶胶资料同化在一次沙尘天气中的应用评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FY-4 卫星气溶胶观测资料 |
| 5.3 试验设置 |
| 5.3.1 强沙尘天气过程 |
| 5.3.2 试验设计 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 同化结果统计分析 |
| 5.4.2 初始场改进分析 |
| 5.4.3 气溶胶各组分贡献分析 |
| 5.4.4 预报结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风云4 号卫星与葵花8 号卫星气溶胶资料联合同化在气溶胶预报中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 同化系统与输入参数 |
| 6.3 试验设计 |
| 6.4 试验结果分析 |
| 6.4.1 与卫星观测比较分析 |
| 6.4.2 同化试验对初始场改进效果 |
| 6.4.3 预报效果验证 |
| 6.4.4 环流形势分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 全文总结和讨论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 研究区和主要数据资料概况 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 遥感数据 |
| 2.2.1 MODIS数据介绍 |
| 2.2.2 GLASS数据介绍 |
| 2.2.3 FY数据介绍 |
| 2.3 塔中观测系统介绍 |
| 2.4 实测数据介绍 |
| 2.4.1 FTIR观测数据 |
| 2.4.2 ASD光谱仪实测数据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地表特征参数反演与计算 |
| 3.1 宽波段地表比辐射率反演 |
| 3.1.1 MODIS宽波段比辐射率反演 |
| 3.1.2 GLASS宽波段比辐射率反演 |
| 3.1.3 FY-2E比辐射率反演 |
| 3.2 宽波段地表反照率反演 |
| 3.2.1 MODIS宽波段反照率反演 |
| 3.2.2 GLASS宽波段反照率反演 |
| 3.3 地表温度反演 |
| 3.3.1 MODIS地表温度反演 |
| 3.3.2 GLASS地表温度反演 |
| 3.3.3 FY-2E地表温度反演 |
| 3.4 归一化植被指数反演 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 地表能量通量反演与计算 |
| 4.1 MODIS地表能量通量反演 |
| 4.1.1 净辐射反演 |
| 4.1.2 土壤热通量反演 |
| 4.1.3 感热通量反演 |
| 4.1.4 潜热通量反演 |
| 4.1.5 反演结果 |
| 4.2 GLASS地表能量通量反演 |
| 4.2.1 净辐射反演 |
| 4.2.2 潜热通量反演 |
| 4.2.3 反演结果 |
| 4.3 FY-2E地表能量通量反演 |
| 4.3.1 FY-2E地表能量通量反演方法 |
| 4.3.2 净辐射反演结果 |
| 4.3.3 土壤热通量反演结果 |
| 4.3.4 感热通量反演结果 |
| 4.3.5 潜热通量反演结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）风云GNOS大气掩星资料处理方法与误差分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究现状 |
| 1.2 问题的提出及意义 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 掩星技术与反演算法 |
| 2.1 掩星探测技术的发展历史 |
| 2.2 GNSS系统介绍 |
| 2.2.1 GPS系统 |
| 2.2.2 GLONASS系统 |
| 2.2.3 GALIEO系统 |
| 2.2.4 北斗导航系统 |
| 2.2.5 QZSS系统 |
| 2.3 掩星反演算法 |
| 2.3.1 附加相位 |
| 2.3.2 弯曲角 |
| 2.3.3 折射率 |
| 2.3.4 温湿廓线 |
| 第三章 风云三号GNOS掩星资料处理 |
| 3.1 GNOS仪器介绍 |
| 3.2 星地接收和汇集 |
| 3.3 GNOS掩星资料的业务处理 |
| 3.3.1 精密定轨 |
| 3.3.2 附加相位的处理 |
| 3.3.3 弯曲角与折射率处理 |
| 3.3.4 温湿廓线的处理 |
| 第四章 GNOS GPS掩星资料误差特性分析 |
| 4.1 GPS掩星的空间分布、数量以及探测深度特征 |
| 4.2 GPS掩星异常廓线误差特征 |
| 4.3 GNOS GPS统计误差特征 |
| 4.3.1 弯曲角 |
| 4.3.2 折射率 |
| 4.3.3 温湿廓线 |
| 4.4 FY3C/FY3D GPS掩星廓线的比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 北斗掩星资料误差特性分析 |
| 5.1 北斗掩星资料的空间分布特征 |
| 5.2 北斗掩星异常廓线特征 |
| 5.3 北斗掩星统计误差特征 |
| 5.4 FY3C/FY3D北斗掩星与GPS掩星的比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 低信噪比下GNOS低频掩星异常信号订正方法研究 |
| 6.1 大误差廓线原因详细解析 |
| 6.2 低频异常信号订正方法研究 |
| 6.2.1 电离层模型介绍 |
| 6.2.2 两种模型下订正低频异常信号的能力分析研究 |
| 6.2.3 Chapman模型峰值高度和标高的敏感性分析 |
| 6.2.4 低频异常信号订正算法方案及效果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 GNOS GPS大气掩星廓线质量控制方法研究 |
| 7.1 噪声因子估计 |
| 7.2 信噪比分析 |
| 7.3 平均附加相位分析 |
| 7.4 质量控制方案与统计效果 |
| 第八章 GNOS GPS掩星资料的同化试验 |
| 8.1 掩星资料同化前处理 |
| 8.1.1 高度坐标转换 |
| 8.1.2 质量控制 |
| 8.1.3 稀疏化 |
| 8.2 观测算子 |
| 8.3 试验方案设计 |
| 8.4 同化试验结果 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 总结与未来展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 论文创新点 |
| 9.3 未来展望 |
| 缩写附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）星载光学成像仪快速辐射传输算法及其在模式评估中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 卫星遥感大气发展概况 |
| 1.2 快速辐射传输模拟的重要性 |
| 1.3 大气辐射传输研究进展 |
| 1.3.1 大气辐射传输计算 |
| 1.3.2 快速辐射传输计算 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 数据介绍 |
| 2.1 卫星光谱成像仪及数据 |
| 2.1.1 风云四号A星和AGRI光谱成像仪 |
| 2.1.2 风云三号D星和MERSⅠ-Ⅱ光谱成像仪 |
| 2.1.3 风云二号E星和VISSR光谱成像仪 |
| 2.1.4 Himawari-8卫星和AHI光谱成像仪 |
| 2.1.5 MODIS光谱成像仪 |
| 2.2 大气再分析资料 |
| 2.2.1 CRA大气再分析资料 |
| 2.2.2 ERA5大气再分析资料 |
| 2.2.3 MERRA-2大气再分析资料 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 风云卫星光谱成像仪快速辐射传输模式FYRTM |
| 3.1 快速辐射传输模式 |
| 3.1.1 大气气体吸收计算 |
| 3.1.2 云、气溶胶散射计算 |
| 3.1.3 地表辐射特性计算 |
| 3.1.4 辐射传输模式计算 |
| 3.2 FYRTM快速辐射传输模式对比验证 |
| 3.2.1 FYRTM与精确辐射传输模式对比分析 |
| 3.2.2 FYRTM与通用辐射传输模式CRTM对比分析 |
| 3.3 FYRTM模拟卫星观测辐射量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 快速辐射传输模式的辐射模拟 |
| 4.1 快速辐射传输模式与数值预报模式参数转化 |
| 4.2 基于辐射模拟的云分析方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于FYRTM的辐射模拟对数值预报模式的评估 |
| 5.1 WRF模拟个例介绍 |
| 5.2 基于WRF模拟参数的转化算法优化 |
| 5.3 基于FYRTM的辐射模拟对数值计算云评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于辐射模拟的大气再分析资料质量分析 |
| 6.1 个例研究 |
| 6.2 长时间序列分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 论文特色与创新 |
| 7.3 问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件:缩略语表 |
| 作者简介 |
（7）深圳风云公司数据中心市场营销战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 战略概述 |
| 2.1.2 市场营销战略概述 |
| 2.1.3 STP理论 |
| 2.1.4 4 P理论 |
| 2.1.5 关系营销理论 |
| 第三章 深圳市风云科技有限公司外部环境分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.1.1 政治环境分析 |
| 3.1.2 经济环境分析 |
| 3.1.3 社会环境分析 |
| 3.1.4 技术环境分析 |
| 3.2 行业与市场环境分析 |
| 3.2.1 IDC行业分析 |
| 3.2.2 IDC市场分析 |
| 3.2.3 IDC供应商分析 |
| 3.3 竞争者分析 |
| 3.3.1 波特五种力量模型 |
| 3.3.2 IDC行业五种力量模型分析 |
| 3.4 外部环境关键因素与评估 |
| 第四章 深圳市风云科技有限公司内部环境分析 |
| 4.1 风云公司资源现状 |
| 4.1.1 人力资源 |
| 4.1.2 实物资源 |
| 4.2 风云公司能力现状 |
| 4.2.1 组织架构 |
| 4.2.2 风云公司业务 |
| 4.2.3 数据中心 |
| 4.3 风云公司营销现状 |
| 4.4 风云公司的文化 |
| 4.5 内部环境关键因素与评估 |
| 第五章 深圳市风云科技有限公司数据中心产品营销战略制定和选择 |
| 5.1 深圳市风云科技有限公司战略目标 |
| 5.1.1 风云公司愿景与使命 |
| 5.1.2 风云公司的发展目标 |
| 5.2 深圳市风云科技有限公司数据中心营销战略制定 |
| 5.2.1 外部因素评价矩阵 |
| 5.2.2 内部因素评价矩阵 |
| 5.2.3 竞争态势矩阵 |
| 5.2.4 市场细分分析 |
| 5.2.5 SWOT分析 |
| 5.3 深圳市风云科技有限公司数据中心营销战略选择 |
| 5.3.1 QSPM应用 |
| 5.3.2 营销战略选择 |
| 5.3.3 营销战略定位 |
| 第六章 深圳市风云科技有限公司数据中心营销战略实施与控制 |
| 6.1 风云公司数据中心营销战略实施 |
| 6.1.1 关系营销 |
| 6.1.2 组合营销 |
| 6.1.3 品牌营销 |
| 6.1.4 服务策略 |
| 6.2 风云公司数据中心营销战略控制 |
| 6.2.1 年度控制 |
| 6.2.2 盈利控制 |
| 6.2.3 效率控制 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 研究小结 |
| 7.1.2 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）基于CLDAS的遥感积雪产品同化研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 卫星遥感积雪产品研究进展 |
| 1.2.2 陆面积雪模型研究进展 |
| 1.2.3 陆面数据同化研究进展 |
| 1.2.4 积雪同化研究进展 |
| 1.3 关键问题 |
| 1.4 研究目标和内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 第二章 研究数据与方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 观测资料 |
| 2.2.2 验证数据 |
| 2.2.3 地表参数数据 |
| 2.2.4 驱动数据 |
| 2.3 Noah3.6 陆面模式 |
| 2.4 数据同化方法 |
| 2.4.1 集合定义 |
| 2.4.2 预报 |
| 2.4.3 分析 |
| 2.5 评估指标 |
| 第三章 积雪观测与模拟误差分析 |
| 3.1 遥感积雪产品评估 |
| 3.1.1 研究区域 |
| 3.1.2 遥感影像数据评估检验 |
| 3.2 基于Noah陆面过程模式积雪模拟 |
| 3.2.1 试验设计 |
| 3.2.2 评估结果 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 FY-3 卫星积雪覆盖率产品同化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 集合卡尔曼滤波同化算法 |
| 4.2.2 利用FY-3 雪深产品对积雪覆盖率产品进行质量控制 |
| 4.2.3 EnKF+DI同化方法 |
| 4.2.4 EnKF+DI同化参数优化方法 |
| 4.3 同化试验设计 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 经过质量控制的FY-3 积雪覆盖率同化 |
| 4.4.2 不同算法条件下积雪覆盖率数据同化 |
| 4.4.3 不同观测条件下积雪覆盖率数据同化 |
| 4.4.4 不同驱动条件下积雪覆盖率数据同化 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 多卫星集成雪深产品同化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 雪深同化算法介绍 |
| 5.2.1 集合卡尔曼滤波算法 |
| 5.2.2 利用积雪覆盖率进行质量控制的雪深同化 |
| 5.3 试验设计 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.4.1 卫星微波反演积雪深度数据集同化 |
| 5.4.2 利用积雪覆盖率进行质量控制的雪深同化 |
| 5.4.3 个例分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 积雪同化对土壤温湿度及地表温度的影响评估 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 积雪同化对土壤湿度模拟的影响 |
| 6.2.1 积雪覆盖率同化试验结果评估与分析 |
| 6.2.2 雪深同化试验结果评估与分析 |
| 6.2.3 个例分析 |
| 6.3 积雪同化对土壤温度和地表温度的影响评估 |
| 6.3.1 积雪覆盖率同化试验结果评估与分析 |
| 6.3.2 雪深同化试验结果评估与分析 |
| 6.3.3 个例分析 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本文的特色和创新点 |
| 7.3 讨论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）使用风云三号D星微波仪器对热带气旋热力结构的反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 热带气旋发展机理研究进展 |
| 1.3 卫星资料对热带气旋监测研究进展 |
| 1.3.1 卫星资料对热带气旋内核结构监测研究进展 |
| 1.3.2 卫星资料对热带气旋强度监测研究进展 |
| 1.3.3 卫星资料对热带气旋风雨监测研究进展 |
| 1.4 卫星资料同化在热带气旋研究中的进展 |
| 1.5 科学问题及论文主要结构 |
| 1.5.1 科学问题的提出 |
| 1.5.2 论文主要结构 |
| 第二章 基于云分类的一维变分微波仪器反演算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 一维变分微波反演平台介绍 |
| 2.2.1 观测资料预处理 |
| 2.2.2 一维变分原理介绍 |
| 2.2.3 输出结果的质量控制 |
| 2.3 场景自适应的背景场廓线 |
| 2.4 背景场协方差矩阵 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 NPP-ATMS仪器对热带气旋温湿结构的反演 |
| 3.1 ATMS仪器简介 |
| 3.2 基于ATMS仪器的云检测算法 |
| 3.3 飓风Irma热力结构的反演试验 |
| 3.3.1 ATMS仪器场景自适应的误差矩阵 |
| 3.3.2 飓风Irma内核区暖心结构的反演试验 |
| 3.4 多个例试验及误差分析 |
| 3.4.1 多个例试验设置简介 |
| 3.4.2 TC内核区温度结构反演多个例试验结果分析 |
| 3.4.3 TC内核区湿度结构反演多个例试验结果分析 |
| 3.5 基于多个例试验的反演结果误差量化分析 |
| 3.5.1 GPS下投式探空仪对飓风Harvey、Irma和 Maria的观测简介 |
| 3.5.2 TC内核区湿度结构反演多个例试验误差分析 |
| 3.5.3 通道选择对场景自适应反演结果的影响 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 风云三号D星微波仪器对热带气旋温湿结构的反演 |
| 4.1 风云三号D星微波仪器介绍 |
| 4.2 微波温度计和微波湿度计的偏差订正和云分类识别 |
| 4.2.1 微波温度计和微波湿度计的偏差订正 |
| 4.2.2 微波湿度计的云检测算法 |
| 4.3 微波温度计和微波湿度计对台风Maria的温湿结构反演结果 |
| 4.3.1 微波温度计对台风玛利亚温湿结构的反演 |
| 4.3.2 微波湿度计对台风玛利亚温湿结构的反演 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 风云三号D星微波仪器融合产品对热带气旋温湿结构的反演 |
| 5.1 风云3D微波仪器融合产品介绍 |
| 5.2 基于风云3D微波仪器融合产品的偏差订正和云检测 |
| 5.2.1 CMWS的偏差订正 |
| 5.2.2 CMWS的云检测 |
| 5.3 风云3D微波仪器融合产品对台风热力结构的反演试验 |
| 5.3.1 风云3D微波仪器融合产品对台风温湿结构反演的个例试验 |
| 5.3.2 风云3D微波仪器融合产品对台风温湿结构反演的批量试验 |
| 5.4 118 GHz频段通道对TC热力结构反演结果的影响分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 微波仪器反演资料在热带气旋研究中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 微波仪器反演资料在热带气旋定位定强中的应用 |
| 6.3 热带气旋水成物反演及降水估算 |
| 6.3.1 热带气旋水成物的反演 |
| 6.3.2 热带气旋降水率的反演 |
| 6.3.3 台风山竹反演降水的日变化信号 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文创新点及存在问题 |
| 7.2.1 论文创新点 |
| 7.2.2 存在问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）风云三号积雪覆盖产品评估（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究区域和数据 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 MODIS积雪产品 |
| 2.3 风云系列卫星积雪产品 |
| 3 评价指标 |
| 4 遥感影像数据评估检验 |
| 4.1 积雪产品时间序列检验 |
| 4.2 积雪产品空间分布检验 |
| 4.2.1 积雪像元数 |
| 4.2.2 评估指标空间分布 |
| 4.3 积雪覆盖率产品精度对比 |
| 4.3.1 2010~2014年月偏差 |
| 4.3.2 2010~2014年偏差 |
| 4.3.3 2010~2014年季节偏差 |
| 5 结语 |
四、2003风云产品（论文参考文献）
- [1]风云三号电离层掩星产品评估及气候学特征研究[D]. 谭广远. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2021(01)
- [2]风云三号微波湿度计台风降水云区资料的仿真和同化[D]. 窦芳丽. 中国气象科学研究院, 2021(02)
- [3]新一代气象卫星气溶胶资料同化在大气污染模拟中的应用研究[D]. 夏晓丽. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究[D]. 阿依尼格尔·亚力坤. 新疆大学, 2020
- [5]风云GNOS大气掩星资料处理方法与误差分析研究[D]. 廖蜜. 中国气象科学研究院, 2020(06)
- [6]星载光学成像仪快速辐射传输算法及其在模式评估中的应用研究[D]. 姚彬. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [7]深圳风云公司数据中心市场营销战略研究[D]. 马振兴. 兰州大学, 2020(01)
- [8]基于CLDAS的遥感积雪产品同化研究与应用[D]. 张帅. 南京信息工程大学, 2019(01)
- [9]使用风云三号D星微波仪器对热带气旋热力结构的反演研究[D]. 胡皓. 南京信息工程大学, 2019(01)
- [10]风云三号积雪覆盖产品评估[J]. 张帅,师春香,梁晓,贾炳浩,吴捷. 遥感技术与应用, 2018(01)