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大气驱动数据的融合插值研究——基于薄板平滑样条模型
作   译   者:李涛 出 版 日 期:2020-07-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:冯小贝 
书   代   号:G0191580 I S B N:9787121191589

图书简介:

本书基于薄板平滑样条模型,对格点大气驱动数据的建立方案进行介绍,并且对所采用的方案和最终数据产品进行评估。本书分为5章,主要内容包括:绪论,基本数据和方法原理,全球近地面气温场、相对湿度场、风速场和气压场的建立与评估,中国大气驱动数据集的建立与评估,总结与展望。
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    内容简介

    本书基于薄板平滑样条模型,对格点大气驱动数据的建立方案进行介绍,并且对所采用的方案和最终数据产品进行评估。本书分为5章,主要内容包括:绪论,基本数据和方法原理,全球近地面气温场、相对湿度场、风速场和气压场的建立与评估,中国大气驱动数据集的建立与评估,总结与展望。

    图书详情

    ISBN:9787121191589
    开 本:16开
    页 数:128
    字 数:156.0

    本书目录

    目    录  第1章  绪论 1  1.1  研究背景 1  1.2  国内外相关研究工作的进展 5  1.2.1  全球大气驱动产品 5  1.2.2  中国大气驱动产品 12  1.3  研究目标、研究内容和本书概览 15  1.3.1  研究目标 15  1.3.2  研究内容 16  1.3.3  本书概览 16  第2章  基本数据和方法原理 19  2.1  基本数据 19  2.1.1  台站观测数据 19  2.1.2  再分析数据 27  2.1.3  遥感数据 29  2.2  方法原理 30  2.2.1  基于薄板平滑样条模型建立驱动变量的趋势面 30  2.2.2  趋势面的残差订正 33  2.2.3  时间降尺度 34  2.2.4  空间拼接 36  2.2.5  订正场误差协方差的估算 36  2.2.6  评价指标 37  第3章  全球近地面气温场、相对湿度场、风速场和气压场的建立与评估 39  3.1  全球近地面气温场 39  3.1.1  格点场的建立 39  3.1.2  精度评估 40  3.2  全球近地面相对湿度场 43  3.2.1  格点场的建立 43  3.2.2  精度评估 44  3.3  全球近地面风速场 48  3.3.1  格点场的建立 48  3.3.2  精度评估 48  3.4  全球近地面气压场 52  3.4.1  格点场的建立 52  3.4.2  精度评估 52  3.5  单点的通用陆面模式模拟验证实例 55  3.5.1  通用陆面模式(CoLM)简介 55  3.5.2  所用数据 58  3.5.3  实验设计 62  3.5.4  实验结果 62  3.6  小结 68  第4章  中国大气驱动数据集的建立与评估 71  4.1  观测数据的预处理 71  4.2  近地面气温场 72  4.2.1  格点场的建立 72  4.2.2  方法验证和精度评估 73  4.3  近地面相对湿度场 79  4.3.1  格点场的建立 79  4.3.2  方法验证和精度评估 80  4.4  近地面风速场 83  4.4.1  格点场的建立 83  4.4.2  方法验证和精度评估 84  4.5  近地面气压场 87  4.5.1  格点场的建立 87  4.5.2  方法验证和精度评估 87  4.6  降水场 91  4.6.1  格点场的建立 91  4.6.2  方法验证和精度评估 91  4.7  辐射场 93  4.7.1  格点场的建立 93  4.7.2  方法验证和精度评估 94  4.8  小结 95  第5章  总结与展望 99  5.1  主要结论 99  5.2  本书的创新点 103  5.3  存在的问题和研究展望 104  参考资料 107
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    前     言

    前    言  陆面模式的模拟需要近地面大气数据作为驱动数据,这些数据的精度会直接影响模拟结果的准确性。目前,很多研究都直接使用再分析数据或者经过月尺度订正的再分析数据作为驱动数据。但这些驱动数据的时空分辨率不够高,不能满足气象、水文和生态等研究方向的要求。  本书应用薄板平滑样条模型和简单克里金方法,融合观测数据、再分析数据和遥感数据,建立了全球近地面气温场、相对湿度场、风速场和气压场(BNU全球陆面模式大气驱动数据),并且专门建立了一套包含7个变量的中国大气驱动数据集(BNU中国陆面模式大气驱动数据)。本书主要对格点大气驱动数据的建立方案进行介绍,并且对所采用的方案和最终数据产品进行评估。  应用陆面模式产生大范围、长时间序列的陆表水和能量收支数据,对于理解全球环境变化机制与人类活动的相互作用是必不可少的。而陆面模式的运行需要近地面大气数据(例如,近地面气温、相对湿度、风速、气压、降水、短波辐射和长波辐射)作为驱动数据。使用精确的大气驱动数据是改善陆面模式模拟结果的重要途径之一。目前驱动数据的质量和时空分辨率仍然是影响陆面模式模拟结果的重要因素。而现有的区域或者全球的驱动数据的时空分辨率往往不够高。因此,研究怎样融合观测数据、再分析数据、遥感数据来构建时空分辨率更高的大气驱动数据集是非常必要的。  在编写本书过程中,感谢恩师郑小谷教授的指导和帮助;感谢家人的支持;感谢中国(西安)丝绸之路研究院科学研究项目(2019ZD03)的资助;感谢西安财经大学学术著作出版项目的资助。  由于作者自身的知识局限性,书中难免有不妥之处或谬误之处,谨向广大读者表示歉意,并敬请读者批评指正。                                     西安财经大学   李涛
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