基于数据同化的地表温度时间序列重构

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1、中图分类号里2三2UDC硕士学位论文学校代码!Q三三三密级公珏基于数据同化的地表温度时间序列重构TimeSeriseReconstructionofSurfaceTemperatureBaseonDataAssililation作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：=，!：1‘LIJ桑墒工程硕士测绘工程地球科学与信息物理学院张山山副教授江东副研究员答辩委员会主席丝型窆中南大学2013年5月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

2、果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：导师签撕日期：职年—工月互日基于数据同化的地表温度时间序列重构摘要：由于云、气溶胶、太阳高度角和地

3、物双向性反射等的影响，造成了遥感反演的地表能量参数在时间、空间上的缺失，会严重影响陆面过程模拟的精度。时间序列数据重构的主要目的，是利用多种统计和数值分析方法，模拟参数的季节／年度变化规律，从而插补缺失观测值，优化时间序列数据，为相关研究提供更加完备的数据基础。传统的地表能量平衡参数时间序列重构的方法主要包括平均昼夜变化法、非线性回归方法、查表法、动态线性回归方法和人工神经网络方法等。针对当前数据重构方法中存在的精度不稳定、效果差、评价方法简单等问题，以基于静止气象卫星GMS一5反演的每日地表温度数据为研究对象，提出了一种基于数据同化的地表温度时间序列重构思路：以卡尔曼滤波为同化算法，持续引

4、入研究区域每日地面观测值对反演地表温度值进行修正，最终获得一套完整的、全局效果最优的地表温度时间序列数据集。该方法经过计算机程序实现后，在我国京津冀地区进行了应用和校验。研究结果表明，重构后地表温度数据一系列的均值和均方根误差精度都有明显提高，优化后的地表温度值与地面观测值的时间序列变化规律之间比优化前表现出更高的一致性，从而构建空间完备与时间连续的地表温度数据集。本论文提出的方法为地表能量参数时间序列重构提供了新的解决途径，将在更多的区域进行校验和推广。图18幅，表12个，参考文献65篇关键词：数据同化；地表温度；时间序列重构；卡尔曼滤波分类号：P237IITimeSeriseRecons

5、tructionofSurfaceTemperatureBaseonDataAssililationAbstract：Thesatellite—derivedenvironmentalparametersplayimportantrolesinglobalchangeandregionalresourcesandenvironmentresearches．Atmosphereeffectsandsensorlimitationsoftenleadtodataproductsofinherentlyvariablequality．reconstructionaretoremoveThemain

6、goalsoftimeseriesdatacloudaffectedobservationsandcreategaplessdatasetataprescribedtimewithmultiplespatial—temporalinterpolationandstatisticalmethods．Theconventionalreconstructingalgorithmsincludemeandiurnalvariation(MDV)，nonlinearregressions(NLR)，lookuptables(LUT)，dynamiclinearregression(DLR)，artif

7、icialneuralnetwork(ANN)andSOon．111epaperaimstodevelopanalgorithmoftimeseriesreconstructionofsurfacetemperaturebasedondataassimilationaccordingtOthecurrentexistingproblemsofprecisioninstability,resultsunsati