一、瓦里关大气本底观象台CO_2、CH_4观测过程的质量控制（论文文献综述）
王剑琼,祁栋林,薛丽梅[1]（2020）在《瓦里关全球大气本底站站址环境及部分观测要素变化特征》文中认为本文介绍了瓦里关全球大气本底站地理环境特征,总结分析了近年来该站的基本气象要素特征以及1994年—2017年该站CO2、CH4、CO和地面O3等观测数据的变化特征.结果显示,该站大气CO2、CH4和地面O3本底浓度年平均值逐渐增加,而CO浓度呈现略微下降的变化趋势.其中,CO2受陆地生物周期生长过程的影响,其季节变化表现出与国外观测结果及全球分布特点一致的冬春季偏高,夏秋季偏低的特征.CH4、CO的变化趋势与北半球的总体变化状况基本相符,但各年的增长率波动与全球平均状况有区别.地面O3受地形、长距离传输和平流层输入的影响表现出特有的季节变化特征,春末夏初浓度明显高于其他季节.后向轨迹分析表明该站冬春两季主要以北部和东北部气流输送为主,夏季以西部气流输送影响居多,而秋季作为夏季向冬季转化的过渡季节,各种天气系统交替影响,轨迹的空间分布较均匀.
鲁立江[2]（2020）在《区域高分辨率碳同化系统研发及人为碳排放估算研究》文中研究指明大气同化反演方法已被证明是获取地表碳源汇的有效方法之一。但是,当前开展的碳同化反演研究主要集中在全球或大洲等较大尺度,其空间分辨率较为粗放（通常以度为单位）,反演结果无法满足区域尺度碳源汇研究的精细化要求。主要原因有:（1）观测数据稀疏且时空分布不均匀;（2）高维、高分辨率运算导致反演系统对运算资源要求过高、运算效率太低。因此,当前亟需发展更高分辨率、更高效的区域碳同化反演系统,并在此基础上开展精细化的碳源汇估算研究。本文实现了POD4DVar（The Proper Orthogonal Decomposition based Four-Dimensional Variational Data Assimilation）高效同化算法和区域大气传输模型CMAQ的耦合,研发了区域高分辨率碳同化反演系统,命名为Tracers Tracker。根据CO传输特性及其变化规律,给出了CO通量反演的具体方法和实施步骤。针对观测数据匮乏导致区域CO2通量无法反演的问题,提出了基于CO2/CO排放比的CO2通量反演方法和基于CO2/CO浓度比的CO2通量反演方法。为检验Tracers Tracker系统在不同情景下的通量反演效果,选取了中国境内地理和气候条件不同、经济发展水平各异的上甸子区域和瓦里关区域进行了验证,实现了两个区域内CO和CO2通量的反演优化,对CO2人为通量和自然通量进行了定量区分。主要研究内容和成果如下:（1）基于POD4DVar高效同化算法,研发了区域高分辨率碳同化反演系统。POD4DVar是基于本征正交分解的四维变分同化方法,它用较少的基向量捕捉数据的时空演变特征,使高维运算问题可以在维度较低的环境下得到解决,克服了传统四维变分同化方法在开发和维护中的困难。本文实现了POD4DVar高效同化算法和区域大气传输模型CMAQ（The Community Multiscale Air Quality Model）的耦合,研发了区域高分辨率碳同化反演系统Tracers Tracker。对该系统进行了有效性验证,结果表明,Tracers Tracker系统可以有效吸收观测信息,较好地消除先验通量中的“误差”,明显提高后验模拟的准确性。（2）对研究区域内的CO通量进行了反演优化。本文发展了区域CO通量反演的具体方法,把Tracers Tracker系统应用到两个研究区域,基于区内31组CO地基浓度观测数据,反演得到了3 km分辨率CO通量。结果表明,CO后验通量明显高于先验通量,在上甸子区域和瓦里关区域分别增加了32.7%和62.3%。优化后的CO通量的变化规律也更符合实际,与先验模拟相比,后验模拟绝对误差均值在两个区域分别减小了23%和27%,相关系数均值在上甸子区域由0.6提升至0.79,在瓦里关区域由0.66提升至0.76。（3）提出了基于CO2/CO排放比的CO2通量反演方法,利用该方法在研究区域内开展了高分辨率CO2通量的反演和不确定分析。该方法克服了因CO2观测数据不足所导致的区域CO2通量无法反演的困难,利用当前已知排放清单中的CO2/CO伴生比例关系,将CO2/CO排放比作为状态变量参与到同化系统中,最终实现3 km高分辨率CO2通量的反演和优化。验证结果表明,该方法获取的CO2通量极大地优化了先验通量,有效减小了后验模拟误差,明显提升了CO2后验模拟与观测数据的相关系数。与先验模拟相比,后验模拟绝对误差均值在两个区域分别减小了65%和62%,相关系数均值在上甸子区域由0.67提升至0.88,在瓦里关区域由0.69提升至0.89。（4）提出了基于CO2/CO浓度比的CO2通量反演方法,利用该方法在研究区域开展了高分辨率CO2通量的反演和不确定分析。该方法针对CO2观测数据不足导致的区域CO2通量无法反演的问题,从当前较为有限的CO2、CO卫星及大气本底站观测数据中提取近地表CO2/CO混合浓度比,依据此浓度比及当前较为丰富的CO地基观测数据推算“CO2观测数据”,进而利用Tracers Tracker系统同化“CO2观测数据”反演得到高分辨率CO2通量,优化后的CO2通量空间分辨率提升至3 km。验证结果表明,该方法获取的CO2通量在少数时段可以优化先验通量,但整体上表现并不稳定。CO2后验模拟误差没有明显减小,在两个区域较先验模拟仅分别减小了2%和3%,与观测数据的相关性甚至出现了下降,上甸子区域相关系数均值由0.67下降为0.66,在瓦里关区域由0.69下降到0.68。（5）对CO2人为排放通量和自然通量进行了定量区分。结果表明,上甸子区域是明显的碳源,并且该区域碳源有逐年变大的趋势,基于CO2/CO排放比和浓度比反演的CO2后验总通量分别为36.5摩尔/秒和38.1摩尔/秒,人为、自然CO2排放比分别为4.9:1和5:1。瓦里关区域是较小的碳汇,并且该区域碳汇有逐年减小的趋势,基于CO2/CO排放比和浓度比反演的CO2后验总通量分别为-4.4摩尔/秒和-4.0摩尔/秒,人为、自然CO2排放比分别为1:2和1:1.8。该论文有图79幅,表36个,参考文献204篇。
刘云松[3]（2018）在《中国黄东海海域春季海表大气温室气体实验观测及浓度分布特征》文中研究表明基于2017年东方红2号科学考察船春季黄-东海航次,应用自主设计并集成的适用于海表大气二氧化碳、甲烷、一氧化碳和氧化亚氮的船基走航连续观测系统,该系统主要应用两台光腔衰荡光谱分析仪,首次在我国黄东海海域开展海表大气温室气体观测研究,弥补我国海域大气痕量气体观测的空白,对我国海洋温室气体观测研究具有科学的指导意义。实验室测试结果显示,该系统对CO2、CH4、CO和N2O观测的准确度分别优于0.13μmol·mol-1、0.24 nmol·mol-1、1.4 nmol·mol-1、1.4 nmol·mol-1,精密度分别优于0.07μmol·mol-1、0.12 nmol·mol-1、1.7 nmol·mol-1、0.2 nmol·mol-1。实践证明,该系统操作简便,运行稳定,可获取高频率高精度海表大气CO2、CH4、CO和N2O摩尔分数数据,并基于实际观测工作,初步优化建立了相应的数据质量控制和处理方法,进行观测数据校正,从而获得具有国际可比性的观测数据。此航次观测结果显示春季黄海和东海海表大气中CO2、CH4、CO和N2O的摩尔分数范围分别为（409.5-526.9）μmol·mol-1、（1885.9-2085.6）nmol·mol-1、（111.2-607.6）nmol·mol-1、（332.1-342.7）nmol·mol-1,平均值分别为（421.7±5.6）μmol·mol-1、（1954.4±2.1）nmol·mol-1、（247.0±13.3）nmol·mol-1、（333.5±0.2）nmol·mol-1,四种组分摩尔分数时空分布特征相似。走航观测期间,将大气中六氟化硫作为一种示踪组分,开展了海表大气六氟化硫离散采样观测和实验室测定工作,航行期间共收集到20个离散样品,测定结果显示观测期间黄东海海域海表大气中SF6摩尔分数范围为（9.5—14.0）×10-12 mol·mol-1,平均值为（10.5±1.3）×10-12 mol·mol-1,总体呈现近岸高,离岸较远浓度较低的分布特征,其中东海东北部和西南部出现两个高值区域,而其他海域如黄海南部、东海西北部以及东南部海表大气中SF6摩尔分数较低并且分布均匀,和同期观测到的海表大气CO2、CH4、CO和N2O摩尔分数浓度分布特征几乎一致,通过后向轨迹模拟计算分析,两个高值区域主要受韩国和我国东南沿岸陆源气团短距离低空输送的影响。通过NOAA HYSPLIT模型将观测的四种组分分成10个不同源区,发现我国黄海和东海海域海表大气CO2、CH4、CO和N2O摩尔分数春季分布特征主要与我国东部沿岸地区排放有关,再通过不同源区每对组分摩尔分数摩尔比分析不同源区的特点。气团来自北京和上海大城市区域的情况下,观测到的ΔCO/ΔCO2比值相对较高分别为25.99和25.35,ΔCH4/ΔCO比值相对较低分别为0.18和0.14,表明在观测期间CO排放主要来自这些地区。气团来自黄海和东海海域观测数据摩尔分数增强比与同纬度NOAA Marine Boundary Layer（MBL）几种组分参比值的摩尔分数增强比比较发现,这两个区域气团中四种成分摩尔分数主要是区域排放混合的结果。来自上海和青岛的气团观测到的N2O摩尔分数相对较高,并且波动较大。今后可开展不同季节观测航次,进行更系统和更深入的分析研究。
韦芬芬,韩珏靖,谢玉华[4]（2017）在《长三角城市站温室气体本底筛分方法初探及结果分析》文中研究指明本文对Picarro G2301超高精度CO2和CH4在线观测系统,探测高度为30m和50m的温室气体进行质控、处理、本底筛分及污染特征的研究。结果表明,经过质量控制后的有效数据占比较高,反映了该站点在选择的研究时间段内运行稳定,从观测记录上看,数据采集的有效性得到了保障。本底筛分结果表明,3?方法筛分结果保留了大部分数据,且得到的本底浓度明显高于MAF方法,且将3?判别标准修改为2?和?之后,得到的本底浓度依然高于MAF方法,表明了MAF方法优于3?方法。分析还表明,将MAF方法使用于日间大气混合时段,得到的结果则优于MAF方法。此外,在MAF方法上叠加0-1级风力剔除、及在此基础上叠加日间大气混合时段法,前者保留数据较后者多2倍多,但二者得到的浓度十分接近,前者略高于后者。此外,污染特征分析显示,经筛分后的本底值更为集中,符合大气充分混合后的状态;而污染值较分散,以数值较本底值高的污染源为主,即就比例而言,MAF筛分后的苏州排放源数据多于吸收汇数据,表明污染值以排放源为主。
冯冬霞,高晓清,周亚,杨丽薇,惠小英[5]（2017）在《青藏高原大气甲烷浓度时空分布变化特征》文中研究说明利用瓦里关大气本底站甲烷观测数据对美国Aqua卫星的AIRS观测结果进行对比分析,并分析研究了20032012年青藏高原对流层大气甲烷的时空分布特征,结果表明:1)AIRS观测结果与近地面观测资料变化趋势一致,存在显着的正相关关系,突变时间比较一致,可以用于青藏高原区域的甲烷浓度特征分析。2)青藏高原对流层甲烷浓度在空间分布上存在显着的西北—东南走向的低值带及其南北侧存在4个固定的高值中心,分别位于阿里、那曲、山南和玉树。3)青藏高原甲烷浓度呈现显着随高度而降低的趋势,年平均甲烷浓度分别为1.810ppm（1 ppm=10-6）、1.797 ppm和1.781 ppm。在对流层中层和中上层,甲烷浓度基本呈现低值带最低、南北侧均高的山谷型分布特征。在对流层层顶,以低值带为分界线,呈现明显的南高北低特征。4)青藏高原甲烷浓度随时间呈缓慢上升趋势,平均速度为0.0018 ppm/a,夏季上升最快,秋季上升最慢。5)青藏高原甲烷存在明显的单峰型季节变化特征,夏秋季高,冬春季低,与东部地区冬、夏双峰型特征不同,随着高度上升季节变化更为明显。
魏宁[6]（2017）在《基于卫星遥感的中国大气CO2浓度时空分布特征及其影响因素研究》文中研究表明全球气候变暖及其引起的极端天气事件已逐渐被大量科学研究证实,CO2浓度增长对全球变暖、气候变化的作用正受到广泛关注。对大气CO2浓度的观测手段、变化特征、影响机制研究成为大气科学的重要研究领域。本研究以中国大陆区域大气CO2浓度为研究对象,以卫星遥感获取的近地面（GOSAT）和对流层中层大气CO2浓度数据（AIRS）为主要数据源,结合地面站点观测数据验证CO2遥感观测精度,获取2010～2012年近地面和对流层中层大气CO2浓度时空变化特征,并分析二者之间的差异。在此基础上,基于近地面CO2浓度的时间序列特征,利用聚类分析方法探究我国近地面CO2浓度空间分布的区域差异,并结合碳源汇、气象要素、社会经济要素等多元数据,通过建立地理加权回归模型分析造成这种时空分异的驱动因素,探究研究区域内碳源汇分布特征及其对大气CO2浓度的影响。本研究的主要结论如下:（1）卫星遥感CO2数据精度:卫星遥感获取的大气CO2浓度数据与地面观测值有良好的时间波动一致性,地面观测站点的振幅高于遥感观测浓度,在区域背景站的相关系数更高。瓦里关站站点观测与GOSAT观测数据相关系数为0.85,与AIRS数据相关系数为0.59。与AIRS对流层中层浓度数据产品对比,GOSAT数据对大气CO2浓度的变化有较好的敏感性,能更好表达地表CO2排放与吸收信息。（2）近地面和对流层中层大气CO2浓度空间分布规律:2010～2012年间我国近地面浓度呈现东南高-西北低的特征,空间上存在两个高值中心,分别位于华中地区与云南南部地区,最高值为392.37ppm。近地面浓度纬向分布"南高北低"特征显着,最大峰值出现在29° N纬圈上。对流层中层浓度空间分布特征与近地面浓度特征相反,高值区出现在我国北方,最高值为393.7ppm,最低值为389ppm,出现在西藏中部。纬向分布呈"北高南低"的特征,其中最大峰值出现在44° N纬圈上。聚类分析将全国分为7个近地面浓度值相近且具有相同波动特征的区域,与我国的气候类型分布有明显的空间一致性。（3）近地面和对流层中层大气CO2浓度时间变化特征:2010～2012年我国近地面及对流层中层浓度值逐渐上升,年均增长都为1.8～2.2 ppm。从季节变化来看,近地面浓度最高值出现在春季,最低值出现在夏季。对流层中层浓度则为春夏季节浓度高于秋冬季节。受高空的大气垂直混合作用影响,对流层中层浓度值相对于近地面有明显的滞后效应。基于聚类分析及典型城市时间变化分析结果发现,受地理位置等环境因素影响,不同区域间时间变化差异明显。（4）近地面大气CO2浓度的影响因素:碳排放量与大气CO2浓度在区域尺度上的关系明显,不同聚类之间呈现对数关系的显着正相关,决定系数R2=0.87（p<0.01）。植被及气温的季节波动解释了大气CO2浓度的时间变化规律,全国大部分地区呈显着的负相关关系。海拔高度分级结果显示在海拔低于1000米及1500米至2500米范围出现两个浓度高值区,与人口和GDP的高程分布趋势一致,大气的稀释作用对近地面CO2浓度时间变化作用不明显。（5）基于地理加权回归模型的近地面大气CO2模拟:地理加权回归模型结果显示影响大气CO2浓度的因素包括碳排放量、植被指数、高程、温度、人口密度、GDP及稀释指数。地理加权回归模型的模拟结果(R2=0.83,p<0.01 显着高于全局线性回归模型（R2=0.73,p<0.01）。全国范围内对CO2浓度影响较大的因素主要包括碳排放量、植被指数,高程、气温以及社会经济因素的影响也普遍存在,稀释指数对近地面大气CO2浓度的影响仅出现在秋季,人为碳排放在我国东部地区对大气CO2浓度表现出明显的促进作用。本研究可为客观认识我国近地面与对流层大气CO2浓度时空分布特征,定量地揭示各类驱动因素对我国近地面大气CO2浓度的影响程度提供参考。
阿力木·阿巴斯[7]（2016）在《肖塘地区大气CO2浓度观测及其卫星反演资料比较分析》文中研究说明近年来,温室气体比例增高引起的气候变暖问题已引起了国际社会的广泛注意。本研究以中国新疆塔克拉玛干沙漠北缘流动沙漠—古河床过渡带肖塘地区为研究靶区,利用肖塘气象站20113年10月、2012年8月份涡动相关观测系统数据、10m梯度探测数据、2012年GOSAT数据和2013年Carbontracker发布的大气CO2浓度反演数据,对塔克拉玛干沙漠北缘过渡带的大气CO2浓度的时空变化特征进行了分析,得出了以下几个结论:1)塔克拉玛干沙漠肖塘地区大气CO2浓度昼夜变化明显,呈“单峰型”变化规律。最高值出现在12:30,最小值出现在07:30,变化范围为377.61385.51ppm,平均值为382.19ppm。2)瓦里关与肖塘地区大气CO2浓度之间存在一定的差异性。瓦里关大气CO2浓度明显高于肖塘地区,最高值相差为5.47ppm,最小值相差为22.44ppm,平均值相差为13.85ppm。3)19952005年瓦里关大气本地站大气CO2浓度年平均变化具有连续上升趋势,变化范围为362.31398.63ppm,线性增长率为1.9﹪,从1995年到2014年CO2年平均浓度上升了34.17ppm。瓦里关大气CO2平均浓度月变化比较明显,最高值出现在4月份,最小值出现在8月份,14月份具有连续增长趋势,48月份具有下降趋势,812月份具有增长趋势。瓦里关大气CO2浓度具有季节变化特征。春季大气CO2浓度高于其它季节,夏季最低,冬季的浓度明显高于夏季和秋季。4)3m高度大气CO2浓度和0.5m、1m、2m、4m、10m不同高度空气温度之间相关系数R分别为0.946、0.956、0.959、0.962、0.957,两者呈正相关关系。4m高度空气温度和大气CO2浓度的相关性最好,其次是2m,0.5m高度空气温度和大气CO2浓度的相关性水平最低。气压与大气CO2浓度呈负相关关系。大气CO2浓度与不同高度相对湿度的相关系数R分别为0.974、0.972、0.970、0.967、0.954,两者呈负相关关系。3m高度大气CO2浓度和0.5m高度相对湿度的相关性最好,其它个层次之中高度越高相关性越不好。高度越高风速越大,白天的风速明显高于夜间,一天之内具有一个峰值。0:003:00,大气CO2浓度与风速呈正相关性;03:0008:00,两者呈负相关性;08:0012:00,两者呈正相关。14:0023:30,风速的变化对大气CO2浓度基本上不起作用。5)GOSAT反演的数据和肖塘气象站地面观测数据之间存在一定的差异性。最大值之间的差异分别为2.83ppm、0.13ppm、0.61ppm、2.02ppm及0.48ppm,最小值之间的差异分别为4.5ppm、3.4ppm、2.16ppm、2.39ppm及1.76ppm,平均值之间的差异分别为3.82ppm、2.44ppm、0.52ppm、0.36ppm及1.28ppm。根据数据分解结果可知,两种数据平均值之间的差异基本上都小于4ppm,GOSAT反演的数据可用于肖塘地区。6)GOSAT反演的数据分析结果显示,大气CO2浓度不仅在各月之间存在差异而且一个月之内的各个日子里也存在相对的差异性。1月波动性变化比较明显,4月大气CO2浓度波动变化范围很小但是其平均浓度明显高于其他月份,7月具有下降趋势,10月具有逐渐增高趋势。7)GOSAT反演的大气CO2浓度月平均变化具有明显的月变化特征。从1月到2月具有增高趋势,25月之间基本上保持相似的浓度水平,58月逐渐下降,8月份达到一年之内的最低水平,810月份具有逐渐增高趋势。8)GOSAT反演的大气CO2浓度具有明显的季节变化特征,春季大气CO2浓度最高,其次是冬季,最低是夏季,秋季比夏季稍微高一点。9)肖塘地区地面观测数据和carbontracker反演的遥感数据之间的最小值、最大值和平均值差异都大于4ppm。
刘鹏,张国庆,王剑琼,吴昊,李宝鑫,王宁章[8]（2014）在《瓦里关大气二氧化碳和甲烷时间变化特征》文中研究表明于20092010对瓦里关山大气二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）进行了连续观测.结果表明,瓦里关山夏季频繁受到区域排放的影响,大约17%的CO2浓度标识为污染浓度.20092010年CO2平均浓度390.72×10-6,较19952008年高17.4×10-6;20092010年CH4中位浓度为1851.11×10-9,较20022006年高16×10-9,意味着区域内CO2和CH4的排放仍在不断增加.利用遗传算法改进的神经网络模型插补数据获得了完整的空气温度、风速、CO2和CH4浓度时间序列,并对时间序列展开了傅立叶分析.在天时间尺度,由于太阳活动的逐日变化,气象因子、CO2和CH4功率谱在24 h和12 h有着非常明显的谱峰.在月时间尺度,CO2浓度在30 d的周期内有明显的谱隙,意味着气象和物候因素在这个时间尺度上对CO2浓度的影响并不明显.
方双喜,周凌曦,许林,姚波,刘立新,夏玲君,王红阳[9]（2012）在《我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征》文中研究表明利用基于光腔衰荡光谱（CRDS）技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2009～2010年在青海瓦里关、浙江临安、北京上甸子和黑龙江龙凤山这4个世界气象组织全球大气观测网（WMO/GAW）大气本底站对大气CH4进行了在线观测.临安站在所有季节中CH4浓度都表现出类似的日变化趋势,即浓度在每日～05:00（北京时间）达到最高值,在～14:00为最低.夏季龙凤山站CH4浓度表现出类似的规律,但其日变化振幅较大,达到216.8×10-9（摩尔分数,下同）.上甸子站春、秋、冬季CH4浓度呈现类似变化趋势,但夏季日平均值较高,在晚间～20:00达到最高值,瓦里关站四季CH4浓度日变化均不明显.3个区域本底站（临安、上甸子和龙凤山）全年CH4本底浓度存在明显的变化,临安站CH4本底浓度在7月达到全年最低水平.龙凤山站则表现出相反的趋势,在8月达到全年最高值,其全年浓度表现出"W"型变化.冬季龙凤山和上甸子站CH4浓度高于春季和秋季.瓦里关站全年浓度变化较小,月平均浓度振幅仅为11.5×10-9.临安、上甸子和龙凤山3个区域本底站夏季CH4非本底数据占总数据的比例>70%.为分析气团传输的影响,对4站夏季高浓度时刻（瓦里关:CH4>1 870×10-9,龙凤山CH4>2 100×10-9,临安CH4>2 150×10-9,上甸子CH4>2 050×10-9）对应的气团轨迹进行聚类分析表明,夏季出现的高浓度CH4观测数据可能主要由气团传输所引起.
张兴赢,白文广,张鹏,王维和[10]（2011）在《卫星遥感中国对流层中高层大气甲烷的时空分布特征》文中提出利用美国Aqua卫星的AIRS遥感资料,分析了2003～2008年中国地区对流层中高层大气甲烷的时空分布特征.研究发现,AIRS观测结果与近地面观测资料变化趋势一致,与地基遥感的误差在1.5%以内.受近地层自然排放与人为活动的共同影响,中国对流层甲烷在垂直分布上呈现典型的变化趋势:随着高度的增加甲烷浓度下降.甲烷在我国东部和北部地区具有明显的双峰季节变化特征,最高值存在夏季,次高值出现在冬季,与近地面观测结果一致,而南部地区冬季没有显着增加的人为来源,西部地区人为活动稀少,因此在南部和西部地区的甲烷高值只出现在自然源排放强烈的夏季.中国地区的对流层中高层的甲烷与北半球的几个主要地区变化趋势一致,均在2007年之前保持相对稳定,在2007年后有一个明显的增长,但是中国的增长速度较其他地区更为显着,其中2006～2008年期间的增长速率与我国近地面观测结果相近.
二、瓦里关大气本底观象台CO_2、CH_4观测过程的质量控制（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、瓦里关大气本底观象台CO_2、CH_4观测过程的质量控制（论文提纲范文）
（1）瓦里关全球大气本底站站址环境及部分观测要素变化特征（论文提纲范文）
| 1 实验部分(Experimental section) |
| 2 结果与讨论(Results and discussion) |
| 2.1 基本气象要素变化特征 |
| 2.2 瓦里关站气流轨迹的区域分布和季节变化特征 |
| 2.3 瓦里关站大气成分长期观测要素数据分析 |
| 2.3.1 大气CO2本底浓度的变化特征 |
| 2.3.2 大气CH4本底浓度的变化特征 |
| 2.3.3 大气CO本底浓度的变化特征 |
| 2.3.4 近地层O3本底浓度的变化特征 |
| 3 结论(Conclusion) |
（2）区域高分辨率碳同化系统研发及人为碳排放估算研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 研究区域及数据 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 数据介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 同化反演系统构建方案及框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关理论 |
| 3.3 支持模型及平台 |
| 3.4 同化反演系统构建方案 |
| 3.5 评价指标 |
| 3.6 系统有效性验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 同化反演系统敏感性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 敏感性实验设计 |
| 4.3 扰动样本实验 |
| 4.4 边界场实验 |
| 4.5 滞后窗口实验 |
| 4.6 化学机制实验 |
| 4.7 空间分辨率实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 区域高分辨CO通量反演研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据准备 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.4 结果及讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 区域高分辨率CO_2通量反演研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据准备 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.4 结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论及展望 |
| 7.1 主要工作及结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 系统核心代码及运行界面 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）中国黄东海海域春季海表大气温室气体实验观测及浓度分布特征（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 引言 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容及意义 第二章 观测系统、数据处理和质量控制 |
| 2.1 观测系统 |
| 2.1.1 系统组成及调试 |
| 2.1.2 走航观测 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 海表CO_2、CH_4、CO和N_2O观测数据校正 |
| 2.2.2 数据质量控制 |
| 2.3 数据同化 |
| 2.4 本章小结 第三章 春季黄东海海域温室气体浓度分布特征 |
| 3.1 海表大气CO_2,CH_4,CO和N_2O浓度分布 |
| 3.2 基于HYSPLIT模型探究主要排放源区 |
| 3.3 大气SF_6离散采样观测结果 |
| 3.4 本章小结 第四章 研究分析不同源区的排放特征 |
| 4.1 不同源区气体间的相关性分析 |
| 4.1.1 分析方法 |
| 4.1.2 来自不同源区气团特征分析 |
| 4.2 结合SF_6示踪物分析高值区域 |
| 4.3 本章小结 第五章 结果与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 参考文献 致谢 个人简历 |
（5）青藏高原大气甲烷浓度时空分布变化特征（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数据资料 |
| 2.1 AIRS甲烷遥感产品 |
| 2.2 地面甲烷观测资料 |
| 3 结果讨论与分析 |
| 3.1 AIRS甲烷浓度观测结果与地面观测数据的对比分析 |
| 3.2 青藏高原甲烷空间分布特征 |
| 3.3 青藏高原甲烷时间演变特征 |
| 4 结论 |
（6）基于卫星遥感的中国大气CO2浓度时空分布特征及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1. 引言 |
| 1.1.1. 研究背景 |
| 1.1.2. 研究意义 |
| 1.2. 大气CO_2浓度国内外研究现状 |
| 1.2.1. 大气CO_2浓度的研究方法 |
| 1.2.2. 大气CO_2浓度的时空分布特征 |
| 1.2.3. 大气CO_2浓度的主要影响因素 |
| 1.3. 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1. 研究目标与研究内容 |
| 1.3.2. 技术路线 |
| 1.3.3. 论文结构 |
| 第二章 研究数据与方法 |
| 2.1. 研究区域和数据来源 |
| 2.1.1. 研究区域概况 |
| 2.1.2. 数据来源与处理 |
| 2.2. 研究方法 |
| 2.2.1. K均值聚类 |
| 2.2.2. 地理加权回归模型 |
| 第三章 近地面和对流层中层大气CO_2浓度空间分异特征 |
| 3.1. 基于NOAA/ESRL和ChinaFLUX的卫星遥感大气CO_2浓度验证 |
| 3.2. 基于GOSAT近地面大气CO_2浓度空间分布特征 |
| 3.3. 对流层中层大气CO_2浓度空间分布 |
| 3.4. 基于GOSAT和AIRS的中国区域大气CO_2空间分布差异分析 |
| 3.5. 基于聚类分析的我国近地面CO_2浓度空间分区 |
| 第四章 近地面和对流层中层大气CO_2浓度时间变化特征 |
| 4.1. 近地面大气CO_2浓度变化 |
| 4.2. 对流层中层大气CO_2浓度变化 |
| 4.3. 基于GOSAT和AIRS的中国区域大气CO_2时间特征差异分析 |
| 第五章 大气CO_2浓度时空分布特征的影响因素及模拟研究 |
| 5.1. 碳源汇特征对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.1.1. 碳源与近地面大气CO_2浓度的关系 |
| 5.1.2. 碳汇与近地面大气CO_2浓度的关系 |
| 5.2. 自然环境对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.2.1. 海拔高度对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.2.2. 气温对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.2.3. 稀释指数对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.3. 基于地理加权模型的大气CO_2浓度驱动因素研究 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1. 主要结论 |
| 6.2. 研究中存在的不足 |
| 6.3. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）肖塘地区大气CO2浓度观测及其卫星反演资料比较分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 研究大气CO_2浓度的意义 |
| 1.2.2 研究塔克拉玛干沙漠北缘过渡带大气CO_2浓度的意义 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究目的和研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 塔克拉玛干沙漠概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地质地貌特征 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.2 肖塘气象站基本概况 |
| 3 研究资料与方法 |
| 3.1 实验设备 |
| 3.1.1 涡动系统简介 |
| 3.1.2 肖塘气象观测站 10m塔梯度探测系统简介 |
| 3.2 数据 |
| 3.2.1 数据介绍 |
| 3.2.2 数据质量控制 |
| 3.3 研究方法 |
| 4 肖塘地区大气CO_2浓度日变化特征 |
| 4.1 大气CO_2浓度日变化 |
| 4.2 肖塘大气CO_2浓度日际变化特征 |
| 4.3 肖塘大气CO_2浓度与瓦里关大气CO_2浓度比较 |
| 4.3.1 瓦里关大气本底站大气CO_2浓度的年变化特征 |
| 4.4 瓦里关大气CO_2浓度季节变化特征 |
| 4.5 肖塘与瓦里关进行对比 |
| 4.6 小结 |
| 5 肖塘地区大气CO_2浓度影响因子分析 |
| 5.1 温度对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.2 气压对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.3 相对湿度对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.4 风速对大气CO_2浓度的影响 |
| 5.5 小结 |
| 6 卫星反演大气CO_2浓度在肖塘地区的适用性分析 |
| 6.1 GOSAT卫星产品的适用性 |
| 6.1.1 GOSAT反演的大气CO_2浓度在新疆的空间分布特征 |
| 6.1.2 卫星反演的大气CO_2浓度和肖塘站观测数据进行比较 |
| 6.1.3 GOSAT反演的大气CO_2浓度月变化和季节变化特征 |
| 6.2 CARBONTRACKER卫星产品的适用性 |
| 6.2.1 CARBONTRACKER反演的大气CO_2浓度跟肖塘进行比较 |
| 6.2.2 CARBONTRACKER数据大气CO_2浓度季节变化特征 |
| 6.3 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文情况 |
| 后记 |
（8）瓦里关大气二氧化碳和甲烷时间变化特征（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 采样站位及采样时间 |
| 1.2 测定方法 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 大气CO2和CH4的时间序列变化 |
| 2.2 大气CO2和CH4的功率谱 |
| 2.2.1 快速傅立叶变化和数据插补 |
| 2.2.2 气象因子的功率谱 |
| 2.2.3 CO2和CH4的功率谱 |
| 3 结论 |
（9）我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 采样点 |
| 1.2 系统设计 |
| 1.3 数据处理 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 日变化 |
| 2.2 季节变化 |
| 2.3 气团传输及影响 |
| 3 结论 |
（10）卫星遥感中国对流层中高层大气甲烷的时空分布特征（论文提纲范文）
| 1 数据资料 |
| 1.1 AIRS甲烷遥感产品 |
| 1.2 地面甲烷观测资料 |
| 2 结果讨论与分析 |
| 2.1 AIRS甲烷数据的地基验证 |
| 2.2 中国甲烷空间分布特征 |
| 2.3 中国甲烷季节变化特征 |
| 2.4 中国甲烷长期变化趋势 |
| 3 结论 |
四、瓦里关大气本底观象台CO_2、CH_4观测过程的质量控制（论文参考文献）
- [1]瓦里关全球大气本底站站址环境及部分观测要素变化特征[J]. 王剑琼,祁栋林,薛丽梅. 环境化学, 2020(08)
- [2]区域高分辨率碳同化系统研发及人为碳排放估算研究[D]. 鲁立江. 中国矿业大学, 2020(03)
- [3]中国黄东海海域春季海表大气温室气体实验观测及浓度分布特征[D]. 刘云松. 中国气象科学研究院, 2018(11)
- [4]长三角城市站温室气体本底筛分方法初探及结果分析[A]. 韦芬芬,韩珏靖,谢玉华. 第34届中国气象学会年会 S9 大气成分与天气、气候变化及环境影响论文集, 2017
- [5]青藏高原大气甲烷浓度时空分布变化特征[J]. 冯冬霞,高晓清,周亚,杨丽薇,惠小英. 气候与环境研究, 2017(03)
- [6]基于卫星遥感的中国大气CO2浓度时空分布特征及其影响因素研究[D]. 魏宁. 华东师范大学, 2017(01)
- [7]肖塘地区大气CO2浓度观测及其卫星反演资料比较分析[D]. 阿力木·阿巴斯. 新疆师范大学, 2016(08)
- [8]瓦里关大气二氧化碳和甲烷时间变化特征[J]. 刘鹏,张国庆,王剑琼,吴昊,李宝鑫,王宁章. 环境科学, 2014(09)
- [9]我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征[J]. 方双喜,周凌曦,许林,姚波,刘立新,夏玲君,王红阳. 环境科学, 2012(09)
- [10]卫星遥感中国对流层中高层大气甲烷的时空分布特征[J]. 张兴赢,白文广,张鹏,王维和. 科学通报, 2011(33)