检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据的多维度评价与不确定性分析: 1; 作者陈明修张丽丽 +3 位作者余涛张文豪王春梅郭凡《航天返回与遥感》北大核心 2025年第1期94-108,共15页; 卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗... 展开更多; 关键词大气甲烷柱浓度(XCH_(4)) 温室气体观测卫星-2 哨兵-5P 不确定性分析空间分布覆盖度分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GOSAT卫星监测的中国华东地区CO_(2)时空分布特征及相关因素分析: 2; 作者陈春美刘琼 +3 位作者陈勇航朱晓东袁小慧刘鑫《中国环境监测》北大核心 2025年第2期229-239,共11页; 基于TCCON地基站CO_(2)柱浓度,验证了GOSAT监测的CO_(2)柱浓度L2级别数据集产品在中国的适用性,再结合ERA5气象数据、MERRA2气溶胶数据、归一化植被指数(NDVI)、碳排放量数据,分析了华东地区CO_(2)浓度时空分布特征及其影响因子。结果表... 展开更多; 关键词 CO_(2) GOSAT 中国华东地区时空分布影响因素; 在线阅读下载PDF 职称材料

卫星XCO_(2)产品覆盖度及时空变化比较: 3; 作者闫琛佘璐 +4 位作者黄涛马大为武丹冯自贤赵红红《中国环境科学》北大核心 2025年第7期3644-3653,共10页; 系统分析了OCO-3、OCO-2以及GOSAT卫星的大气CO_(2)柱浓度(XCO_(2))二级产品在中国的时空覆盖度及分布规律,并进行了综合比较.结果表明:OCO-3、OCO-2及GOSAT的二级XCO_(2)产品在中国的年均空间覆盖度分别为43.38%,21.19%,0.40%,月均覆... 展开更多; 关键词 XCO_(2) OCO-2 OCO-3 GOSAT 覆盖度; 在线阅读下载PDF 职称材料

不同卫星反演的大气CO_2浓度差异时空特征分析被引量：10: 4; 作者吴长江雷莉萍曾招城《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期331-337,共7页; 定量化分析不同遥感观测卫星所反演的大气CO_2浓度之间的差异,对于利用卫星遥感数据准确揭示全球大气CO_2浓度的时空变化特征具有重要的参考价值。利用CarbonTracker模型模拟的大气CO_2廓线数据对SCIAMACHY、GOSAT和OCO-2卫星反演的大气... 展开更多; 关键词大气CO2浓度 SCIAMACHY GOSAT OCO-2 模型模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GOSAT卫星的中国CO_(2)浓度时空特征分析被引量：6: 5; 作者葛钰洁肖钟湧《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期96-108,共13页; 采用温室气体观测卫星(GOSAT)傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO_(2)柱浓度L_(3)级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO_(2)柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO_(2)柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO_... 展开更多; 关键词 GOSAT卫星 CO_(2)柱浓度卫星遥感时空分析中国; 在线阅读下载PDF 职称材料

多源碳卫星近地面XCO_(2)及人为CO_(2)排放量特征分析被引量：1: 6; 作者张蕾夏志业李语诗《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期141-151,共11页; 为定量分析近地面XCO_(2)与人为碳排放的时空特征,文章首先使用GOSAT、OCO-2卫星长时间序列近地面XCO_(2)数据集分析成渝地区XCO_(2)时空特征;再对XCO_(2)浓度及人为CO_(2)排放量进行EMD时间维分解,分析四川、重庆、北京不同时间尺度的... 展开更多; 关键词 GOSAT OCO-2 XCO_(2) 集合经验模态分解成渝地区; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据的多维度评价与不确定性分析: 1; 作者陈明修张丽丽余涛张文豪王春梅郭凡; 机构北华航天工业学院遥感信息工程学院中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程实验室廊坊空间信息技术研发服务中心海南空天信息研究院海南省地球观测重点实验室; 出处《航天返回与遥感》北大核心 2025年第1期94-108,共15页; 基金河北省自然科学基金(D2022103002) 北华航天工业学院硕士研究生科研创新资助项目(YKY-2023-77) 海南省自然科学基金(423MS113)。; 文摘卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗卫星XCH_(4)数据在不同纬度带的分布及典型研究区的有效覆盖进行了定量分析。研究结果表明:1)Sentinel-5p卫星数据相较于GOSAT-2卫星数据,与TCCON数据之间具有更高的相关性(Sentinel-5p:R^(2)=0.8494;GOSAT-2:R^(2)=0.7707);2)两颗卫星数据在中低纬度带(50°S~50°N)数据分布比例高达70%;3)典型研究区Sentinel-5p卫星数据在典型研究区15 d累积覆盖效果优于GOSAT-2卫星(GOSAT-2:0.81%;Sentinel-5p:36.85%)。文章对两颗碳卫星XCH_(4)观测数据进行的多维度评价分析可为多源碳卫星时空融合及相关研究等提供参考。; 关键词大气甲烷柱浓度(XCH_(4)) 温室气体观测卫星-2 哨兵-5P 不确定性分析空间分布覆盖度分析; Keywords Methane column concentration(XCH_(4)) gosat-2 Sentinel-5p uncertainty analysis data spatial distribution coverage analysis; 分类号 V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GOSAT卫星监测的中国华东地区CO_(2)时空分布特征及相关因素分析: 2; 作者陈春美刘琼陈勇航朱晓东袁小慧刘鑫; 机构浙江理工大学建筑工程学院建筑绿色低碳技术浙江省工程研究中心东华大学环境科学与工程学院上海污染控制与生态安全研究院; 出处《中国环境监测》北大核心 2025年第2期229-239,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(41975029) 上海市生态环境局科研项目(沪科〔2021〕第2号)。; 文摘基于TCCON地基站CO_(2)柱浓度,验证了GOSAT监测的CO_(2)柱浓度L2级别数据集产品在中国的适用性,再结合ERA5气象数据、MERRA2气溶胶数据、归一化植被指数(NDVI)、碳排放量数据,分析了华东地区CO_(2)浓度时空分布特征及其影响因子。结果表明:GOSAT与TCCON观测的CO_(2)柱浓度在香河站和合肥站的观测差值为-0.07×10^(-6)和0.77×10^(-6),相关系数为0.77和0.81,年均绝对增长率差值为0.01×10^(-6)和0.89×10^(-6),GOSAT CO_(2)L2数据集在我国具有较好的适用性;2011—2021年全国CO_(2)柱浓度年均值由391.36×10^(-6)增至415.55×10^(-6),年均绝对增长率为2.20×10^(-6);华东区域的年均绝对增长率略高于全国均值,达2.23×10^(-6),且2011—2021年的CO_(2)柱浓度年均值居全国最高,达404.60×10^(-6);在季节和月变化上,春季最高,冬季次之,夏季最低,季节振幅为4.08×10^(-6),年内低值出现在8月或9月,而峰值主要出现在3月或4月;在空间分布上,除夏季外均呈现北高南低的趋势,长江三角洲地区的CO_(2)柱浓度较高,而江西和福建北部地区的CO_(2)柱浓度较低;CO_(2)柱浓度影响因素中,2 m露点温度、NDVI和碳排放量影响较大,2 m露点温度和NDVI为负相关因素(相关系数r<-0.4),碳排放量为正相关因素(r>0.4);太阳方位角、10 m垂直风速和100 m垂直风速影响相对较小(r<0.05)。; 关键词 CO_(2) GOSAT 中国华东地区时空分布影响因素; Keywords CO_(2) GOSAT East China Spatial-temporal distribution influencing factors; 分类号 X511 [环境科学与工程—环境工程] X823 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名卫星XCO_(2)产品覆盖度及时空变化比较: 3; 作者闫琛佘璐黄涛马大为武丹冯自贤赵红红; 机构宁夏大学地理科学与规划学院宁夏回族自治区遥感调查院; 出处《中国环境科学》北大核心 2025年第7期3644-3653,共10页; 基金宁夏回族自治区重点研发计划项目(2023BEG02043) 国家自然科学基金资助项目(42301415)。; 文摘系统分析了OCO-3、OCO-2以及GOSAT卫星的大气CO_(2)柱浓度(XCO_(2))二级产品在中国的时空覆盖度及分布规律,并进行了综合比较.结果表明:OCO-3、OCO-2及GOSAT的二级XCO_(2)产品在中国的年均空间覆盖度分别为43.38%,21.19%,0.40%,月均覆盖度分别为4.77%,2.43%,0.16%,且OCO-3月均覆盖度呈现显著的奇数月低,偶数月高的特点,奇数月覆盖度为2.23%,偶数月则高达7.31%;3个卫星产品的覆盖度呈现显著的空间分布差异,OCO-2和OCO-3在华南和华中地区的覆盖度显著低于东北,西北和华北地区,GOSAT在研究区的观测极为稀疏,主要集中在东部地区,OCO-3在省会,工业城市等区域形成20余个热点观测区域,表现出显著高的覆盖度和观测频次;2019~2022年间,3个卫星产品的年均XCO_(2)呈现一致的增加趋势,但年增量显著下降,3个产品都表现出春冬季XCO_(2)显著高于夏秋季的季节性规律;XCO_(2)年均值呈现东部高于西部,南部高于北部的空间分布特征,但不同卫星得到的XCO_(2)极值子区域不同,且同一子区域不同产品的XCO_(2)值也表现出显著差异.; 关键词 XCO_(2) OCO-2 OCO-3 GOSAT 覆盖度; Keywords XCO_(2) OCO-2 OCO-3 GOSAT coverage; 分类号 X511 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同卫星反演的大气CO_2浓度差异时空特征分析被引量：10: 4; 作者吴长江雷莉萍曾招城; 机构中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室中国科学院大学资源与环境学院美国加州理工学院地质与行星科学系; 出处《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期331-337,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFA0600303)资助; 文摘定量化分析不同遥感观测卫星所反演的大气CO_2浓度之间的差异,对于利用卫星遥感数据准确揭示全球大气CO_2浓度的时空变化特征具有重要的参考价值。利用CarbonTracker模型模拟的大气CO_2廓线数据对SCIAMACHY、GOSAT和OCO-2卫星反演的大气CO_2柱浓度数据进行校正,并通过计算卫星校正前后的差值分析不同卫星观测平台对大气廓线的响应差异。同时比较分析不同时空尺度的各卫星观测所刻画的大气CO_2柱浓度变化的差异。实验结果表明,SCIAMACHY的差值明显大于其他2颗卫星,且在低纬度和高纬度区域分别显示(-0.25±0.15)×10^(-6)和(-0.38±0.25)×10^(-6)的浓度差异。消除这些差异后,3颗卫星的CO_2柱浓度观测数据显示相似的季节变化、年变化特征以及相似的空间分布规律。研究结果表明,模型模拟数据可用来整合这3颗卫星由于观测仪器响应和时空尺度不同所引起的大气CO_2柱浓度数据间的差异。; 关键词大气CO2浓度 SCIAMACHY GOSAT OCO-2 模型模拟; Keywords atmospheric CO2 concentration SCIAMACHY GOSAT OCO-2 model simulations; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GOSAT卫星的中国CO_(2)浓度时空特征分析被引量：6: 5; 作者葛钰洁肖钟湧; 机构集美大学港口与海岸工程学院兰州大学资源环境学院; 出处《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期96-108,共13页; 基金集美大学国家基金培育计划项目资助项目(ZP2021019) 福建省自然科学基金计划资助项目(2021J01839)。; 文摘采用温室气体观测卫星(GOSAT)傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO_(2)柱浓度L_(3)级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO_(2)柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO_(2)柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO_(2)柱浓度产品精度较高,线性回归的r^(2)为0.99,线性方程斜率为0.98,平均偏差为0.11 mg/L。中国CO_(2)柱浓度呈现逐年增长的趋势,存在12个月的周期性季节性变化。2010、2020年区域年平均CO_(2)柱浓度分别约为389.30、412.62 mg/L,增长了23.32 mg/L,年平均增长率大约为0.58%。中国区域大气CO_(2)柱浓度的月变化存在明显的时空差异,最大值和最小值分别出现在4月和8月,2020年4月和8月的区域平均值分别为415.09、409.13 mg/L。中国区域CO_(2)柱浓度从东部沿海向西部逐级递减,且呈现明显的季节性变化,夏季高值主要集中在东南部沿海地区,冬季高值主要集中在华北地区。; 关键词 GOSAT卫星 CO_(2)柱浓度卫星遥感时空分析中国; Keywords GOSAT satellite CO_(2)column concentration remote sensing temporal and spatial analysis China; 分类号 X823 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多源碳卫星近地面XCO_(2)及人为CO_(2)排放量特征分析被引量：1: 6; 作者张蕾夏志业李语诗; 机构成都信息工程大学资源环境学院; 出处《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期141-151,共11页; 基金四川省科技厅重点研发项目(2022YFS0482) 风云卫星应用先行计划(2021)(FY-APP-2021.0306) +2 种基金山东省自然科学基金(2020SDQN04) 四川省社科“十四五”规划项目(SC22B155,YY0520200375); 文摘为定量分析近地面XCO_(2)与人为碳排放的时空特征,文章首先使用GOSAT、OCO-2卫星长时间序列近地面XCO_(2)数据集分析成渝地区XCO_(2)时空特征;再对XCO_(2)浓度及人为CO_(2)排放量进行EMD时间维分解,分析四川、重庆、北京不同时间尺度的变化特征。并用北京地面观测站点数据与卫星数据对比验证数据可靠性。结果表明:(1)201001-202112成渝地区近地面年均XCO_(2)浓度集中在389×10^(-6)~410×10^(-6)内,总体呈条带状分布,总年均增幅达19.6×10^(-6);XCO_(2)低值区位于西部、高值区位于中部及东部。(2)EMD及EEMD分解201001-202112成渝地区XCO_(2)后各IMF具有年际变化和季节变化的时间周期特性,RSE仍呈上升趋势。IMF1~IMF4为人为源碳排放,IMF5~IMF7为自然源碳排放。结果存在一定滞后性。(3)EMD分解201901-202012四川省、重庆、北京日尺度人为CO_(2)总排放量,新冠期间,人为CO_(2)排放量大幅降低,四川下降392.076 t,重庆下降306.277 t,北京下降87.651 t,下降结果不存在明显滞后性。; 关键词 GOSAT OCO-2 XCO_(2) 集合经验模态分解成渝地区; Keywords GOSAT OCO-2 XCO_(2) EEMD Chengdu-Chongqing area; 分类号 X51 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据的多维度评价与不确定性分析	陈明修张丽丽余涛张文豪王春梅郭凡	《航天返回与遥感》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于GOSAT卫星监测的中国华东地区CO_(2)时空分布特征及相关因素分析	陈春美刘琼陈勇航朱晓东袁小慧刘鑫	《中国环境监测》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	卫星XCO_(2)产品覆盖度及时空变化比较	闫琛佘璐黄涛马大为武丹冯自贤赵红红	《中国环境科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	不同卫星反演的大气CO_2浓度差异时空特征分析	吴长江雷莉萍曾招城	《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心	2019	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于GOSAT卫星的中国CO_(2)浓度时空特征分析	葛钰洁肖钟湧	《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多源碳卫星近地面XCO_(2)及人为CO_(2)排放量特征分析	张蕾夏志业李语诗	《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料