使用CO评估卫星与地面观测在数据同化系统中的一致性
编号：221
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更新：2021-06-09 22:02:30 浏览：579次
张贴报告
摘要
空基与地基观测数据显示近年来中国CO浓度呈下降趋势，这与政府采取的清洁空气政策有关。我们构建了基于GEOS-CHEM模式和集成卡尔曼滤波算法的区域空气污染数据同化系统，直接优化中国区域尤其是监测站密集的城市群尺度的CO模拟，消除反演分析中初始条件的偏差，并通过调整地面观测数据以减小模式与地面观测不匹配导致的系统偏差的影响，使卫星、地面观测数据在模式中具有良好的一致性，为后期利用不同观测信息反演CO特征变化作准备。结果显示，在2015-2019年期间，两种观测数据的同化均可以改善模式先验。同化卫星数据的结果表明：在柱总量上能够改善模式先验与卫星观测之间的负偏差，反映出大气中CO柱浓度下降的趋势。同化地面观测数据的结果表明：监测站密集区域的地表CO值具有与地面站观测值近似的下降趋势，且其趋势变化的空间分布也与地面观测值的较为一致。这表明我们的数据同化系统能够捕捉与观测数据一致的时空变化，可以被用于后期的反演排放工作中。
关键字
基于GEOS-CHEM模式和集成卡尔曼滤波算法的区域空气污染数据同化系统
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