第1章 绪论 1
1.1 全球变化与碳循环系统 1
1.1.1 全球变化 1
1.1.2 碳循环系统 4
1.2 陆地生态系统碳循环的研究 9
1.2.1 陆地生态系统碳循环研究方法概述 11
1.2.2 陆地生态系统碳循环的研究历程 11
1.2.3 陆地生态系统碳循环影响因素研究 14
1.2.4 未来陆地生态系统碳循环研究的方向 16
1.2.5 陆地生态系统碳循环与数据同化 17
1.3 大气CO2数据同化系统发展历程 18
1.3.1 大气CO2数据同化系统发展历史 19
1.3.2 大气CO2数据同化系统的新发展：地基－卫星联合碳同化 20
1.4 本书主要内容 21
1.5 小结 22
主要参考文献 23
第2章 数据同化方法 32
2.1 数据与模型的不确定性 32
2.2 早期同化方法 34
2.3 变分方法 35
2.3.1 三维变分算法 35
2.3.2 四维变分算法 38
2.4 卡尔曼滤波算法 41
2.5 集合卡尔曼滤波算法 43
2.6 粒子滤波算法 45
2.7 数据同化算法分析 46
2.8 小结 48
主要参考文献 48
第3章 大气CO2同化技术 51
3.1 碳同化系统框架 51
3.1.1 先验通量 51
3.1.2 大气传输模型 51
3.1.3 大气CO2数据同化模型 53
3.2 碳同化方案 54
3.2.1 状态预报 54
3.2.2 状态分析 55
3.3 关键参数设定 56
3.3.1 滞后窗口 56
3.3.2 误差协方差矩阵 57
3.4 同化方法中的误差问题 57
3.4.1 误差来源 57
3.4.2 顺序同化方法中的误差问题 58
3.4.3 变分同化方法中的误差问题 59
3.5 小结 60
主要参考文献 60
第4章 大气CO2同化系统 62
4.1 Transcom 62
4.1.1 Transcom概述 62
4.1.2 Transcom算法 63
4.2 CarbonTracker 68
4.2.1 CarbonTracker概述 68
4.2.2 CarbonTracker算法 71
4.3 小结 74
主要参考文献 74
第5章 中国大气CO2同化系统 77
5.1 碳同化系统环境设定及改进 78
5.1.1 嵌套区设定 78
5.1.2 气候－植被分区设定 79
5.1.3 协方差膨胀 81
5.1.4 CT-China与陆面过程模型在线耦合 82
5.1.5 动态陆面模型DLM简介 82
5.1.6 CT-China与DLM在线耦合流程 84
5.1.7 CT-China与DLM在线耦合中碳通量分量的数据同化方法 85
5.2 输入数据 89
5.2.1 气象数据 89
5.2.2 先验通量数据 89
5.2.3 CO2观测数据 91
5.3 中国碳通量变化案例分析 96
5.3.1 模式输入与输出设定 96
5.3.2 模式结果验证 98
5.3.3 中国区碳源／汇结果分析 100
5.4 小结 109
主要参考文献 109
第6章 中国地基－卫星联合同化系统 112
6.1 大气CO2卫星遥感监测 112
6.1.1 GOSAT卫星 113
6.1.2 OCO卫星 113
6.1.3 其他CO2监测卫星 114
6.2 GOSAT卫星数据产品分析 115
6.2.1 GOSAT数据产品 116
6.2.2 GOSAT卫星数据的筛选和误差校正 116
6.2.3 GOSAT数据的不确定性分析 118
6.3 地基－卫星联合同化算法 127
6.3.1 卫星－地基CO2联合同化方案 127
6.3.2 同化循环 131
6.4 同化系统的设置及验证 133
6.4.1 模型输入与输出设置 133
6.4.2 同化系统的验证 135
6.5 卫星观测同化的敏感性分析 139
6.5.1 模型敏感性实验设置 139
6.5.2 模型敏感性分析 140
6.6 2010年中国碳通量案例分析 151
6.6.1 年平均碳源／汇分布 151
6.6.2 季节变化 155
6.6.3 卫星观测数据对中国陆地碳汇估算结果的影响 156
6.6.4 其他结果的对比 160
6.7 小结 160
主要参考文献 163
第7章 展望 167
7.1 存在问题 167
7.1.1 预报算子 167
7.1.2 大气传输模型的改进 168
7.1.3 同化算法的改进 168
7.2 未来发展方向 169
7.2.1 大气传输模型的伴随模型的开发 169
7.2.2 碳卫星数据联合同化 169
7.2.3 区域同化 170
7.2.4 多种温室气体联合同化 170
7.3 小结 170
索引 171