申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

申请日：2022-06-13

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN115876948B

主分类号：G01N33/00

分类号：G01N33/00;G01S19/39;G16C20/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.23#著录事项变更;2023.04.18#实质审查的生效;2023.03.31#公开

摘要：本发明公开了一种基于卫星柱浓度和4D‑LETKF混合同化算法的碳卫星同化系统及其构建方法。构建方法包括：搜集先验CO2通量数据并预处理；配置GEOS‑Chem模型；对GOSAT和OCO‑2碳卫星数据进行降维、质量控制和筛选；研发4D‑LETKF混合同化算法，将其引入GEOS‑Chem模型，并对CO2浓度和通量交替优化，构建成基于卫星柱浓度和4D‑LETKF混合同化算法的碳卫星同化系统。本发明充分利用多源卫星柱浓度数据，通过4D‑LETKF混合同化算法，实现全球多时次、超大数据流的碳卫星同化系统，获得全球2°×2.5°网格尺度、逐日优化的CO2通量反演数据和高精度的近地表和各层CO2浓度数据。

主权项：1.基于卫星柱浓度和4D-LETKF混合同化算法的碳卫星同化系统的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括如下步骤：1搜集先验CO2通量数据，并对搜集的数据进行格式转换、单位转换、时间分配系数、时空升降尺度的预处理；其中，先验CO2通量数据包括人为排放、生态碳汇、海洋碳汇和火烧CO2通量数据；2配置GEOS-Chem模型，引入步骤1预处理后的数据，进行全球大气CO2浓度的时空模拟与验证分析；3收集GOSAT和OCO-2碳卫星数据，基于地基观测数据对收集的碳卫星数据进行质量控制和筛选，以及不同卫星数据的交叉验证，得到联合数据集，并对GOSAT和OCO-2碳卫星的CO2柱浓度数据进行同化前预处理；其中，对GOSAT和OCO-2碳卫星数据的质量控制和筛选方法为：应用限定质量标记参数阈值的方法，以及结合警示等级小于2个标准差σ的筛选方法进行碳卫星数据过滤；4基于LETKF局地顺序同化框架，引入4D-Var连续同化算法，形成4D-LETKF混合同化算法，将该4D-LETKF混合同化算法引入GEOS-Chem大气传输模型，对CO2模拟浓度进行优化，并对优化算法效率和效果进行评估；其中，4D-LETKF混合同化算法形成方法为：在LETKF方法的每次同化循环中，每个网格中的状态变量的平均值表示为： 其中，为背景集合平均；矩阵Xb是背景集合扰动，第i列为i＝1,…k,k是集合大小；yo为观测向量；为观测映射观测算子；其中矩阵为在集合空间中的分析误差协方差，Yb为观测算子矩阵，R为观测误差协方差矩阵，包含观测误差、模型积分误差以及模型代表性误差；ρ为背景误差协方差膨胀比例因子；每个网格的分析集合扰动计算为：分析集合表示为背景集合扰动和背景集合平均的某种线性组合：其中，为权重向量；5基于4D-LETKF混合同化算法的和GEOS-Chem大气传输模型，实现CO2浓度和通量的交替优化，最终构建成基于卫星柱浓度和4D-LETKF混合同化算法的碳卫星同化系统，由所述碳卫星同化系统生成逐日的覆盖全球、网格尺度上优化的CO2通量反演数据和高精度的近地表和各层CO2浓度数据；其中，CO2浓度和通量的交替同化方法为：首先固定CO2浓度初始场，使背景通量集合驱动GEOS-Chem模型模拟，观测窗口内产生的预报浓度集合与相对应时刻的卫星CO2柱浓度观测对比，进而对分析时刻的通量状态进行更新；然后采用优化的通量值作为固定驱动场，扰动的初始浓度作为背景集合状态，使GEOS-Chem模型向前预报，同样将产生的预报浓度与对应时刻的卫星CO2柱浓度观测进行对比，进而更新分析时刻的CO2浓度，如此交替循环，完成CO2浓度和通量的交替同化；所述CO2浓度和通量的交替同化方法中背景通量集合Fi,gt是根据初估的净通量和一组集合线性比例因子λ得到： 其中，下标i表示第i个集合，g指各网格点，r表示第r次同化循环，λi,g,r是指在一个同化窗口中的、1d时间分辨率的一组线性比例因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 基于卫星柱浓度和4D-LETKF混合同化算法的碳卫星同化系统及其构建方法

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