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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：本发明公开了一种基于Triple‑Collocation算法的多源碳卫星数据评估方法，包括：收集整理TCCON地面观测XCO2数据集、GOSAT和OCO‑2碳卫星反演XCO2数据集以及CarbonTracker模式同化反演数据集，并进行高质量筛选，之后进行时空整合；然后进行时空匹配，并分别通过传统站点直接验证和Triple‑Collocation不同误差模型对时空匹配的数据进行验证评估；对比分析直接验证和不同Triple‑Collocation误差模型验证结果一致性，优选出Triple‑Collocation误差模型对插值的碳卫星XCO2数据及模式同化反演数据进行全球验证评估。

主权项：1.一种基于Triple-Collocation算法的多源碳卫星数据评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取并整理TCCON地面观测XCO2数据集、GOSAT碳卫星反演XCO2数据集、OCO-2碳卫星反演XCO2数据集以及CarbonTracker模式同化反演数据集；步骤2、对步骤1获取的TCCON地面观测XCO2数据集进行筛选，并进行异常值预处理，得到预处理后的TCCON数据；按照GOSAT碳卫星反演XCO2数据集对应的用户指南筛选出qualityflag属性值为0的高质量GOSAT碳卫星反演XCO2数据集，利用集合平均和普通克里金插值对筛选后的高质量GOSAT碳卫星反演XCO2数据集进行时空整合，获取与CarbonTracker模式同等分辨率的GOSAT数据；按照OCO-2碳卫星反演XCO2数据集对应的用户指南筛选出qualityflag属性值为0的高质量OCO-2碳卫星反演XCO2数据集，利用集合平均和普通克里金插值对筛选后的高质量OCO-2碳卫星反演XCO2数据集进行时空整合，获取与CarbonTracker模式同等分辨率的OCO-2数据；步骤3、先对步骤2预处理后的TCCON数据和步骤2与CarbonTracker模式同等分辨率的GOSAT数据和OCO-2数据以及CarbonTracker模式同化反演数据集进行时空匹配，得到时空匹配的TCCON数据集、时空匹配的GOSAT、OCO-2和CarbonTracker数据集，然后以时空匹配的TCCON数据集为参考值对时空匹配的GOSAT、OCO-2和CarbonTracker数据集进行验证，得到直接验证结果；步骤4、利用Bootstrap抽样算法和Triple-Collocation算法的不同误差模型对步骤3时空匹配的GOSAT、OCO-2和CarbonTracker数据集进行抽样和误差估计，得到Triple-Collocation不同误差模型的验证结果，包括时空匹配的GOSAT、OCO-2和CarbonTracker数据集的均方根误差和相关系数；步骤5、对比步骤3直接验证结果和步骤4的Triple-Collocation不同误差模型的验证结果一致性，选择一致性结果最好的Triple-Collocation误差模型估算全球GOSAT、OCO-2数据集和CarbonTracker模式反演数据集误差空间分布；步骤6、利用步骤3获取的时空匹配的TCCON数据集和时空匹配的GOSAT、OCO-2和CarbonTracker数据集，设计4种不同的三源搭配组合，计算不同三源搭配下各个数据集的Triple-Collocation估算误差，对比分析不同组合Triple-Collocation验证结果，分析Triple-Collocation验证鲁棒性和不确定性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 基于Triple-Collocation算法的多源碳卫星数据评估方法