[口头报告]融合遥感数据和再分析资料的全球月度0.1°空间分辨率CO2浓度无缝重建

融合遥感数据和再分析资料的全球月度0.1°空间分辨率CO2浓度无缝重建
编号:3604 稿件编号:3721 访问权限:私有 更新:2023-04-16 15:53:48 浏览:162次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 10:25 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[14C] 14C、气溶胶与大气环境 » [14C-2] 14C-2 气溶胶与大气环境

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摘要
二氧化碳(CO2)是一种重要的温室气体,在很大程度上影响了气候变化。卫星遥感能够对CO2进行大范围探测和制图,但受到自身硬件(窄幅宽)及外部条件(云和气溶胶等)的影响,观测结果往往存在严重的数据缺失问题,对全球范围精准碳评估造成了巨大的挑战。为了对卫星观测CO2产品进行无缝重建,本研究使用深度学习方法,对卫星观测CO2产品、CO2再分析资料和植被指数、气象参量等辅助数据进行融合,最终构建得到一套全球范围、0.1°空间分辨率的月度CO2空间无缝产品。结果显示,该产品在模型验证(十折交叉验证:R2=0.959,RMSE=1.068 ppm)和地面站点验证(TCCON站点验证:R2=0.964,RMSE=1.010 ppm)中均取得了较好的表现。同时,通过与CAMS再分析数据和已有的无缝数据集产品进行对比,发现本产品具有更高精度或更精细尺度的优势。基于该数据集,进一步分析了全球陆表CO2时空变化规律和国家尺度的CO2浓度增长情况。本套空间无缝、精细尺度的CO2数据集有望为全球碳循环分析和碳减排政策制定提供有效的数据支持,可在https://doi.org/10.5281/zenodo.7721945 免费获取。
关键字
CO2;无缝;全球尺度;机器学习
报告人
李同文
助理教授 中山大学

稿件作者
李同文 中山大学
张岭峰 中山大学
吴金橄 中山大学
杨泓霁 中山大学
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