發(fā)布時間：2020-12-11 11:48

　　由于觀測資料的缺乏,高空大氣溫度長期變化趨勢的研究一直是困擾氣候?qū)W家的一個問題,也是氣候研究的重點和難點。衛(wèi)星觀測資料覆蓋全球,在很大程度上彌補(bǔ)了探空資料空間分布不均勻的問題。20世紀(jì)60年代后期,隨著TIROS-N等一系列極軌氣象衛(wèi)星投入使用,衛(wèi)星微波溫度資料已經(jīng)積累了長達(dá)35年的高空大氣亮溫觀測資料。本文使用1978～2013年間美國大氣海洋局NOAA研發(fā)的STAR V3.0版本的MSU/AMSU-A逐月亮溫格點數(shù)據(jù),通過引入集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ǎ‥nsemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）,重點研究了高空大氣亮溫的非線性變化趨勢,尤其注重亮溫氣候趨勢的時間演變特征,并與傳統(tǒng)線性擬合（Classical Linear Regression, CLR）方法做了對比研究。結(jié)果表明：使用CLR方法計算的線性變化趨勢顯示,全球平均的對流層中層大氣亮溫增暖速度為0.11 K/10a,對流層高層增暖速度為0.04 K/10a,平流層低層的降溫速度為-0.31K/10a。通過EEMD方法計算的全球平均非線性變化趨勢顯示,2000年以后增溫明顯趨緩甚至停... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 前言
    1.1 高空大氣溫度變化對全球氣候變化的影響
    1.2 高空大氣溫度變化趨勢的研究背景
    1.3 基于衛(wèi)星微波輻射亮溫資料的高空大氣溫度變化趨勢研究
    1.4 線性與非線性溫度變化趨勢研究
    1.5 本文的研究意義和研究內(nèi)容
第二章 資料和方法
    2.1 衛(wèi)星微波輻射量溫資料的選取
    2.2 微波溫度探測原理
    2.3 傳統(tǒng)線性回歸趨勢計算方法介紹
    2.4 集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ń榻B
        2.4.1 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥ê湍�態(tài)混疊效應(yīng)
        2.4.2 集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥ㄔ��?br>    2.5 本章小結(jié)
第三章 利用衛(wèi)星資料提取非線溫度變化趨勢的可行性
    3.1 EEMD方法提取長期亮溫變化趨勢過程舉例
        3.1.1 EEMD方法的自適應(yīng)性
        3.1.2 EEMD方法的時間局地性
    3.2 剔除年際變化信息能為檢驗
        3.2.1 年際變化
        3.2.2 年代際變化
        3.2.3 超年際變化
    3.3 MSU/AMSU-A亮溫觀測序列緯向平均值及其標(biāo)準(zhǔn)差
    3.4 本章總結(jié)
第四章 全球平均高空大氣亮溫線性與非線性變化趨勢比較
    4.1 全球平均高空大氣亮溫線性變化趨勢
    4.2 全球平均高空大氣亮溫非線性變化趨勢
    4.3 全球平均高空大氣亮溫線性與非線性趨勢的標(biāo)準(zhǔn)差
    4.4 全球高空大氣亮溫線性與非線性變化趨勢的緯向分布
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全球高空大氣亮溫非線性變化趨勢的時空演變特征
    5.1 全球高空大氣亮溫非線性變化趨勢的時空演變特征
        5.1.1 北半球高空大氣亮溫非線性變化趨勢
            5.1.1.1 對流層中層
            5.1.1.2 對流層高層
            5.1.1.3 平流層低層
        5.1.2 南半球高空大氣亮溫非線性變化趨勢
            5.1.2.1 對流層中層
            5.1.2.2 對流層高層
            5.1.2.3 平流層低層
        5.1.3 使用再分析資料計算的高空大氣溫度非線性變化趨勢分布
    5.2 全球高空大氣亮溫瞬時變化速度隨時間的演變
        5.2.1 對流層中層
        5.2.2 對流層高層
        5.2.3 平流層低層
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 主要創(chuàng)新點
    6.3 存在的問題與未來工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]微波輻射計定標(biāo)與誤差分析[D]. 葉輝.華中科技大學(xué) 2012



本文編號：2910471