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张慧芳: 作品数：17 被引量：87H指数：5; 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划中国科学院战略性先导科技专项更多>>; 相关领域：天文地球环境科学与工程农业科学自动化与计算机技术更多>>

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青藏高原季节性冻土湿度模拟及参数优化——以黑河上游为例被引量：4: 2017年; 利用青藏高原东北部地区阿柔冻融观测站2013年5月至2014年11月观测资料,对通用陆面过程模式(CLM4.0)和动态陆面过程模式(DLM)青藏高原高寒地区土壤湿度模拟性能进行了评估。结果显示两种模式均能够较好的反映浅层(<40 cm)土壤湿度动态变化,然而显著低估非冻结期土壤湿度;通过土壤有机质含量对土壤湿度模拟敏感性分析发现模式模拟土壤湿度偏干可能与模式中土壤有机质方案不足有关。在此基础上改进DLM模式土壤有机质和冻土液态水渗透方案,实验结果表明新参数化方案显著提高了高寒、高有机质含量地区模式土壤湿度模拟,平均偏差(BIAS)、均方根误差(RMSE),均方差(MSE)和相关系数(R)分别达到0.032 m^3·m^(-3),0.078 m^3·m^(-3),0.010 m^3·m^(-3)和0.866。; 孙少波陈报章车涛张慧芳陈婧车明亮林晓凤郭立峰; 关键词：青藏高原土壤湿度陆面过程

地理学视角下土地利用/覆被分类发展探讨被引量：16: 2022年; 随着对地观测和互联网技术的发展,地理大数据时代正在到来,其多尺度、长时序、多模态等海量“超”覆盖数据为土地利用/覆被(Land Use/Land Cover,简称LULC)分类及变化检测带来巨大的机遇,支撑着新时代人、地两大系统相互作用关系的认知和实践。然而,多数地理学者认为地理学基本原理与核心思想并未因为大数据的到来而发生本质性变化。所以,从地理学基本原理角度理解LULC分类的发展,尤其在地理大数据时代的发展方向,不失为一条可行的途径。为此,本文从区域、尺度、综合三方面的地理学基本原理视角将LULC分类技术的发展划分为地球观测数据匮乏阶段、人类行为数据融合阶段以及地理大数据“超”覆盖阶段分别探讨分析,以期主动把握LULC分类技术及应用的未来发展趋势。研究结果显示:在地球观测数据匮乏阶段,LULC分类多以类型还不丰富的遥感数据源,在空间分辨率较低的像元尺度上,进行以地表覆被状态为主的分类;发展到人类行为数据融合阶段,LULC分类在城市区域率先出现了对地观测数据和人类行为数据相融合,在街区尺度上进行以空间功能异质性划分、识别为主导的城市功能区分类;在地理大数据“超”覆盖阶段,LULC分类将实现多尺度协同、面向全空间的功能异质性划分,并在主体功能的基础上融合“社会-经济-自然”多维定量属性,本文称之为“空间场景”。希望本文的探讨能够为地理大数据时代LULC分类的新技术发展和新产品应用提供有益启示。; 王志华郜酷杨晓梅杨晓梅黄翀苏奋振颜凤芹黄翀张慧芳吕宁潘婷婷; 关键词：遥感土地利用土地覆被功能区

省级碳清单不确定性分析——基于陕西省2000-2012年碳排放测算被引量：7: 2015年; 根据可获得的能源消费量等数据,论述现有三种碳清单测算方法:能源消费计算法,终端能源消费计算法和分部门计算法,同时对分部门中工业过程和废弃物处理碳排放计算提出基于"直接投入材料量"的修正方法,并分别计算陕西省2000-2012年碳排放总量,对比不同方法结果,详细分析清单的不确定性影响因素。结果表明:不同方法计算的碳排放值存在较大差异,分部门计算法充分考虑碳源和具体能源投入从理论上较另外两种方法可靠。数据来源、碳排放系数和分部门计算方法的选择是清单不确定性的主要影响因素。基于"直接投入材料量"修正方法可有效避免数据统计和碳排放系数的不确定性。; 王小辉陈报章张慧芳; 关键词：不确定性

滨海城市高精度温室气体监测网科学选址研究——以深圳市为例被引量：1: 2023年; 为实现国家和城市尺度的“双碳”目标,落实减污减碳的总体要求,支持气候变化工作的成效评估,开展碳监测和评估试点工作非常重要.本研究以受海陆交互影响的滨海城市—深圳为例,基于基础地理数据、经济社会数据、排放数据、气象站数据和FNL再分析数据,采用WRF、HYSPLIT、FLEXPART-WRF、SAFE-C等模型,发展了一套适应于典型海陆交互区城市高精度温室气体监测网建设的科学选址方案.通过对各个模型结果进行整合分析,表明优选监测点位贡献度均在90%以上,均具有较高敏感性(平均敏感性为95.6%).本方案选取的温室气体监测点组成的温室气体监测网络能够满足深圳市反演1 km分辨率格网化温室气体源汇的目的.本文报道的科学选址方法对海陆交互滨海城市温室气体监测网建设具有参考和指导意义.; 孙天乐方君君潘晓峰张慧芳陈多宏陈臻琪熊向陨刘淑安郑子铖陈报章; 关键词：滨海城市温室气体监测

基于卫星-地基CO2数据联合同化的碳源汇估测方法: 本发明公开了基于卫星-地基CO2数据联合同化的碳源汇估测方法，所述方法结合CO2站点浓度、CO2卫星柱浓度，采用集合卡尔曼平滑方法求解出最优化的CO<Su...; 陈报章张慧芳; 文献传递

同步反演高分辨率人为CO2排放与自然CO2通量的同化方法及系统: 本发明提供了一种同步反演高精度、高分辨率人为CO2排放与自然CO2通量的同化方法及系统。该方法包括：制备先验人为CO2排放、生物质燃烧的数据，驱动WRF‑GHG模型前向模拟CO...; 陈报章张慧芳

GOSAT与TROPOMI的甲烷柱浓度(XCH_(4))对比分析: 2025年; 甲烷(CH_(4))作为大气中主要的温室气体,其空间分布特征是气候研究的主要内容.然而,多源卫星观测的甲烷柱浓度(XCH_(4))数据之间存在差异,对这些差异的系统评估有助于提高其科学应用的准确性.本研究对2019年3月~2023年2月期间的温室气体观测卫星(GOSAT,Greenhouse Gases Observing Satellite)和对流层观测仪(TROPOMI,TROPOspheric Monitoring Instrument)所获得的XCH_(4)产品进行比较分析,并使用总碳柱观测网(TCCON,Total Carbon Column Observing Network)数据进行评估.结果表明,两颗卫星共同特征为:赤道附近XCH_(4)较高,向两极递减,北半球的XCH_(4)值普遍高于南半球;年际变化中,南半球的波动幅度较大,达到±15×10^(-9);季节变化表现为夏季较低,冬季较高.差异特征为:TROPOMI的数据量是GOSAT的1300倍;GOSAT在北美和非洲的年均增长率(13.08×10^(-9)/a和13.92×10^(-9)/a)略低于TROPOMI(13.34×10^(-9)/a和14.12×10^(-9)/a),且南美的年际振幅(16.10×10^(-9)/a)较大;夏季两颗卫星的XCH_(4)差异最大,为-5.00×10^(-9).经与TCCON数据验证分析显示:两颗卫星都具有较高的一致性,但也存在误差,具体而言TCCON与GOSAT和TROPOMI的差值分别为-7.61×10^(-9) (南北半球分别为-4.59×10^(-9)和-4.63×10^(-9))和-5.03×10^(-9) (南北半球分别为-6.70×10^(-9)和0.18×10^(-9)).; 曹钰李如仁张慧芳李会亚方君君陈报章; 关键词：GOSAT 遥感

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: 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...; 陈报章张慧芳

复杂地形区域高精度碳监测网络选址与评估——以重庆市为例: 2025年; 为实现国家和城市“碳中和”目标,急需建设区域温室气体监测网,以监测评估碳中和行动的有效性。复杂地形地区的动力场复杂,对高精度温室气体监测网建设的科学选址方案设计提出了挑战。本研究以复杂地形城市——重庆市为例,综合考虑地形地貌、土地覆被及土地利用、大气动力场和碳排放/碳汇及二氧化碳(CO_(2))浓度分布特征,开展温室气体监测点位布设研究。采用WRF-CHEM、HYSPLIT、FLEXPART、SAFE-C、区域碳同化反演系统RCAS等模型,分析了研究区的气象动力场特征、模拟了监测点位监测数据信息来源区的范围、评估了监测网中监测站点对公里格网碳通量同化反演核算的敏感度,提出了一套适应于复杂地形地貌的高精度温室气体监测网站点选取及其代表性评估的技术方法与方案。通过对动力场和监测点位信息来源范围的整合分析,有效获得了复杂风场情景下科学设计城市温室气体监测网站点(塔)位置选取的实操方案。区域碳同化反演系统敏感性实验结果表明,本研究设计的重庆市一期高精度温室气体监测网对重庆市建成区温室气体排放监测的敏感度达93.05%,验证了高精度温室气体监测网具有高的空间代表性、能全覆盖监测重庆市建成区碳源汇动态变化信息。依托该监测网获取的高精度CO_(2)浓度数据驱动区域碳同化反演系统,可实现高分辨率公里格网碳排放和碳汇的准实时核算。本研究提出的科学评估方法对复杂地形区域高精度温室气体监测网设计与建设具有重要参考价值和指导意义。; 徐辉陈报章陈报章郑子铖江净泓张慧芳张慧芳; 关键词：复杂地形

大气反演模型模拟的CO_2浓度与GOSAT卫星观测值的对比被引量：1: 2015年; 大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据的制约（如观测数据不足、分布不匀和观测方法不统一等）,而CO2卫星观测数据的出现将改变反演模型的这一现状.本文将中国大气碳同化反演模型（Carbon Tracker-China,CAS）模拟的CO2浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值（version 3.3 Atmospheric CO2 Observations from Space retrievals of the Greenhouse Gases Observing SATel-lite,L2 data products）作对比,分析了观测与模拟浓度间的误差分布特征,进而为CT-China同化GOSAT数据作前期技术储备．; 张慧芳陈报章许光严建武车明亮陈婧房世峰林晓凤孙少波; 关键词：CO_2浓度反演模型 GOSAT 观测值碳同化卫星观测

张慧芳

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