[发明专利]一种基于HASM的XCO2

权利要求书

1.一种基于HASM的XCO₂数据融合方法，其特征在于，包括：

步骤S101、基于GEOS-Chem模型，根据戈达德地球观测系统得到的同化气象观测数据，对大气CO₂浓度进行模拟，得到大气XCO₂时空连续分布模拟数据；

步骤S102、基于HASM方法，对TanSat卫星观测得到的XCO₂观测数据和大气XCO₂时空连续分布模拟数据进行融合，得到时空连续分布的XCO₂融合数据。

2.根据权利要求1所述的基于HASM的XCO₂数据融合方法，其特征在于，步骤S101具体为，

基于GEOS-Chem模型，根据戈达德地球观测系统得到的同化气象观测数据，对大气CO₂浓度进行模拟，得到大气CO₂廓线，并根据大气CO₂浓度压强权重函数，对大气CO₂廓线进行计算，得到大气XCO₂时空连续分布模拟数据；

其中，按照公式：

计算大气CO₂浓度压强权重函数；

式中，h表示大气CO₂浓度压强权重函数，i表示按照等气压面，对大气进行分层的层数，i取正整数；p_surf表示地表压强；p_i、p_i+1分别表示第i层的上、下边界的压强。

3.根据权利要求2所述的基于HASM的XCO₂数据融合方法，其特征在于，在步骤S101中：基于GEOS-Chem模型，根据戈达德地球观测系统得到的同化气象观测数据，按照预定步长对大气CO₂浓度进行模拟，得到大气CO₂廓线。

4.根据权利要求1所述的基于HASM的XCO₂数据融合方法，其特征在于，在步骤S102中，

基于HASM方法，对大气进行网格划分后同一网格内TanSat卫星的XCO₂观测数据的均值和大气XCO₂时空连续分布模拟数据进行融合，得到时空连续分布的XCO₂融合数据；其中，按照0.1°×0.1°的空间分辨率对大气进行网格划分。

5.根据权利要求1-4任一所述的基于HASM的XCO₂数据融合方法，其特征在于，所述基于HASM的XCO₂数据融合方法还包括：

根据地基TCCON观测站点观测得到的大气XCO₂地基观测数据，对时空连续分布的XCO₂融合数据进行校验。

6.一种基于HASM的XCO₂数据融合系统，其特征在于，包括：

模拟单元，配置为基于GEOS-Chem模型，根据戈达德地球观测系统得到的同化气象观测数据，对大气CO₂浓度进行模拟，得到大气XCO₂时空连续分布模拟数据；

融合单元，配置为基于HSAM方法，对TanSat卫星观测得到的XCO₂观测数据和大气XCO₂时空连续分布模拟数据进行融合，得到时空连续分布的XCO₂融合数据。