【摘 要】
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钢铁工业是最主要的人为化石燃料 CO2 排放源之一,监测工业源附近的 CO2 排放可以帮助提高排放清单的时效性和准确性,并为政策制定提供信息支持.在这项研究中,我们分别基于 EDGAR、ODIAC 和 MEIC 排放清单对鞍山市 XCO2 的增强进行了正向建模,结果表明,基于MEIC 清单模拟得到的 XCO2与 OCO-2 观测得到的 XCO2 基本一致,相比于背景 XCO2,由于人为排放引起的
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430000 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉
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钢铁工业是最主要的人为化石燃料 CO2 排放源之一,监测工业源附近的 CO2 排放可以帮助提高排放清单的时效性和准确性,并为政策制定提供信息支持.在这项研究中,我们分别基于 EDGAR、ODIAC 和 MEIC 排放清单对鞍山市 XCO2 的增强进行了正向建模,结果表明,基于MEIC 清单模拟得到的 XCO2与 OCO-2 观测得到的 XCO2 基本一致,相比于背景 XCO2,由于人为排放引起的 XCO2 的增强平均约为 0.82 ppm,最高约为 2.2ppm,接着,利用贝叶斯反演算法对先验 MEIC 清单进行了优化尝试,并对 OCO-2 提供的独立“自上而下”的优化进行了评价.
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