【摘 要】
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大气CO_2浓度的持续增长导致的温室效应和气候变化受到了人类的广泛关注。本文以CO_2浓度数据作为研究对象,以GOSAT卫星遥感数据集和AIRS S3C2M数据集作为数据源,分别对全球和中国区域近地面高度和对流层中层高度的CO_2浓度的时空分布特征进行了分析,并在此基础上,分别通过建立ARIMA模型,LSTM长短期记忆人工神经网络模型来对未来的变化趋势进行预测,科学地预测CO_2未来的变化趋势,对
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大气CO2浓度的持续增长导致的温室效应和气候变化受到了人类的广泛关注。本文以CO2浓度数据作为研究对象,以GOSAT卫星遥感数据集和AIRS S3C2M数据集作为数据源,分别对全球和中国区域近地面高度和对流层中层高度的CO2浓度的时空分布特征进行了分析,并在此基础上,分别通过建立ARIMA模型,LSTM长短期记忆人工神经网络模型来对未来的变化趋势进行预测,科学地预测CO2未来的变化趋势,对实现CO2减排和探寻碳循环规律都有着重要意义。本文的主要研究内容如下所示:（1）使用了四个全球大气本底站分别为中国的瓦里关全球大气本底站,夏威夷的Mouna Loa大气本底站,阿尔及利亚的Assekrem大气本底站和Nowit Ridge大气本地站来对GOSAT和AIRS遥感数据集进行验证,验证结果表明遥感观测的大气CO2与地面观测数据有着良好的一致性,表明卫星遥感数据可以作为研究CO2时空分布特征的依据。（2）探究了全球大气CO2时空分布规律:两种遥感数据产品都表现出北半球的CO2浓度高于南半球,陆地的CO2浓度明显高于海洋,并形成了几个高值中心出现在亚洲热带,北美温带东北部,非洲中部等地。分布规律呈现纬度带越高,大气CO2浓度越高,且年均增长速率越快的规律。从时间维度上来看,两种卫星遥感数据都表现出全球CO2浓度呈季节性上升趋势,春季最高,夏季最低,南北半球则呈现相反的季节分布。（3）探究了中国区域大气CO2时空分布规律,我国近地面CO2浓度也呈现增长趋势,空间分布呈现南高北低,东高西低的特征,形成了华中地区,东部沿海地区和华北地区几个高值中心。而我国对流层中层CO2浓度整体趋势也呈季节性增长趋势,空间分布呈现北高南低的特征,与近地面空间分布特征相反。（4）选取GOSAT遥感数据集作为研究对象,分别使用ARIMA模型和LSTM神经网络模型对中国近地面区域的CO2浓度变化趋势进行预测,预测结果显示,我国未来近地面CO2浓度仍会呈季节性增长趋势。从拟合结果来看,ARIMA预测模型对GOSAT遥感数据集在拟合和预测方面略有优势。图[43]表[10]参[62]
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