典型文献
基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化
文献摘要：
以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径?膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34％.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/104km2)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.
文献关键词：
集合卡尔曼滤波(EnKF);排放反演;参数评估;站点密度;局地化半径
中图分类号：
作者姓名：
郑传增;贾光林;余宇帆;陆梦华;王自发;唐晓;吴煌坚;黄志炯;郑君瑜
作者机构：
暨南大学环境与气候研究院,广东 广州 511443;华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 510006;广东环境保护工程职业学院环境监测学院,广东 佛山 528216;中国科学院大气物理研究所,北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]郑传增;贾光林;余宇帆;陆梦华;王自发;唐晓;吴煌坚;黄志炯;郑君瑜-.基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化)[J].中国环境科学,2022(09):4043-4051
A类：
排放反演,局地化半径
B类：
EnKF,排放清单,单反,反演方法,参数评估,评估与优化,一氧化碳,分析手段,膨胀因子,观测站,站点密度,观测数据,时间分辨率,重要参数,同站,排放总量,演对,对局,稀疏地,主要影响参数,不同尺度,104km2,反演参数,参数设置,100km,最大似然估计,MLE,日均,集合卡尔曼滤波
AB值：
0.180604
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