生态环境参数遥感协同反演与同化模拟 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张显峰，廖春华 等 著

图书标签:

• 遥感
• 生态环境
• 参数反演
• 协同反演
• 数据同化
• 模拟
• 环境遥感
• 生态模型
• 地球科学
• 环境科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030422750

版次：1

商品编码：11596848

包装：平装

丛书名： 地球观测与导航技术丛书

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：352

正文语种：中文

内容简介

　　《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》以新疆为研究区域，系统介绍陆面生态与环境参数的遥感协同反演算法、模型以及同化模拟技术，共9章#主要内容包括重要生态环境参数的含义、地面测量方法及仪器、基于多源遥感数据的反演算法与模型；区域尺度与建筑物尺度的太阳辐射估算模型与系统；基于光学与微波遥感协同反演积雪覆盖分布与积雪深度的原理、方法与模型，并以新疆雪灾灾情应急监测为实例，探讨雪灾遥感应急监测的方法；陆面数据同化的基本概念，陆面数据同化模拟方法及其应用，以及当前主要的陆面数据同化模拟系统；基于光学与被动微波遥感的陆表土壤水分协同反演方法、基于VIC与Kalman滤波的同化模拟方法与系统，以及干旱区重要生态环境参数遥感反演模型与软件系统研发等。

目录

《地球观测与航术书》出版说明—?—
前言
第1章生态环境参数及其测量方法1
1.1生态环境参数及其意义1
1.1.1生态环境参数1
1.1.2研究参数测量的意义2
1.1.3常见生态环境参数及其意义4
1.2生态环境参数的地面测量方法6
1.2.1土壤水分含量测定6
1.2.2地温测量13
1.2.3地面光谱测量17
1.2.4太阳辐射测量19
1.2.5叶绿素含量测量20
1.2.6光合作用测量21
1.2.7叶面积指数测量22
1.2.8植被地表生物量测量23
1.3基于遥传感器的测量25
1.3.1遥感测量的优势与研究内容25
1.3.2生态环境参量遥感反演研究进展26
1.4遥感信息模型概述33
参考文献35
第2章陆面环境参数遥感估算模型41
2.1地表反照率遥感估算模型41
2.1.1基本原理41
2.1.2反照率遥感反演模型43
2.2比辐射率遥感估算模型47
2.2.1植被指数法48
2.2.2分类法49
2.3陆面温度遥感估算模型49
2.3.1基本原理49
2.3.2分裂窗算法50
2.3.3单通道算法51
2.3.4多通道算法55
2.4土壤水分遥感估算模型56
2.4.1基于可见光-近红外遥感土壤水分反演法56
2.4.2基于热红外遥感的温度法61
2.4.3微波遥感监测法64
2.4.4存在的问题与分析66
参考文献68
第3章植被指数与覆盖度遥感估算模型73
3.1植被光谱指数模型73
3.1.1植被光谱指数的含义73
3.1.2常用植被指数模型介绍74
3 1.3植被指数的应用77
3.2叶面积指数遥感估算模型81
3.2.1叶面积指数的含义81
3.2.2叶面积指数遥感估算模型82
3.2.3叶面积指数的应用90
3.3植被覆盖度遥感估算模型94
3.3.1植被覆盖度的含义94
3.3.2植被覆盖度遥感估算模型95
3.4植被覆盖度反演的实例103
3.4.1数据获取与预处理103
3.4.2像元二分模型的建立106
3.4.3多端元混合像元分解模型的建立109
3.4.4简单线性混合光谱分解112
3.4.5结果分析与精度验证114
参考文献117
第4章植被生产力与荒漠化遥感监测模型123
4.1植被净初生产力遥感估算模型123
4.1.1NPP估算模型123
4.1.2CASA模型实例130
4.2生态资产遥感信息模型136
4.2.1生态资产及其评估方法136
4.2.2生态资产遥感评估模型流程136
4.2.3模型实现与结果分析137
4.3荒漠化监测遥信息模型141
4.3.1荒漠化监测指标的确定141
4.3.2荒漠化遥感信息模型142
4.3.3荒漠化时空动态分析145
参考文献148
第5章多尺度太阳辐射潜能估算模型及系统150
5.1太阳辐射估算基础150
5.1.1地表太阳辐射估算方法150
5.1.2基本参数的介绍151
5.2区域尺度的地面太阳辐射估算153
5.2.1基于辐射传输的逐时地面太阳辐射估算153
5.2.2融合多源气溶胶产品161
5.3建筑物尺度的太阳能估算模型166
5.3.1阴影算法简介168
5.3.2对平面投射法的改进168
5.3.3计算建筑表面非阴影区面积171
5.3.4基于三维分析方法的太阳能估算与可视化173
5.4基于机载LiDAR的建筑和树冠三维建模及应用177
5.4.1方法与模型177
5 4.2实例研究181
5.5软件系统设计与开发183
5.5.1需求分析183
5.5.2系统分析与设计184
5.5.3系统开发方案与实现186
参考文献188
第6章积雪参数遥感反演模型与应用191
6.1积雪遥监测进展191
6.2积雪覆盖范围的遥感提取方法193
6.2.1雪盖遥感提取原理193
6.2.2基于MODIS与AMSR-E的积雪覆盖范围识别195
6.3基于微波遥感的雪贩演模型198
6.3.1雪深遥感反演原理198
6.3.2雪深经验反演模型的建立200
6.3.3基于MEMLS模型的雪深反演202
6.3.4地形修正以及结果与精度评价211
6.4积雪麵在雪灾评价中的应用——以新疆为例214
6.4.1雪灾灾害系统舰214
6.4.2新疆雪灾成因分析215
6.4.3雪灾遥感监测与评价216
6.4.4实例：2012年12月新疆雪灾危害度评价219
6.5雪灾灾情评价系统设计与开发227
6.5.1需求分析227
6.5.2系统设计228
6.5.3模块开发与系统实现229
6 5.4SPR&DAS;系统应用实例231
参考文献234
第7章数据同化策略与陆面数据同化模拟方法236
7.1认识地球表层:观测还是模拟？236
7.1.1观测236
7.1.2模拟237
7.1.3数据同化的思想238
7.2数据同化的概念与应用238
7.2.1数据同化的含义239
7.2.2数据同化的特点240
7.2.3数据同化的应用领域241
73数据同化方法概述245
7.3.1数据同化方法的分类245
7.3.2主要数据同化方法248
74陆面数据同化系统254
7.4.1陆面数据同化系统的组成255
7.4.2陆面数据同化系统的建立258
7 4.3主要数据同化系统介绍258
参考文献264
第8章干旱区土壤水分遥感协同反演与同化模拟268
8.1基于微波与光学遥感数据的协同反演策略268
8.1.1问题的提出268
8.1.2协同反演策略与建模原理269
8.1.3土壤水分协同反演实例272
8.2TVDI模型及其改进278
8.2.1问题的提出278
8.2.2对TVDI模型的改进278
8.2.3改进的TVDI模型应用281
8 3基于VIC模型与卡尔曼滤波的同化模拟286
8.3.1问题的提出286
8.3.2基于VIC模型预测土壤水分287
8.3.3顺序同化——集合卡尔曼滤波方法288
8.3.4新疆地区土壤水分同化模拟290
8.4土壤水分遥感反演与同化模拟系统的设计与实现295
8.4.1系统总体结构295
8.4.2系统功能设计295
8.4.3系统开发与实现297
8.4.4SMIAS系统介绍301
参考文献302
第9章生态环境监测空间信息服务系统304
9.1研究区概况及需求分析305
9.2系统设计与实现306
9.2.1系统分析与设计306
9.2.2系统开发与实现309
9.2.3基本结论312
9.3ESISS系统主要功能模块介绍313
9.3.1系统概述313
9.3.2生态环境参数遥感反演314
9.3.3专题产品生成319
9.3.4产品发布模块330
9.4准噶尔南缘生态环境综合评价330
9 5主要空间信息产品介绍331
9.5.1系统应用实例331
9.5.2生态环境空间信息专题产品一览333
参考文献334
索引336

精彩书摘

　　第1章生态环境参数及其测量方法
　　1.1生态环境参数及其意义
　　1.1.1生态环境参数
　　生态环境是指影响人类生存与发展的水资源、土地资源、生物资源，以及气候资源数 量与质量的总称，关系到社会和经济的可持续发展。近半个世纪以来，随着人类社会的飞 速发展和人口数量的激增，人类对自然资源进行了大规模的不合理开发与利用’几乎漠视 自然生态系统自身的生态功能。这些开发和利用在给人类社会带来巨大物质财富的同 时，也给人类自身带来了严重的生态灾难与环境问题，使全球生态环境发生了急剧的变 化。环境污染、气候变暖、森林雜被遭到破坏与退化、水土流失与荒漠化、生物多样性减 少等生态问题不断出现(吴炳方等，2005)。人类正受到某些资源短缺或耗竭的严重挑战， 资源环境问题正威胁着人类的生存和发展(Daily，1995；李晓兵，1999)。
　　生态环境麵是用来刻画地球表面生态与环境的生物、物理与化学麵，能够反映区 域生态环境的状况，其中最直接反映生态环境状况的是植被特征、土壤特征与冰雪水体变 化。随着全球变化研究的深入，人们酬地认识到研究地表生物物理化学参数是地球系 统科学的核心内容之-，通过酿这些錄或变量从而能更好地了解全球变化的趋势及 其驱动因子。生态环境錄包括很多方面:反映植被覆盖状况的植被指数、植被覆盖度、 叶面积指数、植被净初级生产力和地上生物量等反映生态环境变化的地表物理环境属性 的参量，如反照率、陆面温度、亮度温度、比辐射率和土壤水分等。一些常用的生态环境参
　　数及含义，见表11。
　　表1.1生态环境参数及其含义
　　参数名称 含义
　　植被指数 由遥感传感器获取的多光谱数据，经线性或非线性组合而构成的对植被有一定指示意义的 各种数值(陈述彭等，1998)。常用的植被指数有归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指 数(RVI)及增强型植被指数(EVI)等
　　反照率 从非发光体表面反射的辐射与人射到该表面的总辐射之比，它体现了物体反射太阳辐射能 力的强弱。它是许多遥感反演模型的输人参量，也是全球辐射变化研究的-个重要变量 (Liu and Hete，1995)
　　比辐射率 物体在温度了、波长A处的辐射出射度Ms(A，T)与同温度同波长下的黑体辐射出射度 muaj)的比值。比辐射率是衡量物体出射辐射度的参量，是计算陆面温度的一个参数 (Qin and Karnieli， 2001)
　　参数名称 含义
　　陆面温度 指陆地表面土壤、水体、建筑物和植被冠层表面的温度，它是区域和全球尺度地球表层物理 过程的一个关键参量，它是地气相互作用与能量交换的结果，单位为开尔文(K)
　　植被覆盖度(FVC) 植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。表征地表植物群 落覆盖地表状况的-个综合量化指标和描述生态系统的重要基础数据;是全球、区域变化 监测模型中所需的重要信息(刘广峰等，2007)
　　叶面积指数(LAI) LAI有多种不同的定义和解释，但最常用的是指单位水平土地面积上的植物叶子单面的总 面积。它是研究植物冠层表面物质和能量交换的重要参数，被广泛应用于植物生长模型、 能量平衡模型、气候模型和冠层反射模型等诸多方面的研究(程武学，2010)
　　净初级生产力(NPP) 绿色植物在单位时间单位面积内总初级生产量(GPP)减去呼吸作用消耗掉的能量⑵，余 下的有机物质的量就是净初级生产力
　　土壤水分 土壤水分是指土壤中含水的多少，可按重量含水量"和体积含水量来统计。大范围的土壤 水分监测是农业过程研究和环境因子评价的基础，在改善区域及全球气候、预测区域干湿 状况，以及干旱监测等研究中意义重大
　　植物生物量 植物生物量是指某-时刻单位面积或体积内实存生活的有机物质的质量（干重或鲜重）。 植物群落的生物量是植物生态系统生产力的最好指标，是植物生态系统结构优劣和功能高 低最直接的表现。生物量还对碳、氮等物质循环研究、全球变化研究有重要意义
　　注："这里重量含水量严格来说应该称为质量含水量，这里沿用习惯叫法。
　　1.1.2研究参数测量的意义
　　全球变化对陆地生态系统的强烈影响正在改变着陆地生态系统固有的自然过程，其 后果已经并将越来越严重地威胁人类的生存环境及社会经济的可持续发展。因此，这一 问题不仅仅引起了全世界各国科学家的关注，也成为当前生态学酿的一个重点领域，同 时也已经成为政府和公众高度关注的一个社会和经济问题。为了最大限度地减少全球变 化可能引起的不良后果’人类必须科学地认知在全球自然变化和人为活动双重影响下的 陆地生态环境变化的过程，进而实施对生态系统的有效管理，以维持对人类生存和持续发 展适宜的环境(傅伯杰等，2005)。叶笃正先生曾指出，“全球环境是一个不可分割的整体， 任何区域的环境变化都要受到整体环境变化的制约;反过来，整体环境的变化又是各区域 相互影响着的环境变化的综合体”(叶笃正和陈伴勤，1992)。生态环境是社会经济可持续 发展的物质基础，生态环境状况的定量评价是实施区域可持续发展战略的重要雜(宋松 柏和蔡焕杰，2004)。生态环境参数的准确测量与定量化描述对全球变化研究、地球系统 酿，以及气候变化监测都有着重要作用。
　　1.表征生态系统物质能量循环
　　生态系统中的物质循环和能量流动是紧密结合在一起的。物质是能量的载体，能量 是物质循环的动力，在能量的驱动下物质从一种形态变成另外一种形态，从一个物质载体 中进入到另外一个载体。植被是生态系统的重要组成部分，是地球上物质循环和能量流动的植。植被通过光合作用将自然环境中的无机物质合成为有机物质，把所吸收的太 阳能储存起来，为其他生物直接或间接地提供物质和能量来源。同时，植物在食物链和食 物网的作用下与其他生物联系起来，使有机界和无机界连接成一个整体’推动着地球生态 系统的进化和发展;其次，植物是环境中二氧化碳和氧气的主要调节器。植物吸收二氧化 碳，释放出氧气，维持着大气中二氧化碳和氧气的平衡。二氧化碳和氧气是生命活动的原 料，也是生命活动的产物，它们在大气中的含量状况影响着整个地球环境。因此，陆面温 度、土壤水分和太阳辐射等生态因子不仅直接影响整个生态系统，而且通过影响生态系统 中最重要的因子——麵，从而间接影响地球表层系统的变化。
　　植物与环境的相互关系一直是生态学酿的核心问题。植物的生命活动需要从环境 中获得光照、温度、水分、无机盐等基础生态因子，与此同时也会影响环境境水分是植物生 长发育所必需’与其他因子相比，植物功能性状对水分的响应更为显著’如干旱地区植物 会有较高的氮、磷含量(Wright et al.，2001)。研究表明，常绿树种的叶片渗透水含量、叶 绿素含量均会随着干季到湿季的变化而降低，而比叶重、叶片密度会随之增大（Prior et a"，2004)。水分还影响着植物的光合速率，在区域尺度上植物光合作用也会随着环境 湿度上升而减弱。一般来说，个体植物对环境的影响是有限的’随着个体数量的增加’植 物对环境影响的范围和强度也加大。不同的植物群体因组成和结构的区别而成为不同的 群落’每一个群落创造着自身的“植物环境”，并不同程度地影响周围的外界环境。这就是 说，植物群落的组成和结构及其规模，对环境影响的程度都是呈正比的。
　　通过地面测量或遥等手段对生态系统物质能量的组成要素及其变化进行定量化认 识，是了解生态系统物质能量循环的基本方法。因此，这些量化的“参数”可用来表征生态 系统物质能量循环的基本特征’如叶面积指数可以表征不同植物或同一植物在不同生长 阶段的群体生长状况。
　　1.制备陆面过程模型参数
　　当今生态学研究的热门问题是全球变化的酿，全球变化是由于C02等温室气体的 浓度升高造成温度与水分这两大生态因子改变并将由此驱动的大范围的生态系统改变的 现象。要研究在当前或预测未来全球气候条件下，大气组成、氮循环、人类土地利用/土地 覆盖在全球或区域尺度上的变化，需要有一个对环境和植被、土壤、太阳辐射等生态环境 要素之间在更广阔水平上相互关系的机理性的认识(廖海萍和蒋高明’ 2000)。地球上每 一个生物化学反应都以某种形式与生物地球化学循环相联系’因此要了解全球变化的原 因及其对生态环境的影响’需要研究全球的生物地球化学过程。数学和数鋪型的应用’ 有助于对生物地球化学循环动态的定量理解’同时定量理解生物地球化学循环在过去和 未来中的作用。由于许多生态环境錄都是全球变化模型的输入参数，因此生态环境参 数的测量在全球变化酿中起着非常重要的作用。
　　地球系统为开放性系统，受到外部的影响非常大，如受到太阳辐射变化的影响或另外 一些未知的影响，地球系统模型的运行有着不确定性。因此需要不断对内部各个因子进 行校正，对各个生态环境錄进行准确及时的测量。在很大程度上生态环境参数的准确 测量直接决定了地球系统模型运行的精度。
　　生态环境问题是指由于生态平衡到破坏，导致生态系统的结构和功能严重失调，从 而威胁到人类的生存和发展的现象。目前，土地荒漠化是全球最严重的生态环境问题之 -，是全球变化酿中的-个重要内容。荒漠化在世界上造成了严重的环境恶化和经济 贫困，被列入威胁人类生存的十大环境与发展问题之首。它不仅威胁到整个人类的生存 环境，而且是制约全球经济发展和影响社会稳定的重要因素。荒漠化是指包括气候变异 和人类活动在内的种种因素造成的干旱、半干旱和干燥的亚湿润地区的土地退化。包括 三个方面的内容:①风蚀和水蚀致使土壤物质流失;②土壤的物理、化学和生物特性或经 济特性退化;③自然植被长期丧失。
　　荒漠化监测对荒漠化防治对策的制定黯重要意义。荒漠化监测的主要内容是荒漠 化发生空间范围及其分类分级。目前几乎所有有关荒漠化的评价都是以包括干燥的亚湿 润区在内的干旱土地退化为评价对象象荒漠化监测评价体系主要以气候、土壤、植被、动 物和人类影响等因子为依据’提出了用于全球、地区(跨国家的）、国家和地方的评价指标 体系。然后’又把荒漠化指标进一步具体化，归纳为自然地理学、生物与农学、社会三个方 面，涉及土壤、植被、水、动物与人类活动等众多指标。因此生态环境参数(尤其是植被和 土壤水分等参数)的测量是对生态环境状况进行监测的重要手段。
　　2.1.3常见生态环境参数及其意义
　　1土壤水分和陆面温度
　　在地球系统中，地表土壤水分和陆面温度是重要的地球物理麵。其中，地表土壤水 分是陆地和大气能量交换过程中的重要因子，是气候、水文、生态、农业等领域繼土壤干 旱程度的重要指标’也是全球气候变化的重要组成部分’并对陆地碳环等物质循环有很 强的控制作用(Seneviratne et )，2010)。在水文循环中，它是联系地表水与地下水的纽 带，在水资源的形成、转化及消耗过程中有重要作用，同时土壤水分状况对于降水产流、植 被蒸腾、土壤蒸发及生态环境下垫面植被生态系统的变化等具有重要影响。在气候领域’ 土壤水分决定太阳辐射能用于潜热和显热的比例，影响土壤的蒸发和植被的蒸腾;在生态 酿领域，土壤水分是决定土地沙化、植被覆盖、干旱的重要因素之一;在农业生产方面， 土壤水分是农作物发芽、生长发育的基本条件’它对降水和灌溉后的径流、渗漏、重新分 布、排水的储存等也是相当重要的。全球范围的地表土壤水分反演又是陆面过程模式研 究的重要组成部分，在改善区域及全球气候、预测区域干湿状况研究中意义重大(Zhang et al.，2011; Zhao et al.，2011)。
　　陆面温度则影响大气、海、陆之间的显热和潜热交换’是研究全球和区域地-气之间能 量、物质交换、水分与碳环的关键指标。陆面温度作为一个重要的水文、气象麵’影响 着地气之间的显热和潜热交换，在气象、水文、植被生态、环境监测中等方面有着重要的应 用价值(Qin et al.，2001)。
　　陆地生态系统碳环是全球碳环酿中最重要的组成部分"同时也是全球变化科 学研究的核心科学问题，在全球碳收支研究中占有重要地位。陆地生态系统净初级生产 力(net primary productivity， NPP)是繼绿色植物通过光合作用固定太阳能和生产有 机物的效率指标，是计算生态系统中绿色植物物质循环的基础数据。在全球变
　　……

前言/序言

地球系统动力学：复杂性、涌现与可预测性 一本深入探索地球系统复杂性、非线性动力学以及宏观尺度可预测性前沿的综合性专著。 本书概述 本书聚焦于地球科学领域一个最富挑战性也最具前沿性的交叉学科——地球系统动力学。它摒弃了将地球视为一系列独立子系统简单叠加的传统观点，转而采用一个高度耦合、反馈驱动的复杂系统视角。全书旨在系统阐述理解和模拟地球系统内部固有的非线性和涌现现象所需的理论框架、分析工具和计算范式。 本书的结构围绕地球系统复杂性的三个核心维度展开：复杂性的来源（非线性与反馈）、复杂性的表现（涌现与临界现象），以及复杂性的预测与控制（多尺度建模与不确定性量化）。 --- 第一部分：地球系统的非线性基础与反馈机制 本部分奠定了地球系统动力学的理论基石，强调了系统内部各个圈层（大气、海洋、陆地水文、冰冻圈和生物圈）之间，以及圈层内部过程之间普遍存在的强非线性相互作用。 第一章：非线性动力学的数学表述与地球科学应用 本章首先回顾了相空间分析、分岔理论和混沌动力学在描述气候系统中的基本概念。重点探讨了诸如天气系统中的洛伦兹吸引子、海洋环流中的双稳态现象以及植被-大气反馈的阈值效应。引入了基于随机微分方程（SDEs）来描述气候系统中的噪声驱动过程，特别是如何利用路径积分方法来分析高维系统的统计性质。 第二章：关键反馈回路的识别与量化 本章深入剖析了驱动地球系统长期演变和短期剧烈变化的关键反馈机制。内容涵盖： 冰雪-反照率反馈： 详细分析了冰盖消融如何加速气候变暖的非线性过程，并引入了滞后效应和时间延迟在反馈回路中的作用。 碳循环中的生物地球化学反馈： 探讨了海洋溶解泵、陆地生物碳汇饱和效应以及甲烷水合物释放的潜在正反馈。特别关注了生物地球化学循环中的“开关”机制（Tipping Points）。 大气-植被相互作用： 论述了植被覆盖度变化对区域蒸散和地表能量平衡的复杂调制作用，尤其是在半干旱地区的临界转变。 第三章：多尺度耦合与时间尺度分离问题 地球系统充满了从毫秒级的湍流到百万年级别的构造运动的不同时间尺度过程。本章讨论了如何通过多尺度分析方法（如模态分解、投影算子）来有效处理这些尺度差异。重点讨论了经典的气候模型中“参数化”方法的局限性，并介绍了基于信息论（如互信息）的尺度间相互依赖性度量方法。 --- 第二部分：复杂性的涌现性、临界点与突变 第二部分转向地球系统动力学中最引人注目的现象：涌现行为和系统可能发生的突变（Regime Shifts）。 第四章：从微观过程到宏观涌现：复杂性的层次结构 本章阐释了涌现（Emergence）的科学定义，即系统整体行为无法仅通过对其组成部分的线性叠加来预测。通过构建简化的格子模型（Lattice Models）和基于个体的模型（Agent-Based Models, ABMs）来模拟自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）在地震活动、森林火灾传播中的体现。讨论了如何使用信息熵和复杂性度量指标来量化系统的涌现程度。 第五章：地球系统的临界点（Tipping Points）与不稳定性分析 临界点是地球系统动力学研究的核心焦点。本章详细介绍了识别和量化临界点的方法论。 早期预警指标： 重点介绍了基于时间序列数据的关键慢特征（Critical Slowing Down, CSD）指标，如方差增大和自相关性增强，并论述了其在真实气候数据中的应用潜力与局限性。 多重平衡态与亚稳态： 分析了海洋环流（如AMOC）和冰盖动力学中存在的多个稳定平衡态，以及系统如何通过外部扰动或内部波动越过鞍点（Saddle Node）导致不可逆转的转变。 第六章：混沌、可预测性极限与模型误差的结构化 混沌系统的本质决定了长期预测的固有难度。本章区分了系统的内在混沌性与模型结构误差。讨论了集合预报（Ensemble Forecasting）如何在有限的观测信息下，通过概率密度函数（PDF）来捕捉不确定性。特别关注了“模式崩溃”（Pattern Collapse）现象，即在超越系统内在雅可比矩阵的特征时间尺度后，模型预测如何迅速偏离真实轨迹。 --- 第三部分：地球系统模型的理论构建与信息融合 本部分着眼于如何将动力学理论转化为实际可操作的模拟框架，并处理观测数据在系统识别中的角色。 第七章：高维地球系统模型的架构与简化策略 本书探讨了耦合气候模型（AOGCMs）的结构性挑战，特别是如何高效处理巨大的计算需求。引入了降维技术（如经验正交函数分析EOF、Proper Orthogonal Decomposition POD）在捕获关键气候模态中的应用。此外，探讨了基于网络科学的方法来分析地球系统模型的耦合结构，识别系统的“瓶颈”节点和关键驱动因子。 第八章：数据同化在复杂系统状态估计中的新范式 传统的数据同化方法（如卡尔曼滤波）在线性假设下表现良好，但在处理强非线性地球系统时存在局限。本章详细介绍了先进的同化技术： 延展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）： 探讨了它们在近似非线性动力学中的优势和计算成本。 粒子滤波（Particle Filters）： 阐述了其在捕捉多峰分布和识别罕见极端事件状态方面的独特能力。 贝叶斯反演与模型校准： 讨论如何将地球物理先验知识嵌入到贝叶斯框架中，以解决模型参数的不确定性问题。 第九章：因果推断与系统识别的机器学习前沿 随着计算能力的提升，机器学习方法开始用于地球系统动力学的“黑箱”识别。本章关注如何使用这些工具来推断隐藏的因果关系，而非仅仅进行模式识别。讨论了基于信息几何的度量方法，以及稀疏识别技术（如Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）来从高维观测数据中提取简洁的、具有物理意义的微分方程组。 --- 目标读者： 本书面向地球物理学、气候科学、复杂系统科学、应用数学及计算科学的研究人员、高级研究生及工程师。它要求读者具备扎实的微积分、微分方程和基本的物理学背景。 本书的价值： 《地球系统动力学：复杂性、涌现与可预测性》提供了一个统一的视角，将看似异构的地球科学问题置于一个严格的、基于非线性动力学的理论框架下进行审视。它不仅是对现有知识的总结，更是对未来地球系统科学研究方向的深刻展望，特别是对极端事件的预警能力和长期气候风险评估的理论支撑。

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这本书的封面设计就相当吸引我，深邃的蓝色背景，点缀着抽象化的地球和卫星图像，予人一种科技感与地球关怀并存的视觉冲击。我原本对“协同反演”和“同化模拟”这些术语的理解仅限于字面意思，但它厚重的篇幅和严谨的排版，让我隐约觉得这绝非一本泛泛而谈的科普读物。我期待它能深入浅出地剖析遥感技术在生态环境监测中的具体应用，比如如何通过不同卫星传感器的数据融合，更精准地捕捉到土地利用变化、植被覆盖度、水体质量等关键参数。更重要的是，我希望书中能详细阐述“同化模拟”这一概念，它是否意味着能够将遥感观测数据融入到复杂的生态模型中，从而实现对生态系统未来演变的预测？例如，在应对气候变化、干旱、洪水等极端事件时，这种协同反演和同化模拟的模式，能否为我们提供更具前瞻性和可操作性的决策依据？我对书中案例的选择和分析方法也充满好奇，希望能够看到一些实际应用场景的详细介绍，比如在某个区域进行生物多样性评估，或者在某个流域监测水土流失，这些过程是如何一步步通过遥感和模型协同完成的。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的第一页，就被其扎实的理论基础和宏大的研究视野所震撼。虽然我不是专业研究人员，但书中的逻辑清晰、条理分明的写作风格，以及大量的图表和公式，都暗示着这是一部严谨的学术专著。我特别感兴趣的是书中关于“遥感协同反演”的部分，它究竟是如何将不同波段、不同分辨率的遥感数据进行有机结合，以克服单一传感器局限性的？例如，在反演地表温度时，是利用热红外数据，还是结合可见光和近红外数据来校正大气影响？而“同化模拟”则更让我着迷，它是否是在现有生态模型的基础上，引入实时的遥感数据进行迭代更新，从而不断提高模型的预测精度和可靠性？我设想，在研究大气污染物扩散、水体富营养化过程，或者森林火灾的发生与蔓延等方面，这种协同反演和同化模拟的技术，能为环境管理部门提供多么及时、准确的预警和决策支持啊！我期待书中能有关于复杂算法和模型构建的详细阐述，当然，最好也能附带一些易于理解的伪代码或者流程图，帮助像我这样的非专业读者也能窥见其精髓。

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读完这本书的目录，我被其中涵盖的议题所深深吸引，特别是“协同反演”和“同化模拟”这两个词语，让我对书中内容充满了期待。在我看来，前者很可能是在讲述如何将不同来源、不同特性的遥感数据“捏合”在一起，以获得比单一数据更丰富、更可靠的环境信息。我想象着，在研究全球气候变化时，可能需要融合卫星上的海量遥感数据，比如地表温度、云量、植被指数等，然后通过复杂的算法进行协同反演，从而构建出更精确的气候模型。而“同化模拟”则更像是对未来的一种“预演”。它是否是将遥感获得的实时观测数据，作为输入项，不断喂给一个复杂的生态系统模型，从而让模型能够持续地“学习”和“进步”，最终能够预测未来环境可能发生的演变？我期待书中能有一些关于具体应用的案例，比如在水文循环研究中，如何利用遥感数据反演出地表蒸发、土壤湿度，然后将这些数据同化到水文模型中，以预测未来河流流量、地下水位等；或者在农业生产中，如何通过遥感监测作物长势、土壤墒情，然后将这些信息同化到作物生长模型中，为精准灌溉和施肥提供指导。

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尽管书名中的“协同反演”和“同化模拟”听起来有些专业，但我仍然被它所吸引，因为我一直关注着我们星球日益严峻的环境问题，并深信科技的力量能为解决这些问题提供新的途径。这本书给我一种感觉，它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何用先进的遥感技术“倾听”地球声音的著作。我特别想了解，书中是如何具体地讲解“协同反演”的，它是否涉及到不同类型遥感影像（如光学、雷达、激光雷达）的融合处理？又或者，它是否强调了多源数据在时间维度上的协同，例如利用不同时间点的卫星影像来捕捉环境变化的动态过程？而“同化模拟”则更让我联想到“预测”和“管理”。它是否能够通过整合海量的遥感观测数据，构建出能够模拟生态系统演化趋势的模型？我希望书中能举例说明，比如在区域水资源管理中，如何利用遥感反演降雨量、蒸发量等关键参数，并将其同化到水文模型中，从而进行长期水资源供需预测。又或者，在森林生态系统中，如何通过遥感监测植被生长状况、病虫害发生情况，然后将这些数据融入到森林碳汇模型中，来评估其在全球碳循环中的作用。

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我一直对遥感技术在环境科学中的应用抱有浓厚的兴趣，尤其是当它能够与模拟技术结合，实现更深层次的理解和预测时。这本书的书名——《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》，在我看来，就充满了前沿科技的味道。我好奇的是，“协同反演”这一概念在书中是如何被具体阐释的。它是否意味着能够有效地整合来自不同传感器、不同平台（如卫星、无人机）的遥感数据，以克服单一数据源的局限性，获得更全面、更准确的环境参数？例如，在监测区域空气质量时，是仅仅依赖地面监测站的数据，还是能够利用卫星遥感数据反演出颗粒物浓度、温室气体排放量，然后将这些数据进行融合分析？而“同化模拟”则更让我联想到“智慧”。它是否是在构建一个能够模拟生态系统运作的“数字孪生”？我期待书中能详细介绍如何将遥感观测到的实时信息，源源不断地输入到生态模型中，不断修正和优化模型的预测结果，从而实现对环境变化的动态跟踪和精准预测。比如，在应对突发性环境事件，如石油泄漏、工业污染事故时，这种技术能否帮助我们快速评估污染范围、扩散趋势，并为应急响应提供科学依据。

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不错

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书籍不错，包装的结实！

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定量遥感反演与不同尺度的数据同化技术一直是环境遥感、生态、气象、农业等多学科的学术前沿与面临的挑战。《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》一书以新疆地区为例，系统地介绍了陆面生态与环境参数的遥感协同反演算法、模型以及同化模拟技术，对于我国干旱/半干旱地区人类活动与气候变化协同作用下区域生态环境的响应研究具有很好的指导作用。

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很好值得一读 很好值得一读

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这是在京东买东西头一次遇到！

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很好值得一读 很好值得一读

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书籍不错，包装的结实！

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不错！！！！！！！！！！！

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不错