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通过卫星从空间观测全球大气二氧化碳(CO2)浓度为全球碳循环研究提供了新的数据源. 虽然卫星可以进行高密度点观测, 但是由于云和卫星观测模式等影响, 卫星观测点数据在空间上呈不规则分布且存在大量无观测值的空白区域. 精确填补这些空白区域将有利于研究全球和区域大气CO2浓度特征. 地统计学分析方法利用卫星观测的大气CO2数据固有的自相关结构进行插值, 可以解决上述问题. 该分析方法包括两个方面, 通过变异函数探讨数据的相关结构和对空白区域进行最优线性估计, 即克里格插值. 过去的研究通常采用仅考虑了空间相关特征的空间地统计学方法. 然而, 这种空间地统计学方法对存在于CO2数据中的时间相关特征并没有充分考虑. 相似文献
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