【摘 要】
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针对GOSAT近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演，提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵Sε构建结果对CO2反演的影响，然后据此挑选出Sa和Sε的优劣两种构建结果组合分别对2009年塔克拉玛干沙漠地区的部分GOSAT观测数据进行反演验证。研究结果表明先验信息方差越大或测量误差越小，反演结果趋于一致，反之结果则较
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所 通用光学定标与表征技术重点实验室,安徽 合肥 230031
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针对GOSAT近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演，提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵Sε构建结果对CO2反演的影响，然后据此挑选出Sa和Sε的优劣两种构建结果组合分别对2009年塔克拉玛干沙漠地区的部分GOSAT观测数据进行反演验证。研究结果表明先验信息方差越大或测量误差越小，反演结果趋于一致，反之结果则较为离散，表现出明显的规律性。实际大气遥感研究中准确的误差矩阵难以获取，此研究有助于进一步选取准确值并提高反演精度。
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