利用卫星遥感探测海域天然气水合物

【摘要】：天然气水合物是近些年来发展起来的一门新兴、热点研究领域。为了探讨利用卫星遥感探测海域天然气水合物的方法,本文首先探讨了利用卫星遥感探测海表面甲烷气浓度的可行性,其次讨论了利用人工神经网络模型从遥感反演数据获取海表面气温的性能,最后,以墨西哥湾地区为试验区,分析了海表面气温异常与海域天然气水合物藏区分布的关系,以琼东南盆地为远景区,分析了该区天然气水合物的资源远景。研究结果表明:①利用对流层污染测量仪探测海表面甲烷气浓度异常区来探测海域天然气水合物藏远景区是切实可行的; ②将遥感反演数据(总可降水汽、海表面风速、云状液态水和海表面水温)与人工神经网络模型相结合来获取日平均海表面气温是一个有效的方法; ③人工神经网络方法比常规方法具有更好的性能和更强的区域适应性; ④同次和多次地震临震前,在一个地区频繁出现孤立、带状、强度较大的海表面气温异常可能与海底蕴藏着天然气水合物藏有关; ⑤琼东南盆地内具有很好的天然气资源远景。 【关键词】：卫星遥感 天然气水合物 地震 海表面气温 人工神经网络模型
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（海洋研究所）
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：P714.6
【目录】：

• 第一章 引言6-37
• 第一节 问题的提出6-9
• 1 天然气水合物的研究意义6
• 2 天然气水合物常规探测方法的局限性6-7
• 3 天然气水合物的卫星遥感探测方法7-9
• 第二节 国内外研究现状与进展9-35
• 1 天然气水合物研究9-19
• 2 甲烷气浓度的卫星遥感探测技术研究19
• 3 海表面气温研究19-26
• 4 人工神经网络研究26-35
• 第三节 工作思路与工作方法35-37
• 第二章 研究资料及处理方法37-46
• 第一节 研究资料37-39
• 1 建立人工神经网络模型的资料37-39
• 2 海表面甲烷气浓度39
• 第二节 反演算法39-44
• 1 海表面风速、云状液态水和总可降水汽39-42
• 2 海表面水温42-43
• 3 甲烷柱含量43-44
• 第三节 数据预处理44-46
• 第三章 甲烷气浓度的卫星探测技术46-54
• 第一节 靶区海表面甲烷气浓度46-47
• 第二节 MOPITT 试验47-48
• 第三节 MOPITT 对不同大气层的灵敏度48-49
• 第四节 正演大气中甲烷柱含量49-54
• 1 经验模型的建立49-51
• 2 正演CH4柱含量51-52
• 3 结论与讨论52-54
• 第四章 基于人工神经网络的海表面气温获取54-66
• 第一节 建模过程概述54-57
• 1 网络的选取54
• 2 样本数据54-55
• 3 合理网络模型的确定55-56
• 4 神经网络的训练56-57
• 第二节 神经网络模型一57-60
• 1 ANN1模型的误差58
• 2 海表面气温获取结果58
• 3 ANN 方法与多次线性回归(MLR)方法比较58-60
• 第三节 神经网络模型二60-64
• 1 ANN2模型的误差61
• 2 海表面空气温度获取结果61-62
• 3 ANN 方法与多次线性回归(MLR)方法的比较62-64
• 第四节 小结64-66
• 第五章 利用卫星遥感探测海域天然气水合物藏的方法及其应用66-84
• 第一节 卫星热红外异常及表面气温异常的机制66-72
• 1 临震前卫星热红外增温与表面气温增温66-67
• 2 临震前的气体异常67-69
• 3 临震前卫星热红外异常与表面气温异常的机理69-72
• 第二节 海表面气温异常与海域天然气水合物72-75
• 第三节 试验区——以墨西哥湾为例75-80
• 1 研究区背景75-76
• 2 实例76-80
• 3 小结80
• 第四节 远景区——琼东南盆地80-84
• 1 研究区背景80-82
• 2 实例82-83
• 3 小结83-84
• 第六章 结语84-86
• 第一节 结论84-85
• 第二节 存在问题85-86
• 参考文献86-104
• 图版104-115
• 攻读博士期间发表的论文115-116
• 致谢116

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