本文主要是介绍遥感中常用的近地面臭氧数据类型及特点(仅记录),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 前言
- 一、站点数据
- 二、卫星遥感监测数据
- 1. Sentinel-5P TROPOMI
- 2.Aura OMI/MLS
- 三、再分析数据
- 四、模式数据
前言
本文仅为记录本人(遥感小白)目前所接触和使用过的臭氧数据及其特点,可能存在错漏,欢迎指正!
一、站点数据
全国空气质量观测站点数据
- 发布者:中科院地理所
- 时间范围:2013年-至今(可能近2、3个月的数据未及时更新)
- 气象站点:全国1400多个站
- 数据内容:每天每小时空气质量监测数据
- 数据格式:
注意:该网站需要登录注册才能下载。
- 【使用感受主观评价】
- 数据质量较好,长时序、多站点数据,读取处理也比较方便(用MATLAB、Python等批处理即可),可以进行臭氧逐小时预报、预测等相关研究 。
- 数据本身主要反映了该站点及其周边附近的臭氧信息(空间相似性),但是东部站点比西部站点多、密,其空间代表性、准确性更强,西部较弱,如果要做空间插值的话西部结果可能不太理想。适合做小尺度研究。
二、卫星遥感监测数据
1. Sentinel-5P TROPOMI
- 下载网站:Sentinel-5P数据下载官网
- 数据检索:
可以自行勾画目标区域,选择所需时间范围和数据类型(L2_O3_TCL代表对流层臭氧柱含量)即可,缺点是官网下载速度有限,如果要下载处理大量的数据效率不高,因此推荐使用GEE处理。 - GEE处理:
(用过GEE之后就再也不想下载处理了哈哈哈)(就是需要科学上网+申请Google账号)
GEE提供了一个云处理平台,省去用户下载数据的步骤,而是在GEE中直接根据代码调用目标影像数据集来处理,非常快速又高效,推荐大家都去使用!
GEE上面可以查看数据集信息:
这里有个非常坑的一点,就是原来TROPOMI的臭氧数据只覆盖了南北纬20°之间的区域,也就是如果你要研究全球或者中国区域,那这个数据集就不合适了(呜呜呜呜,痛失所爱) - 数据时间范围:2018.1-2021.12
属于历史数据(好像说是传感器出现问题了?待我求证下) - 空间分辨率:7km
这个数据集空间分辨率属于蛮高的了,如果不是它只覆盖南北纬20°,我一定会用它的呜呜呜
2.Aura OMI/MLS
- 下载来源:Aura-OMI/MLS
- 数据说明:这个数据集是由 J. R. Ziemke处理发布的,数据是由Aura卫星搭载的臭氧监测仪(OMI)和微波临边探测仪(MLS)传感器获得的,具体处理是做了个减法,可详细看一下上面链接。
- 空间分辨率:1.25°(经向)×1°(纬向),大概10km多
- 空间范围:南北纬60°之间区域,
(非常好,覆盖范围很广!) - 时间分辨率:逐月
- 时间范围:2004.10-2020.12
(没有更新的了,好像停止生产了) - 数据单位:Dobson unit,DU(1DU等于在一个标准大气压、15℃时单位面积上0.001厘米的臭氧层厚度)
- 数据处理:
(有点麻烦)下载网站提供了IDL处理代码,可以将原始txt文件转为netCDF格式,我又将它处理成了TIFF数据,这样方便后续提取、制图、计算。
卫星遥感数据的话就是覆盖范围会比较广,能提供大范围臭氧的时空分布信息,而且能反映整个大气层(对流层、平流层等)的臭氧含量(浓度/柱浓度),但是时间序列可能比较短,适合做大尺度研究。
三、再分析数据
(这个等我后面补充,只用过一个数据集。。。)
利用数据同化系统,融合了地基观测、卫星遥感、气象资料等,考虑因素全面,数据集多,但数据质量参差不齐。
四、模式数据
(这个没有用过,等待补充。。。)
种类多样,适用于未来预测,数据存在不确定性。
这篇关于遥感中常用的近地面臭氧数据类型及特点(仅记录)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!