NASA数据集——TANSO-FTS 运行前 11 年收集的测量数据中得出二氧化碳(CO2)干空气摩尔分数(XCO2)的估计值

本文主要是介绍NASA数据集——TANSO-FTS 运行前 11 年收集的测量数据中得出二氧化碳(CO2)干空气摩尔分数(XCO2)的估计值,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!

ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files V7.3 (ACOS_L2_Lite_FP) at GES DISC

简介

ACOS Lite 文件包含经过偏差校正的 XCO2 以及其他选定字段的每日汇总文件。ACOS 2 级标准产品(ACOS_L2S)的轨道颗粒被用作输入。

ACOS "数据集包含所有探测数据的二氧化碳(CO2)柱平均干空气摩尔分数,并尝试对其进行检索。这些是 OCO 项目使用 TANSO-FTS 光谱辐射提供的最高级别产品。

日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品,供内部使用并分发给欧空局和美国航天局等合作伙伴。这些经过校准的产品由 OCO 项目用额外的地理位置信息和进一步的修正进行扩充。这样制作的 1B 级产品(含校准辐射量和地理定位)是 "ACOS "2 级制作过程的输入。

摘要

日本温室气体观测卫星(GOSAT)上的碳观测热和近红外传感器-傅立叶变换光谱仪(TANSO-FTS)自 2009 年 4 月以来一直在返回数据。利用第 9 版(v9)空间大气碳观测(ACOS)二级全物理(L2FP)检索算法(Kiel 等人,2019 年),从 TANSO-FTS 运行前 11 年收集的测量数据中得出二氧化碳(CO2)干空气摩尔分数(XCO2)的估计值。利用总碳柱观测网络(TCCON)得出的估算值以及一套不吸收卫星二氧化碳的全球大气反演系统(模式)模拟值,对 L2FP XCO2 产品的偏差校正和质量过滤进行了评估。此外,还将第 9 版 ACOS GOSAT XCO2 结果与 NASA 轨道碳观测站-2(OCO-2)使用第 10 版(v10)ACOS L2FP 算法得出的 XCO2 估算值进行了比较。

这些测试表明,与较早的 v7.3 ACOS GOSAT 产品相比,v9 ACOS GOSAT XCO2 产品在吞吐量、散度和偏差方面都有所改进。在 GOSAT 到 2020 年 6 月收集的 3,700 万个探测数据中,大约 20% 在筛选云层和其他伪影后被选中进行 v9 L2FP 算法处理。经过后处理,5.4%的探测结果(37×106 个中的 2×106)被赋予 "良好 "XCO2 质量标志,而 v7.3 中的比例为 3.9%(24×106 个中的 <1×106 )。经过质量过滤和偏差校正后,ACOS GOSAT v9 与 TCCON 和模式之间的 XCO2 差异(1σ)为:海洋闪烁观测值约为百万分之 1,陆地观测值约为百万分之 1 至 1.5。TCCON 和模式的全球平均偏差小于约 0.2 ppm。与 v10 OCO-2 XCO2 产品相比,陆地观测的季节平均偏差约为 0.1 ppm。然而,对于海洋闪烁观测数据,相对于 OCO-2 的季节平均偏差在 0.2 到 0.6 ppm 之间,且随时间和纬度变化很大。

美国宇航局戈达德地球科学数据和信息服务中心(GES-DISC)提供了 ACOS GOSAT v9 XCO2 数据的每轨道完整格式(https://doi.org/10.5067/OSGTIL9OV0PN,OCO-2 科学小组等,2019b)和每日精简格式(https://doi.org/10.5067/VWSABTO7ZII4,OCO-2 科学小组等,2019a)。此外,还生成了一套新的月度超级精简文件,其中仅包含每次卫星观测的最基本变量,为入门级用户提供了一个轻量级卫星产品,供其进行初步探索(CaltechDATA,https://doi.org/10.22002/D1.2178,Eldering,2021)。v9 ACOS 数据用户指南》(DUG)介绍了 GOSAT 数据的最佳使用方法(O'Dell 等人,2020 年)。GOSAT v9 数据集对于研究跨越整整十年或更长时间的碳循环现象应该特别有用,并可作为 2014 年 9 月开始的较短的 OCO-2 v10 数据集的有益补充。

数据信息

Shortname:

ACOS_L2_Lite_FP

Longname:

ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files V7.3

Version:

7.3

Format:

netCDF

Spatial Coverage:

-180.0,-90.0,180.0,90.0

Temporal Coverage:

2009-04-21 to  2016-06-02

File Size:

50 MB per file

Data Resolution

Spatial:

10.5 km x 10.5 km

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="ACOS_L2_Lite_FP",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180, -90, 180, 90),temporal=("2009-04-20", "2020-08-08"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

OCO-2 Science Team/Michael Gunson, Annmarie Eldering (2016), ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files V7.3, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], GES DISC

GES DISC 

网址推荐

0代码在线构建地图应用

https://sso.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

这篇关于NASA数据集——TANSO-FTS 运行前 11 年收集的测量数据中得出二氧化碳(CO2)干空气摩尔分数(XCO2)的估计值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!



http://www.chinasem.cn/article/922768

相关文章

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编

Python使用Pandas库将Excel数据叠加生成新DataFrame的操作指南

《Python使用Pandas库将Excel数据叠加生成新DataFrame的操作指南》在日常数据处理工作中,我们经常需要将不同Excel文档中的数据整合到一个新的DataFrame中,以便进行进一步... 目录一、准备工作二、读取Excel文件三、数据叠加四、处理重复数据(可选)五、保存新DataFram

使用Java解析JSON数据并提取特定字段的实现步骤(以提取mailNo为例)

《使用Java解析JSON数据并提取特定字段的实现步骤(以提取mailNo为例)》在现代软件开发中,处理JSON数据是一项非常常见的任务,无论是从API接口获取数据,还是将数据存储为JSON格式,解析... 目录1. 背景介绍1.1 jsON简介1.2 实际案例2. 准备工作2.1 环境搭建2.1.1 添加