SARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常

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此星光明 发表于 2024/06/03 09:48:04 2024/06/03
【摘要】 ​ SARAL Near-Real-Time Value-added Operational Geophysical Data Record Sea Surface Height AnomalySARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常简介2020 年 3 月 18 日至今ALTIKA_SARAL_L2_OST_XOGDR这些数据是近实时(NRT)(测量后7-9小时内)海面高度异...

 SARAL Near-Real-Time Value-added Operational Geophysical Data Record Sea Surface Height Anomaly

SARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常

简介

2020 年 3 月 18 日至今

ALTIKA_SARAL_L2_OST_XOGDR

这些数据是近实时(NRT)(测量后7-9小时内)海面高度异常(SSHA)数据,来自ARgos和ALtiKa卫星(SARAL)上的AltiKa高度计。SARAL是法国(法国国家空间研究中心)和印度(SARAL)的一项合作任务,利用Ka波段AltiKa高度计测量海面高度,于2013年2月25日发射。这些数据与该项目生成的业务地球物理数据记录(OGDR)数据的主要区别在于,SARAL的轨道在卫星间交叉位置使用SSHA与OSTM/Jason-2 GPS-OGDR-SSHA产品的差异进行了调整。这样,利用 OSTM/Jason-2 GPS-OGDR-SSHA 产品使用的 GPS 轨道的 1 厘米(径向均方根)精度,为 SARAL 生成了精度为 1.5 厘米(均方根)的更精确的 NRT 轨道高度。该数据集还包含项目(缩小版)OGDR 的所有数据,以及改进的测高仪风速和海况偏差校正。有关 SARAL 任务的更多信息,请访问:Home

DOI 10.5067/AKASA-XOGD1
Measurement OCEANS > SEA SURFACE TOPOGRAPHY > SEA SURFACE HEIGHT
OCEANS > OCEAN WAVES > SIGNIFICANT WAVE HEIGHT
Swath Width 11 km
Platform/Sensor

SARAL

 / 

ALTIKA Altimeter

Project Satellite with ARgos and ALtiKa (SARAL)
Data Provider Publisher: JPL
Creator: Shailen Desai
Release Place: JPL
Release Date: 2013-Dec-03
 
Format netCDF-4

分辨率

空间分辨率: 8000 米 x 8000 米
时间分辨率月 - < 年
 
覆盖范围
北边界坐标: 82 度
南边界坐标:-82 度
西边界坐标: -180度
东边界坐标: -180度180 度
时间跨度:2020 年 3 月 18 日至今
颗粒时间跨度:2013 年 11 月 18 日至 2024 年 6 月 02 日
扫描带宽:11 千米
 
投影
投影类型:卫星原生沿轨投影
投影细节每个像素都包含地理位置信息
椭球面WGS 84

表格:数据变量

Name Long Name Unit
alt 1 Hz altitude of satellite m
alt_dyn 1 Hz altitude of satellite (Dynamic fit to DORIS-DIODE) m
bathymetry ocean depth/land elevation m
ecmwf_meteo_map_avail ECMWF meteorological map availability
hf_fluctuations_corr high frequency fluctuations of the sea surface topography m
ice_flag ice flag
internal_tide internal tide height m
inv_bar_corr inverted barometer height correction m
iono_corr_gim GIM ionospheric correction m
lat latitude degrees_north
lon longitude degrees_east
mean_sea_surface_sol1 mean sea surface height (solution 1) above reference ellipsoid m
mean_topography mean dynamic topography above geoid m
model_dry_tropo_corr model dry tropospheric correction m
ocean_tide_sol2 geocentric ocean tide height (solution 2) m
pole_tide geocentric pole tide height m
rad_liquid_water radiometer liquid water content kg/m^2
rad_surf_type radiometer surface type
rad_water_vapor radiometer water vapor content kg/m^2
rad_wet_tropo_corr radiometer wet tropospheric correction m
range 1 Hz corrected altimeter range m
sea_state_bias sea state bias correction m
sig0 Corrected backscatter coefficient dB
solid_earth_tide solid earth tide height m
ssha sea surface height anomaly m
ssha_dyn sea surface height anomaly m
surface_type surface type
swh Corrected significant waveheight m
time time (sec. since 2000-01-01) seconds since 2000-01-01 00:00:00.0
trailing_edge_variation_flag 1 Hz trailing edge variation flag
wind_speed_alt altimeter wind speed m/s
xover_corr sea surface height cross over correction m

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CLOUD ENABLED

Status:

ACTIVE

Short Name:

ALTIKA_SARAL_L2_OST_XOGDR

Collection Concept ID:

C2251465126-POCLOUD

Spatial Coverage:

N: 82°

S: -82°

E: 180°

W: -180°

Access:

Capabilities:

DownloadSubsetVisualize

Data Recipes:

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
 
import pandas as pd
import leafmap
 
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="ALTIKA_SARAL_L2_OST_XOGDR",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -82.0, 180.0, 82.0),
    temporal=("2020-03-18", "2020-08-08"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

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