全球海面下温度第 2P 级 8.2 版 (v8.2)数据集

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此星光明 发表于 2024/06/17 10:23:01 2024/06/17
【摘要】 ​ GHRSST Level 2P Global Subskin Sea Surface Temperature version 8.2 (v8.2) from the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) by REMSS高级微波扫描辐射计 2 (AMSR2) 的全球海面下温度第 2P 级 8.2 版 (v8.2),由 REMSS...

 GHRSST Level 2P Global Subskin Sea Surface Temperature version 8.2 (v8.2) from the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) by REMSS

高级微波扫描辐射计 2 (AMSR2) 的全球海面下温度第 2P 级 8.2 版 (v8.2),由 REMSS 提供 

简介

版本 8.2
处理级别 2P
开始/停止日期 2012年7月02日至今
简称 AMSR2-REMSS-L2P-v8.2
本产品提供了高分辨率海面温度(GHRSST)项目组的 "最终"(改进)二级海面温度(SST)(目前在文件名中以 "v8.2 "标识),该温度源于遥感系统(RSS,或 REMSS)的高级微波扫描辐射计 2(AMSR2)。AMSR2 于 2012 年 5 月 18 日在日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)开发的全球变化观测任务--水(GCOM-W)卫星上发射。全球变化观测任务-水旨在建立全球长期观测系统,收集了解气候和水循环变化机制所需的数据,并展示其利用情况。第一代 GCOM-W 卫星上的 AMSR2 将继续 Aqua/AMSR-E 对水汽、云液态水、降水、海温、海面风速、海冰浓度、雪深和土壤湿度的观测。AMSR2 是一种遥感仪器,用于测量来自地球表面和大气层的微弱微波辐射。AMSR2 的天线每 1.5 秒旋转一次,在 1450 千米的扫描范围内获取数据。这种锥形扫描机制使 AMSR2 能够每两天获取一组日间和夜间数据,对地球的覆盖率超过 99%。当 RSS 接收到国家环境预报中心(NCEP)大气模式最终分析(FNL)运行全球分析时,将对 "最终 "海温进行处理。NCEP 的风向对检索更精确的海温和风速特别有用。V8.2 数据集取代了之前的 V8a 数据集,后者可在 https://www.doi.org/10.5067/GHAM2-2PR8A 上找到。

doi 10.5067/gham2-2pr82
测量 海洋 > 海洋温度 > 海面温度
扫描带宽度 1450 公里
平台/传感器
GCOM-W1 / AMSR2
高分辨率海面温度项目组 (GHRSST)
数据提供者 发布者PO.DAAC
创建者遥感系统
发布地点美国加利福尼亚州圣罗莎
发布日期: 2023-Jan-26
资源: http://www.remss.com

格式 netCDF-4
关键词) GHRSST、海面温度、L2P、SST、RSS、REMSS、AMSR2、GDS2、GCOM-W

分辨率


空间分辨率: 25000 米 x 25000 米
时间分辨率每小时 - < 每日

覆盖范围

区域: 全球全球
北边界坐标: 90 度
南边界坐标:-90 度
西边界坐标: -180度
东边界坐标: -180度180 度
时间跨度:2012 年 7 月 2 日至今
颗粒时间跨度:2012 年 7 月 02 日至 2024 年 6 月 16 日
扫描带宽:1450 千米
 
投影
投影类型:卫星原生扫描带
投影细节每个像素都包含地理位置信息
椭球面WGS 84

Name Long Name Unit
cloud_liquid_water cloud liquid water kg m-2
cool_skin cool skin K
diurnal_amplitude estimated diurnal variability K
dt_analysis deviation from sst reference climatology K
l2p_flags L2P flags
lat latitude degrees_north
lon longitude degrees_east
quality_level quality_level
rain_rate rain rate mm hr-1
sea_surface_temperature sea surface sub-skin temperature K
sses_bias SSES bias K
sses_standard_deviation SSES standard deviation K
sst_dtime time difference from reference time second
time reference time of sst file seconds since 1981-01-01 00:00:00
water_vapor total columnar water vapor kg m-2
wind_speed wind speed m s-1

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="AMSR2-REMSS-L2P-v8.2",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Remote Sensing Systems. 2023. GHRSST Level 2P Global Subskin SST from the AMSR2. Ver. 8.2. PO.DAAC, CA, USA. Dataset accessed [YYYY-MM-DD] at https://doi.org/10.5067/GHAM2-2PR82 

Wentz, F.J. & Gentemann, C.L. & Hilburn, Kyle. 2005. Three years of ocean products from AMSR-E: evaluation and applications, IEEE Geosci. Remote Sens. Symp., 7. https://doi.org//10.1109/IGARSS.2005.1526780

Frank J. Wentz and Thomas Meissner. 2007. Algorithm Theoretical Basis Document for AMSR-E Ocean Algorithms, RSS Tech. Rpt. 051707.

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