Aquarius 官方发布 3 级海面密度标准映射图像季节性数据 V5.0
【摘要】 Aquarius Official Release Level 3 Sea Surface Density Standard Mapped Image Seasonal Data V5.0简介水瓶座 3 级海面密度标准映射图像数据包含网格化的 1 度空间分辨率密度，该密度以每日、7 天、每月和季节时间尺度平均计算。此特定数据集是水瓶座数据集 5.0 版的季节性海面密度产品，该数据集是 AQ...
Aquarius Official Release Level 3 Sea Surface Density Standard Mapped Image Seasonal Data V5.0
简介
水瓶座 3 级海面密度标准映射图像数据包含网格化的 1 度空间分辨率密度，该密度以每日、7 天、每月和季节时间尺度平均计算。此特定数据集是水瓶座数据集 5.0 版的季节性海面密度产品，该数据集是 AQUARIUS/SAC-D 任务正式结束任务后发布的公开数据。表面密度估算基于 TEOS-10，并使用水瓶座反演的盐度和共置的辅助 SST（雷诺 OI 0.25 度产品）得出。水瓶座仪器搭载在 AQUARIUS/SAC-D 卫星上，这是 NASA 和阿根廷航天局国家活动委员会 (CONAE) 的合作成果。该仪器由三个辐射计组成，它们以推扫式排列，相对于轨道阴影面的入射角分别为 29 度、38 度和 46 度。波束覆盖范围分别为：76 公里（沿轨）x 94 公里（跨轨）、84 公里 x 120 公里和 96 公里 x 156 公里，总跨轨幅宽为 370 公里。辐射计分别在 1.413 GHz 水平和垂直极化（TH 和 TV）下测量亮度温度。工作频率为 1.26 GHz 的散射计测量每个覆盖范围内的海洋后向散射，用于估算盐度时进行表面粗糙度校正。散射计的幅宽约为 390 公里。
摘要
Additional Info
| Field | Value |
|---|---|
| Last Updated | September 11, 2025, 6:34 AM (UTC+08:00) |
| Created | April 1, 2025, 10:27 PM (UTC+08:00) |
| accessLevel | public |
| bureauCode | 026:00 |
| catalog_conformsTo | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
| harvest_object_id | 171a6c4a-fb28-41cb-93c8-36d286b8b48e |
| harvest_source_id | b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac |
| harvest_source_title | Science Discovery Engine |
| identifier | 10.5067/AQR50-3D3CS |
| landingPage | https://podaac.jpl.nasa.gov/CitingPODAAC |
| modified | 2025-09-10 |
| programCode | 026:000 |
| publisher | Aquarius Project NASA/CONAE;NASA/JPL/PODAAC |
| resource-type | Dataset |
| source_datajson_identifier | true |
| source_hash | 7952bdeaed2f47fb85c1817e3abda78977207d5b357b5b2ba887c547eb3193ad |
| source_schema_version | 1.1 |
| spatial | [[{"EastBoundingCoordinate":180.0,"NorthBoundingCoordinate":90,"SouthBoundingCoordinate":-90,"WestBoundingCoordinate":-180.0}],"CARTESIAN"] |
| temporal | 2011-08-25/2011-08-25 |
| theme | "Earth Science" |
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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="AQUARIUS_L3_DENSITY_SMIA_3MONTH_V5",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -90, 180.0, 90),
temporal=("2011-08-25", "2015-06-07"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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