NASA数据集——SARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常

2024-06-10 08:15:04 浏览数 (3)

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:

  • Search Granules
  • Browse Granule Listing

Capabilities:

DownloadSubsetVisualize

Data Recipes:

  • Generic Data Readers

代码

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!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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https://search.earthdata.nasa.gov/search/granules?p=C2251465126-POCLOUD

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