NASA数据集——AMSR-E/AQUA月度L3全球雪水当量EASTER-GRIDS V002数据产品

2024-05-06 08:28:46 浏览数 (1)

简介

AMSR-E/AQUA月度L3全球雪水当量EASTER-GRIDS V002。 如果您从数据池 HTTPS 目录中订购数据,版本号会写在数据集简称的末尾:AE_MoSno.002。 产品代码 AMSR-E 数据文件名包含一个产品成熟度代码(如 B01、T02 或 V03),用于指示生成数据所使用的算法版本。产品成熟度代码包括成熟度级别(P、R、B、T 或 V)和两位数的迭代编号,如以下示例文件名中的 B06:AMSR_E_L3_SeaIce25km_B06_20080207.hdf。

产品等级描述

Level

Description

P

Preliminary - refers to non-standard, near-real-time data available from NSIDC. These data are only available for a limited time until the corresponding standard product is ingested at NSIDC.

R

Near-Real-Time - refers to near-real-time data produced and distributed via the NASA Land Atmosphere Near-real-time Capability for EOS (LANCE) data system.

B

Beta - indicates a developing algorithm with updates anticipated.

T

Transitional - period between beta and validated where the product is past the beta stage, but not quite ready for validation. This is where the algorithm matures and stabilizes.

V

Validated - products are upgraded to Validated once the algorithm is verified by the algorithm team and validated by the validation teams. Validated products have an associated validation stage. Refer to Table 2 for a description of the stages.

数据验证步骤

此外,验证过的产品成熟度代码还可附加一个阶段(1、2 或 3),如 V09-Stage3。验证阶段描述

Validation Stage

Description

Stage1

Product accuracy is estimated using a small number of independent measurements obtained from selected locations, time periods, and ground-truth/field program efforts.

Stage2

Product accuracy is assessed over a widely distributed set of locations and time periods via several ground-truth and validation efforts.

Stage3

Product accuracy is assessed, and the uncertainties in the product are well established via independent measurements made in a systematic and statistically robust way that represents global conditions.


数据产品和版本

当前版本:版本 3 (V003)

成熟度详情:不适用

时间覆盖范围:2002-06-01 (17:24) 至 2011-10-04 (06:03)

版本变更 改进后的V003 AMSREL1A产品对共同登记参数A1和A2进行了经验修正,并更新了用于修正AMSR-E 89 GHz位置信息的参数文件。因此,第三版 AMSREL1A 数据提高了以下方面的精度:纬度和经度、陆地/海洋标志、地球入射角、地球方位角、太阳方位角和太阳仰角。此外,HDF-EOS 版本已从 4.2r1 更新到 4.2r4。

第 2 版处理和算法历史 时间覆盖范围:2002-06-19 (06:15) 至 2011-09-27 (05:57)

V002 AMSREL1A 产品对 Aqua 扫描方位角和卫星飞行方向进行了经验修正。通过校正太阳方位角、太阳仰角、地球方位角和地球入射角,与第一版 AMSREL1A 数据相比,AMSR-E 89 GHz 数据的几何精度提高到 2 公里以内。

第 1 版处理和算法历史 时间覆盖范围:2002-06-22 (00:11) 至 2005-03-01 (00:14)

发射时的原始数据版本。

AMSR-E/Aqua L2A 全球扫描带空间采样亮度温度 (AE_L2A) 当前版本:第 4 版 (V004)

成熟度详情:V13-Stage 3

时间范围:2002-06-01 (00:11) 至 2011-10-04 (06:03)

版本变更 完全按照 RSS 第 8 版标准重新校准,如下所示: 与其他微波辐射计,特别是全球微波监测仪[1]、WindSat 和 TMI[2] 相互校准 用改进的海洋辐射传输模型(ORTM)进行校准 更新了海洋发射率模型(Meissner 和 Wentz,2012 年) 根据植被茂密的热带雨林场景,改进了温暖场景(陆地和冰冻圈)的校准 针对交叉极化和溢出调整了天线模式系数 (APC) 18.7 千兆赫中心观测频率已移回标称频率 根据与 TMI 的 1 小时同地定位,重新设计了计算 AMSR-E 有效热负荷温度的算法 第 3 版处理和算法历史 V12-Stage3:时间覆盖范围:2011-01-26 (09:40) 至 2011-10-03 (21:49)

按照 RSS 第 7 版标准完成重新校准,如下所示: 与其他微波辐射计,特别是 SSM/I F13 和 WindSat 相互校准 用改进的辐射传输模型(RTM)进行校准:RSS RTM 2011 版 更新海洋发射率模型(Meissner 和 Wentz,2012 年) 调整水蒸气和氧气吸收,特别是水蒸气连续吸收 基于植被茂密的热带雨林场景,改进了陆地上空的校准 对 18.7 千兆赫进行非线性校正,使陆地上的亮度温度降低约 2°K 针对交叉极化和溢出调整天线模式系数 (APC) 略微偏移 18.7 千兆赫中心观测频率 调整有效热负荷温度 改进射频干扰(RFI)标记,以应对新的地球静止信号源 第 2 版处理和算法历史 V11-Stage3:时间覆盖范围:2011-01-26 (09:40) 至 2011-10-03 (21:49)

更新了产品成熟度代码,将 R 包括在内,用于近实时数据。该版本中的科学算法没有变化。 V10-Stage3: 2002-06-19 (00:29) 至 2011-01-26 (09:41)

根据经纬度和亮度温度计算校验和。将其作为全局属性附加到 L2A 文件中,并在质量保证文件中报告。 RSS 将 DirecTV 10 号和 11 号卫星的闪烁角添加到 Geostationary_Satellite_Glint_Angles 字段中。低闪烁角与最近观测到的射频干扰伪影有很好的相关性。在海洋上空,射频干扰可能非常强烈:18.7V 为 50 K,18.7H 为 100 K。这么大的情况与风力较小、海面非常平稳的条件相对应。在陆地上进行的初步分析没有发现明显的 RFI 影响。该 RFI 的影响期为 2007 年 7 月以后。 V09-Stage3:时间范围:2002-06-19 (00:29) 至 2009-04-16 (04:11)

该版本纠正了 2008 年 3 月发现的重新采样的 89.0 GHz 水平数据字段 (89.0H_Res.#_TB) 中的错误。只有 2002 年 6 月 19 日 00:29 至 2004 年 11 月 4 日 05:43 的 V08 文件包含错误数据。欲了解更多信息,请参阅 AMSR-E L2A 亮度温度:AMSR-E 新闻页面上的坏的重采样 89 GHz 水平数据新闻简报。 V08-Stage3:时间覆盖范围:2002-06-19 (23:40) 至 2008-03-07 (00:30)

该验证版本的算法包括更新的全局属性和清单元数据,以反映从 B07 到 V08 的版本变化。从 B07 到 V08,科学算法没有变化。

第 1 版处理和算法历史 B07:时间覆盖范围:2006-03-21 (04:16) 至 2006-08-01 (00:29)

该算法的目的是

修正地球入射角计算,以校正仪器滚动。 使用新的滚动角修改沿扫描天线温度调整。 纠正地理定位错误。 更新 6.9 和 10.6 GHz 频道的重采样权重。 重新校准热负荷并修改计算有效热负荷温度的方法。 引入欧洲地球静止电视卫星射频干扰标记算法。 纠正 2003 年 8 月至 9 月 Aqua 的俯仰误差。 修正进入冷镜的月球辐射。 在重新取样时匹配 89A 和 89B 观测数据。 使用 UT1 时间计算地球自转角度,以确保地理定位的准确性,并避免在发生闰秒时地理定位参数的不连续性。 为所有数据字段指定单位、比例因子和偏移量。 修改扫描路径属性和数据数组。 B06:时间覆盖范围:2005-09-28 (05:41) 至 2006-03-21 (04:16)

修正 RangeEndingTime swath 属性和元数据项中的四舍五入错误。 B05:时间覆盖范围:2002-06-19 (06:15) 至 2011-09-27 (05:57)

该算法的变更包括 改进了地理定位。 将地球入射角增加到两个字节。 在 Scan_Quality_Flag 中增加了一个自旋速率标志和一个表示观测数据不全在地球上的标志。 B04:时间覆盖范围:2005-03-01 (00:14) 至 2005-08-15 (10:13)

该算法的变化包括

未采样要素的名称从 Level1B 改为 not-resampled。 度数单位更加一致,例如,角度和温度的度数单位均由 deg 改为 deg. Level-2A 元数据包括 CoRegistrationParameterA1 和 CoRegistrationParameterA2 字段。 Position_in_Orbit 被写成 8 字节数字,而不是 4 字节。 数据包括静止卫星闪烁和有效冷目标温度的新字段。 删除了 ProcessingVersionNumber swath 属性。 B03:时间覆盖范围:2005-01-02(00:27)至 2005-03-01(00:14)

由于系数不再取决于 SSM/I 或 TMI,因此校准效果有所改善。数据也更接近实时。由于 89 GHz-A 馈源喇叭出现问题,AE_L2A 继续从 AMSR-E 89 GHz-B 馈源喇叭获取数据。 B02:时间覆盖范围:2004-11-04 (00:46) 至 2005-01-02 (00:27)

纠正 AMSR-E 89 GHz A 号馈源喇叭的问题,仅从 89 GHz B 号馈源喇叭生成数据。 B01:时间覆盖范围:2002-06-18 (23:40) 至 2004-11-04 (00:46)

发射时的原始数据版本。

代码

代码语言:javascript复制
!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="AE_5DSno",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2002-06-20", "2010-10-08"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

相关链接

User Guide

AMSR-E/Aqua L3 Global Snow Water Equivalent EASE-Grids, Version 2 User Guide

ATBDs

Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for the AMSR-E Snow Water Equivalent Algorithm

AMSR2 Snow Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)

General Resources

AMSR-E Pole Hole

Maneuver List (Scroll down to EOS-PM to see Aqua maneuvers)

Quality Assessment Reports

AMSR-E/Aqua Data Quality and Data Uncertainty

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