NASA数据集：MetOp-A ASCAT 第 2 级海洋表面风矢量，针对沿岸海洋进行了优化

news2024/9/20 9:38:08

MetOp-A ASCAT Level 2 Ocean Surface Wind Vectors Optimized for Coastal Ocean

简介

该数据集包含 MetOp-A 上的高级散射计（ASCAT）以 12.5 公里采样分辨率（注：有效分辨率为 25 公里）进行的近实时 2 级沿岸海面风矢量检索。它是欧洲气象卫星应用组织（EUMETSAT）海洋和海冰卫星应用设施（OSI SAF）通过荷兰皇家气象研究所（KNMI）提供的产品。该沿岸数据集与标准的 25 公里数据集的不同之处在于，它采用空间箱式滤波器（而不是 Hamming 滤波器），对来自 1B 级数据集的 Sigma-0 获取数据进行空间平均；风矢量单元中心点 15 公里半径范围内的所有全分辨率 Sigma-0 获取数据都用于平均。由于使用的是全分辨率的 L1B Sigma-0 检索数据，因此在进行 Sigma-0 平均之前，所有非海洋检索数据都将被丢弃。然后，使用与标准 OSI SAF ASCAT 风矢量数据集相同的 CMOD7.n 地球物理模式函数，计算每个 Sigma-0 框平均值的风矢量单元。与标准 12.5 公里数据集中静态的约 35 公里陆地掩蔽相比，通过这种增强的沿岸检索，可以计算出距海岸约 15 公里的风。每个文件都以 netCDF 第 3 版格式提供，包含一个从 3 分钟轨道颗粒中得出的完整轨道。从最近一次测量算起，延迟时间约为 2 小时。轨道的起始点由第一个 3 分钟轨道颗粒中的第一个风矢量单元测量值确定，该测量值从上升节点赤道以北开始。ASCAT 是一个 C 波段双扇形波束雷达散射计，在 MetOp-A 平台上的太阳同步极地轨道上提供两个独立的反向散射检索。有关 MetOp 任务的更多信息，请访问：https://www.eumetsat.int/our-satellites/metop-series 。如需了解更多及时公告，鼓励用户注册 KNMI 散射计电子邮件列表： scat@knmi.nl。此外，还强烈建议用户定期查看数据集用户指南，以了解有关已知问题的更新和新信息。OSI SAF 产品的所有知识产权均归欧洲气象卫星应用组织所有。所有感兴趣的用户均可免费使用这些产品。如果您希望使用这些产品，则必须在所使用的每个产品上显示 “版权（年）EUMETSAT ”字样，以表明 EUMETSAT 的版权归属。

Publisher: KNMI
Creator: EUMETSAT/OSI SAF
Release Place: KNMI, Royal Netherlands Meteorological Institute
Release Date: 2010-May-24
Resource: https://scatterometer.knmi.nl/publications/pdf/ASCAT_Product_Manual.pdf

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="ASCATA-L2-Coastal",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -89.6, 180.0, 89.6),
    temporal=("2010-08-18", "2021-11-15"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

KNMI, 2010. Metop-A ASCAT Level 2 Ocean Surface Wind Vectors Optimized for Coastal Ocean. Ver. Operational/Near-real-time. PO.DAAC, CA, USA (Dataset accessed [2014-06-01]). Surface winds off Peru-Chile: Observing closer to the coast from radar altimetry, Remote sensing of ,Redirecting