Google Earth Engine(GEE)——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

简介: Google Earth Engine(GEE)——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

  哥白尼大气监测服务 (CAMS) 全球近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件,每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期 5 天的预测,这些都是化学方案的一部分。

在 2021-07-01 之前,只有两个参数可用,1. 550 nm 表面的总气溶胶光学深度 2. 颗粒物 d < 25 um 表面 注意 system:time_start 是指预测时间。

数据集可用性

2016-06-21T00:00:00Z - 2022-06-07T00:00:00

数据集提供者

欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)

地球引擎引用:

ee.ImageCollection("ECMWF/CAMS/NRT")

分辨率
44528 米

波段

姓名 单位 最大限度 描述
total_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface 9.6e-05* 3.58255*

550 nm 处的总气溶胶光学深度

particulate_matter_d_less_than_25_um_surface 公斤米**-3 0* 7.6e-05*

颗粒物 d < 2.5 um

total_column_nitrogen_dioxide_surface 公斤米**-2

总柱二氧化氮表面

total_column_sulphur_dioxide_surface 公斤米**-2

总柱二氧化硫表面

total_column_carbon_monoxide_surface 公斤米**-2

总柱一氧化碳表面

total_column_formaldehyde_surface 公斤米**-2

总柱甲醛表面

gems_total_column_ozone_surface

Gems 总柱臭氧表面

sea_salt_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface

550 nm 表面的海盐气溶胶光学深度

dust_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface

550 nm 表面的粉尘气溶胶光学深度

organic_matter_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface

550 nm 表面的有机物气溶胶光学深度

black_carbon_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface

550 nm 表面的黑碳气溶胶光学深度

sulphate_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface

550 nm 表面的硫酸盐气溶胶光学深度

total_aerosol_optical_depth_at_469nm_surface

469 nm 表面的总气溶胶光学深度

total_aerosol_optical_depth_at_670nm_surface

670 nm 表面的总气溶胶光学深度

total_aerosol_optical_depth_at_865nm_surface

865nm 表面的总气溶胶光学深度

total_aerosol_optical_depth_at_1240nm_surface

1240 nm 表面的总气溶胶光学深度

var98-0-210-250_surface

硝酸盐气溶胶光学深度 550 nm

var98-0-210-251_surface

550 nm 处的铵气溶胶光学深度

particulate_matter_d_less_than_1_um_surface 公斤米**-3

颗粒物 d < 1 um 表面

particulate_matter_d_less_than_10_um_surface 公斤米**-3

颗粒物 d < 10 um 表面

uv_biologically_effective_dose_surface 瓦米**-2

紫外线生物有效剂量表面

total_column__peroxyacetyl_nitrate_surface 公斤米**-2

总柱过氧乙酰硝酸盐表面

total_column__isoprene_surface 公斤米**-2

总柱异戊二烯表面

total_column_nitrogen_monoxide_surface 公斤米**-2

总柱一氧化氮表面

total_column_hydrogen_peroxide_surface 公斤米**-2

总柱过氧化氢表面

total_column_hydroxyl_radical_surface 公斤米**-2

总柱羟基自由基表面

total_column_methane_surface 公斤米**-2

总柱甲烷表面

total_column__ethane_surface

总柱乙烷表面积

total_column_propane_surface 公斤米**-2

总塔丙烷表面

total_column_nitric_acid_surface 公斤米**-2

总柱硝酸表面

* 估计的最小值或最大值

影像属性:

图像属性

姓名 类型 描述
模型初始化小时 INT

产品创作时间

model_initialization_datetime 细绳

产品创建时间和日期

model_forecast_hour INT

产品预测时间

代码:

var dataset = ee.ImageCollection('ECMWF/CAMS/NRT')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-01-01', '2019-01-31'));
var aod = dataset.select('total_aerosol_optical_depth_at_550nm_surface');
var visParams = {
  min: 0.000096,
  max: 3.582552,
  palette: [
    "5E4FA2",
    "3288BD",
    "66C2A5",
    "ABE0A4",
    "E6F598",
    "FFFFBF",
    "FEE08B",
    "FDAE61",
    "F46D43",
    "D53E4F",
    "9E0142"
  ]
};
Map.setCenter(-94.18, 16.8, 1);
Map.addLayer(aod, visParams, 'Total Aerosal Optical Depth');

使用条款

对于商业或非商业目的的使用、复制和再分发,无论是否改编,都没有限制。本数据政策适用于哥白尼计划中产生的数据和信息,即哨兵任务数据和哥白尼服务信息。

请参阅 完整的 COPERNICUS 数据许可证

具有归属要求的许可条款如下所示:

5.1.1。如果被许可人向公众传播或分发哥白尼产品,被许可人应使用以下或任何类似通知通知来源的接收者:

  • “使用哥白尼气候变化服务信息 [年份] 生成”和/或
  • '使用哥白尼大气监测服务信息 [年份] 生成'。

5.1.2. 如果被许可人制作或贡献于包含改编或修改的哥白尼产品的出版物或分发,被许可人应提供以下或任何类似通知:

  • '包含修改后的哥白尼气候变化服务信息 [年份]';和/或
  • '包含修改后的哥白尼大气监测服务信息 [年份]'

5.1.3. 第 5.1.1 和 5.1.2 条涵盖的任何此类出版物或分发应声明,欧盟委员会和 ECMWF 均不对哥白尼信息或其中包含的数据的任何使用负责。

数据引用:

Citations:

  • Benedetti, A., and Coauthors, 2009: Aerosol analysis and forecast in the ECMWF Integrated Forecast System. Part II : Data assimilation, J. Geophys. Res., 114, D13205 doi:10.1029/2008JD011115.
  • Morcrette, and Coauthors, 2009: Aerosol analysis and forecast in the ECMWF Integrated Forecast System. Part I: Forward modelling, J. Geophys. Res., 114, D06206. doi:10.1029/2008JD011235

 

image.png

 

image.png

 


相关文章
|
2月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
452 0
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
99 0
|
2月前
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
41 0
|
1月前
|
存储 编解码 数据可视化
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
【2月更文挑战第14天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,按照给定的地表分类数据,对每一种不同的地物类型,分别加以全球范围内随机抽样点自动批量选取的方法~
254 0
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
|
2月前
|
API Go 网络架构
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
83 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
66 3
|
2月前
|
数据处理
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
29 0
|
2月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
23 0
|
2月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
41 0
|
2月前
|
编解码
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
21 0

热门文章

最新文章