每日增强沿海覆盖的网格化高度计场

简介: 本数据集提供美国西海岸1992–2011年每日海面高度异常与地转流速,融合卫星高度计与验潮站观测,提升近岸精度,空间覆盖北纬35°–49°、西经111°–133°,源自AVISO网格并结合实地数据插值,适用于海洋动力研究。


Gridded Altimeter Fields with Enhanced Coastal Coverage Daily

简介
增强型海岸覆盖格网高度计场数据产品包含美国西海岸北纬 35.25 度至 48.5 度和东经 227.75 度至 248.5 度范围内的海面高度异常 (SSHA 或 SLA) 以及纬向和经向地转速度。该数据产品每年更新一次,数据范围从 1992 年 10 月 14 日至 2011 年 1 月 19 日。SSHA 和海流速度源自 AVISO 四分之一度 DT UPD MSLA 3.0 版格网,距离海岸 0.75 度及以上。距离海岸 0.75 度以内的数值来自验潮站观测数据,并插值至高度计填充区域。关于这些数据如何得出的详细信息,请参阅:Saraceno, M., PT Strub 和 PM Kosro (2008),通过高度计和潮汐仪组合估算海面高度和近地表沿岸沿海流,J. Geophys. Res., 113, C11013, doi:10.1029/2008JC004756。

摘要
Additional Info
Field Value
Last Updated September 11, 2025, 9:13 AM (UTC+08:00)
Created April 2, 2025, 12:31 AM (UTC+08:00)
accessLevel public
bureauCode 026:00
catalog_conformsTo https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
harvest_object_id bd10aecb-ee60-4626-bacc-be62ab14c1ca
harvest_source_id b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac
harvest_source_title Science Discovery Engine
identifier 10.5067/USWCD-ALT01
landingPage https://podaac.jpl.nasa.gov/CitingPODAAC
modified 2025-09-10
programCode 026:000
publisher NASA/JPL/PODAAC
resource-type Dataset
source_datajson_identifier true
source_hash 232e805cff68bae4a13877248774b6aba22f69826537cb6e36aee51e0f8ecbe7
source_schema_version 1.1
spatial ["CARTESIAN",[{"NorthBoundingCoordinate":49.0,"WestBoundingCoordinate":-133.0,"EastBoundingCoordinate":-111.0,"SouthBoundingCoordinate":35.0}]]
temporal 1992-10-14/1992-10-14
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="ALT_TIDE_GAUGE_L4_OST_SLA_US_WEST_COAST_DAILY",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-133.0, 35.0, -111.0, 49.0),
temporal=("1992-10-14", "2011-01-19"),
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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