- זמינות קבוצת הנתונים
- 2019-02-08T08:13:16Z–2026-10-12T16:19:50Z
- מפיק קבוצת הנתונים
- האיחוד האירופי/סוכנות החלל האירופית/קופרניקוס
- מרווח הזמן בין כל אחזור של נתונים עדכניים
- יומיים
- תגים
תיאור
OFFL/L3_CH4
קבוצת הנתונים הזו מספקת תמונות אופליין ברזולוציה גבוהה של ריכוזי מתאן.
מתאן (CH4) הוא הגורם השני בחשיבותו, אחרי פחמן דו-חמצני (CO2), להגברת אפקט החממה כתוצאה מפעילות אנושית. כשלושה רבעים מפליטות המתאן הן אנתרופוגניות, ולכן חשוב להמשיך את התיעוד של המדידות שמבוססות על נתונים מלוויינים. מטרת TROPOMI היא לספק ריכוזי CH4 בעמודה עם רגישות גבוהה לפני השטח של כדור הארץ, כיסוי מרחבי-זמני טוב ודיוק מספיק כדי לאפשר מידול הפוך של מקורות וכיורים. החיישן TROPOMI משתמש במידע על ספיגה מרצועת החמצן A (760 ננומטר) ומהטווח הספקטרלי של SWIR כדי לעקוב אחרי כמויות המתאן (CH4) באטמוספירה של כדור הארץ. מידע נוסף
נכון לעכשיו, אלה בעיות ידועות באיכות הנתונים שלא נכללות בדגלי האיכות, וכדאי לזכור אותן כשבודקים את מוצר המתאן וגם את תוצאות האימות הראשוניות. פרטים נוספים זמינים באתר של MPC VDAF.
סינון לפי qa_value < 0.5 לא מסיר את כל הפיקסלים שנחשבים לבעייתיים. עדיין יש כמה פיקסלים עם ריכוזי מתאן נמוכים מדי:
במעברים בודדים של TROPOMI מעל כדור הארץ אפשר לראות פסים של ערכי CH4 שגויים בכיוון הטיסה.
לא כל הפיקסלים מעל מים יבשתיים מסוננים.
אי-הוודאות לגבי XCH4 מבוססת רק על דיוק המדידה הבודדת בגלל רעש במדידה. באפליקציות שדורשות הערכת אי-ודאות כוללת, אנחנו מציעים להכפיל את השגיאה שסופקה בפקטור 2, שמשקף את הפיזור של שגיאות מדידה בודדות באימות של TCCON.
הנתונים שקודמים לנובמבר 2021 מספקים רק נתוני XCH4 מעל היבשה. אחרי התאריך הזה נוספו תצפיות על נצנוץ באוקיינוס.
אין נתונים בין 26 ביולי 2022 ל-31 באוגוסט 2022 בגלל הפסקה זמנית בשירות של הספק.
מוצר OFFL L3
כדי ליצור את מוצרי ה-OFFL L3 שלנו, אנחנו מוצאים את האזורים שיש בהם נתונים בתוך התיבה התוחמת (bounding box) של המוצר עם פקודה כזו:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__CH4____20190223T202409_20190223T220540_07072_01_010202_20190301T221106.nc
grid_info.h5
לאחר מכן, אנחנו ממזגים את כל הנתונים לפסיפס אחד גדול (ערך ממוצע באזור נתון של פיקסלים עם ערכים שונים בזמנים שונים). מהפסיפס אנחנו יוצרים קבוצה של משבצות שמכילות נתוני רסטר שעברו תיקון גיאומטרי (orthorectified).
דוגמה להפעלה של harpconvert על משבצת אחת:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air_validity>50;
derive(datetime_stop {time});
bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01);
keep(CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air, aerosol_height,
aerosol_optical_depth, sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle,
solar_azimuth_angle, solar_zenith_angle)'
S5P_OFFL_L2__CH4____20190223T202409_20190223T220540_07072_01_010202_20190301T221106.nc
output.h5
Sentinel-5 Precursor
Sentinel-5 Precursor הוא לוויין ששיגרה סוכנות החלל האירופית ב-13 באוקטובר 2017 כדי לעקוב אחרי זיהום האוויר. החיישן שנמצא בלוויין נקרא בדרך כלל Tropomi (TROPOspheric Monitoring Instrument - מכשיר מעקב טרופוספירי).
לכל קבוצות הנתונים של S5P, מלבד CH4, יש שתי גרסאות: כמעט בזמן אמת (NRTI) ואופליין (OFFL). הקבוצה CH4 זמינה רק בגרסת OFFL. נכסי ה-NRTI מכסים שטח קטן יותר מנכסי ה-OFFL, אבל מופיעים מהר יותר אחרי איסוף הנתונים. נכסי OFFL מכילים נתונים ממסלול אחד (שמכיל נתונים רק ממחצית אחת של כדור הארץ, כי המחצית השנייה חשוכה).
בגלל רעש בנתונים, לעיתים קרובות רואים ערכים שליליים של חתכים אנכיים, במיוחד מעל אזורים נקיים או במקרים של פליטות SO2 נמוכות. מומלץ לא לסנן את הערכים האלה, מלבד חריגים שחשודים כטעות, כלומר חתכים אנכיים שנמוכים מ-0.001 mol/m^2.
הנתונים המקוריים של Sentinel 5P ברמה 2 (L2) מקובצים לפי זמן, ולא לפי קו הרוחב/קו האורך. כדי שאפשר יהיה להטמיע את הנתונים ב-Earth Engine, כל מוצר Sentinel 5P ברמה 2 מומר לרמה 3, תוך שמירה על רשת אחת לכל מסלול (כלומר, אין צבירת נתונים בין מוצרים).
מוצרי מקור שנמצאים משני צידי האנטימרידיאן מוטמעים כשני נכסים של Earth Engine, עם הסיומת _1 והסיומת _2.
ההמרה ל-L3 מתבצעת דרך הכלי harpconvert באמצעות הפעולה bin_spatial. נתוני המקור מסוננים כדי להסיר פיקסלים עם ערכי בקרת איכות שקטנים מ:
- 80% ל-AER_AI
- 75% לרצועה tropospheric_NO2_column_number_density של NO2
- 50% לכל קבוצות הנתונים האחרות מלבד O3 ו-SO2
המוצר O3_TCL מוטמע ישירות (בלי להריץ את harpconvert).
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 1,113.2 מטרים (כל הרצועות)
| שם | יחידות | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|---|
CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air |
שבר מולי | 1285* | 2405* | 1,113.2 מטרים | יחס הערבוב של מתאן באוויר יבש, ממוצע של עמודה, בחלקים למיליארד |
aerosol_height |
m | 906* | 11251* | 1113.2 מטרים | פרמטר גובה האירוסול באחזור CH4 |
aerosol_optical_depth |
0.00032* | 0.2405* | 1,113.2 מטרים | עובי אופטי של אירוסולים בתחום הגלים הקצרים של האינפרא-אדום |
|
sensor_azimuth_angle |
deg | -180* | 180* | 1113.2 מטרים | זווית האזימוט של הלוויין במיקום הפיקסל על הקרקע (WGS84). הזווית נמדדת מזרחה מהצפון. |
sensor_zenith_angle |
deg | 1* | 60* | 1,113.2 מטרים | זווית האזימוט של הלוויין במיקום הפיקסל על הקרקע (WGS84). הזווית נמדדת מהאנך. |
solar_azimuth_angle |
מעלות | -180* | 180* | 1113.2 מטרים | זווית האזימוט של השמש במיקום הפיקסל על הקרקע (WGS84). הזווית נמדדת מזרחה מהצפון. |
solar_zenith_angle |
deg | 6* | 70* | 1113.2 מטרים | זווית האזימוט של הלוויין במיקום הפיקסל על הקרקע (WGS84). הזווית נמדדת מהאנך. |
CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air_bias_corrected |
שבר מולרי | 1295* | 2432* | 1,113.2 מטרים | יחס הערבוב של מתאן באוויר יבש, ממוצע לעמודה, בחלקים למיליארד, מתוקן לפי אלבדו של פני השטח |
CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air_uncertainty |
שבר מולרי | 0* | 10* | 1,113.2 מטרים | חוסר ודאות לגבי יחס הערבוב של מתאן באוויר יבש בממוצע בעמודה (שגיאה של סטיית תקן אחת) |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING0 | גרסת האלגוריתם שמשמשת כדי לעבד את הנתונים ברמה 2. הגרסה הזו אינה תלויה במעבד (ה-framework), וזאת כדי להתאים ללוחות הזמנים של השקות המוצרים השונים. |
| BUILD_DATE | STRING | התאריך, במילישניות מאז 1 בינואר 1970, שבו נוצרה התוכנה ששימשה לעיבוד של L2. |
| HARP_VERSION | INT | הגרסה של הכלי HARP ששימשה להעברת נתוני ה-L2 לרשת של מוצר L3. |
| INSTITUTION | STRING | המוסד שבו בוצע עיבוד הנתונים מ-L1 ל-L2. |
| L3_PROCESSING_TIME | INT | התאריך, במילישניות מאז 1 בינואר 1970, שבו Google עיבדה את נתוני L2 ל-L3 באמצעות harpconvert. |
| LAT_MAX | DOUBLE | קו הרוחב המקסימלי של הנכס (במעלות). |
| LAT_MIN | DOUBLE | קו הרוחב המינימלי של הנכס (במעלות). |
| LON_MAX | DOUBLE | קו האורך המקסימלי של הנכס (במעלות). |
| LON_MIN | DOUBLE | קו האורך המינימלי של הנכס (במעלות). |
| ORBIT | INT | מספר המסלול של הלוויין בזמן איסוף הנתונים. |
| PLATFORM | STRING | שם הפלטפורמה שאספה את הנתונים. |
| PROCESSING_STATUS | STRING | סטטוס העיבוד של המוצר ברמה הגלובלית, שמבוסס בעיקר על הזמינות של נתוני קלט נוספים. הערכים האפשריים הם Nominal ו-Degraded. |
| PROCESSOR_VERSION | STRING | גרסת התוכנה ששימשה לעיבוד L2, כמחרוזת בפורמט "major.minor.patch". |
| PRODUCT_ID | STRING | המזהה של מוצר ה-L2 ששימש ליצירת הנכס הזה. |
| PRODUCT_QUALITY | STRING | אינדיקטור שמציין אם איכות המוצר נפגמה או לא. הערכים המותרים הם Nominal ו-Degraded. |
| SENSOR | STRING | שם החיישן שאסף את הנתונים. |
| SPATIAL_RESOLUTION | STRING | רזולוציה מרחבית בנקודת הנאדיר. ברוב המוצרים היא |
| TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950 | INT | מספר הימים מ-1 בינואר 1950 עד למועד איסוף הנתונים. |
| TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY | DOUBLE | היום היוליאני בזמן איסוף הנתונים. |
| TRACKING_ID | STRING | מזהה מזהה ייחודי אוניברסלי (UUID) של קובץ המוצרים ברמה L2. |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
השימוש בנתוני Sentinel כפוף לתנאים ולהגבלות על נתוני Sentinel בתוכנית Copernicus.
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
Code Editor (JavaScript)
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CH4') .select('CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air') .filterDate('2019-06-01', '2019-07-16'); var band_viz = { min: 1750, max: 1900, palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'] }; Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CH4'); Map.setCenter(0.0, 0.0, 2);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CH4') .select('CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air') .filterDate('2019-06-01', '2019-07-16') ) band_viz = { 'min': 1750, 'max': 1900, 'palette': ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], } m = geemap.Map() m.add_layer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CH4') m.set_center(0.0, 0.0, 2) m