- Доступность набора данных
- 2018-06-28T10:24:07Z–2026-08-30T09:44:13Z
- Производитель наборов данных
- Европейский Союз/ЕКА/Коперник
- Интервал повторного посещения
- 2 дня
- Теги
Описание
OFFL/L3_CO
Этот набор данных предоставляет изображения высокого разрешения, полученные в автономном режиме, показывающие концентрацию CO.
Carbon monoxide (CO) is an important atmospheric trace gas for understanding tropospheric chemistry. In certain urban areas, it is a major atmospheric pollutant. Main sources of CO are combustion of fossil fuels, biomass burning, and atmospheric oxidation of methane and other hydrocarbons. Whereas fossil fuel combustion is the main source of CO at northern mid-latitudes, the oxidation of isoprene and biomass burning play an important role in the tropics. TROPOMI on the Sentinel 5 Precursor (S5P) satellite observes the CO global abundance exploiting clear-sky and cloudy-sky Earth radiance measurements in the 2.3 μm spectral range of the shortwave infrared (SWIR) part of the solar spectrum. TROPOMI clear sky observations provide CO total columns with sensitivity to the tropospheric boundary layer. For cloudy atmospheres, the column sensitivity changes according to the light path. More information.
Продукт OFFL L3
Для создания продуктов OFFL L3 мы находим области внутри ограничивающего прямоугольника продукта, содержащие данные, используя команду следующего вида:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'CO_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__CO_____20181031T060643_20181031T074813_05432_01_010200_20181106T052542.nc
grid_info.h5
Затем мы объединяем все данные в одну большую мозаику (усреднение значений по площади для пикселей, которые могут иметь разные значения в разное время). Из мозаики мы создаем набор фрагментов, содержащих ортокорректированные растровые данные.
Пример вызова harpconvert для одного тайла: harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9 -a 'CO_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time}); bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01); keep(CO_column_number_density,H2O_column_number_density,cloud_height, sensor_altitude,sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle, solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)' S5P_OFFL_L2__CO_____20181031T060643_20181031T074813_05432_01_010200_20181106T052542.nc output.h5
Предшественник спутника Sentinel-5
Sentinel-5 Precursor — это спутник, запущенный 13 октября 2017 года Европейским космическим агентством для мониторинга загрязнения воздуха. Бортовой датчик часто называют Tropomi (TROPOspheric Monitoring Instrument).
Все наборы данных S5P, за исключением CH 4 , имеют две версии: в режиме, близком к реальному времени (NRTI), и в автономном режиме (OFFL). CH 4 доступен только в автономном режиме (OFFL). Данные NRTI охватывают меньшую область, чем данные OFFL, но появляются быстрее после получения. Данные OFFL содержат информацию с одной орбиты (которая, поскольку половина Земли находится в темноте, содержит данные только для одного полушария).
Из-за шума в данных часто наблюдаются отрицательные значения вертикального столба, особенно в чистых регионах или при низких выбросах SO2. Рекомендуется не фильтровать эти значения, за исключением выбросов, то есть значений вертикального столба ниже -0,001 моль/м².
Исходные данные Sentinel 5P уровня 2 (L2) сгруппированы по времени, а не по широте/долготе. Для возможности загрузки данных в Earth Engine каждый продукт Sentinel 5P L2 преобразуется в L3, сохраняя единую сетку для каждой орбиты (то есть агрегирование данных по всем продуктам не выполняется).
Исходные продукты, охватывающие антимидиан, загружаются как два ресурса Earth Engine с суффиксами _1 и _2.
Преобразование в L3 выполняется инструментом harpconvert с использованием операции bin_spatial . Исходные данные фильтруются для удаления пикселей со значениями QA меньше:
- 80% для AER_AI
- 75% для диапазона плотности числа частиц NO2 в тропосфере
- 50% для всех остальных наборов данных, кроме O3 и SO2.
Продукт O3_TCL обрабатывается напрямую (без запуска harpconvert).
Группы
Группы
Размер пикселя: 1113,2 метра (все диапазоны)
| Имя | Единицы | Мин | Макс | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
CO_column_number_density | моль/м^2 | -34.43* | 5.71* | 1113,2 метра | Вертикально интегрированная плотность столба CO₂. |
H2O_column_number_density | моль/м^2 | -2.18563e+07* | 78420* | 1113,2 метра | Столб водяного пара. |
cloud_height | м | -7516* | 5000* | 1113,2 метра | Высота рассеивающего слоя. |
sensor_altitude | м | 828542* | 856078* | 1113,2 метра | Высота спутника относительно геодезической субспутниковой точки (WGS84). |
sensor_azimuth_angle | град | -180* | 180* | 1113,2 метра | Азимутальный угол спутника относительно точки расположения пикселя на поверхности земли (WGS84); угол измерен к востоку от севера. |
sensor_zenith_angle | град | 1* | 66* | 1113,2 метра | Зенитный угол спутника в точке расположения пикселя на поверхности земли (WGS84); угол, измеренный относительно вертикали. |
solar_azimuth_angle | град | -180* | 180* | 1113,2 метра | Азимутальный угол Солнца в точке расположения пикселя на поверхности земли (WGS84); угол измерен к востоку от севера. |
solar_zenith_angle | град | 9* | 80* | 1113,2 метра | Зенитный угол спутника в точке расположения пикселя на поверхности земли (WGS84); угол, измеренный относительно вертикали. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | НИТЬ | Версия алгоритма, используемая в обработке L2. Она отделена от версии процессора (фреймворка), чтобы соответствовать различным графикам выпуска различных продуктов. |
| ДАТА_СБОРКИ | НИТЬ | Дата, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 года, когда было создано программное обеспечение, используемое для обработки L2. |
| ВЕРСИЯ АРФА | ИНТ | Версия инструмента HARP, используемая для преобразования данных уровня L2 в продукт уровня L3. |
| УЧРЕЖДЕНИЕ | НИТЬ | Учреждение, где осуществлялась обработка данных с уровня L1 на уровень L2. |
| L3_PROCESSING_TIME | ИНТ | Дата, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 года, когда Google обработал данные L2 и преобразовал их в L3 с помощью функции harpconvert. |
| LAT_MAX | ДВОЙНОЙ | Максимальная широта объекта (в градусах). |
| LAT_MIN | ДВОЙНОЙ | Минимальная широта объекта (в градусах). |
| ЛОН_МАКС | ДВОЙНОЙ | Максимальная долгота объекта (в градусах). |
| ЛОН_МИН | ДВОЙНОЙ | Минимальная долгота объекта (в градусах). |
| ОРБИТА | ИНТ | Номер орбиты спутника на момент получения данных. |
| ПЛАТФОРМА | НИТЬ | Название платформы, которая получила данные. |
| СТАТУС ОБРАБОТКИ | НИТЬ | Состояние обработки продукта на глобальном уровне, в основном, на основе наличия вспомогательных входных данных. Возможные значения: «Номинальное» и «Ухудшенное». |
| ВЕРСИЯ_ПРОЦЕССОРА | НИТЬ | Версия программного обеспечения, используемого для обработки L2, в виде строки вида "major.minor.patch". |
| PRODUCT_ID | НИТЬ | Идентификатор продукта L2, использованного для создания этого актива. |
| КАЧЕСТВО ПРОДУКТА | НИТЬ | Индикатор, указывающий на то, ухудшилось ли качество продукта или нет. Допустимые значения: «Ухудшено» и «Номинальное». |
| ДАТЧИК | НИТЬ | Название датчика, который получил данные. |
| ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАЗРЕШЕНИЕ | НИТЬ | Пространственное разрешение в надире. Для большинства продуктов оно составляет |
| ДНИ ВРЕМЕННОЙ ПРИВЕДЕНЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С 1950 ГОДА | ИНТ | Дни с 1 января 1950 года до момента получения данных. |
| ВРЕМЕННАЯ ПРИНЦИПЫ ЮЛИАНСКОГО ДНЯ | ДВОЙНОЙ | Номер юлианского дня, когда были получены данные. |
| Идентификатор отслеживания | НИТЬ | UUID для файла продукта L2. |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Использование данных Sentinel регулируется Условиями использования данных Copernicus Sentinel.
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (JavaScript)
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO') .select('CO_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-11'); var band_viz = { min: 0, max: 0.05, palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'] }; Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CO'); Map.setCenter(-25.01, -4.28, 4);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO') .select('CO_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-11') ) band_viz = { 'min': 0, 'max': 0.05, 'palette': ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], } m = geemap.Map() m.add_layer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CO') m.set_center(-25.01, -4.28, 4) m