- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 2018-06-28T10:24:07Z–2026-05-17T22:44:54Z
- ผู้ผลิตชุดข้อมูล
- สหภาพยุโรป/ESA/Copernicus
- ช่วงการเก็บข้อมูล
- 2 วัน
- แท็ก
Description
OFFL/L3_NO2
ชุดข้อมูลนี้แสดงภาพความละเอียดสูงแบบออฟไลน์ของความเข้มข้นของ NO2
ไนโตรเจนออกไซด์ (NO2 และ NO) เป็นก๊าซร่องรอยที่สำคัญในชั้นบรรยากาศของโลก ซึ่งมีทั้งในชั้นโทรโปสเฟียร์และสตราโตสเฟียร์ โดยเข้าสู่ชั้นบรรยากาศ อันเป็นผลมาจากกิจกรรมที่เกิดจากมนุษย์ (โดยเฉพาะการเผาเชื้อเพลิงฟอสซิลและ การเผาชีวมวล) และกระบวนการทางธรรมชาติ (ไฟป่า ฟ้าผ่า และกระบวนการทางจุลชีววิทยาใน ดิน) ในที่นี้ NO2 ใช้เพื่อแสดงความเข้มข้นของไนโตรเจนออกไซด์รวมเนื่องจากในเวลากลางวัน ซึ่งก็คือในที่ที่มีแสงอาทิตย์ วัฏจักรโฟโตเคมีที่เกี่ยวข้องกับโอโซน (O3) จะเปลี่ยน NO เป็น NO2 และในทางกลับกันในระยะเวลาเป็นนาที ระบบประมวลผล NO2 ของ TROPOMI อิงตาม การพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับผลิตภัณฑ์ DOMINO-2 และสำหรับชุดข้อมูล NO2 ของ EU QA4ECV ที่ประมวลผลใหม่สำหรับ OMI และได้รับการปรับให้เหมาะกับ TROPOMI ระบบการดึงข้อมูล การดูดซึม และการสร้างแบบจำลองนี้ใช้โมเดลการเคลื่อนที่ของสารเคมี TM5-MP ทั่วโลกแบบ 3 มิติที่ความละเอียด 1x1 องศาเป็นองค์ประกอบสำคัญ ข้อมูลเพิ่มเติม
ผลิตภัณฑ์ OFFL L3
ในการสร้างผลิตภัณฑ์ OFFL L3 เราจะค้นหาพื้นที่ภายในกรอบล้อมรอบของผลิตภัณฑ์ด้วยข้อมูลโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'tropospheric_NO2_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__NO2____20181010T074409_20181010T092539_05135_01_010100_20181016T092316.nc
grid_info.h5
จากนั้นเราจะผสานข้อมูลทั้งหมดเป็นภาพโมเสกขนาดใหญ่ (ค่าเฉลี่ยของพื้นที่สำหรับ พิกเซลที่อาจมีค่าแตกต่างกันในเวลาต่างๆ) จากภาพโมเสก เราจะสร้างชุดไทล์ที่ประกอบด้วยข้อมูลแรสเตอร์ที่ผ่านการปรับแก้เชิงภูมิศาสตร์
ตัวอย่างการเรียกใช้ harpconvert สำหรับไทล์ 1 รายการ:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'tropospheric_NO2_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time});
bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01);
keep(NO2_column_number_density,tropospheric_NO2_column_number_density,
stratospheric_NO2_column_number_density,NO2_slant_column_number_density,
tropopause_pressure,absorbing_aerosol_index,cloud_fraction,
sensor_altitude,sensor_azimuth_angle,
sensor_zenith_angle,solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)'
S5P_OFFL_L2__NO2____20181010T074409_20181010T092539_05135_01_010100_20181016T092316.nc
output.h5
Sentinel-5 Precursor
Sentinel-5 Precursor เป็นดาวเทียมที่ปล่อยสู่ห้วงอวกาศเมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2017 โดยองค์การอวกาศยุโรปเพื่อตรวจสอบมลพิษทางอากาศ เซ็นเซอร์บนดาวเทียม มักเรียกว่า Tropomi (TROPOspheric Monitoring Instrument)
ชุดข้อมูล S5P ทั้งหมด ยกเว้น CH4 มี 2 เวอร์ชัน ได้แก่ ใกล้เคียงเรียลไทม์ (NRTI) และออฟไลน์ (OFFL) CH4 พร้อมให้บริการในรูปแบบ OFFL เท่านั้น ชุดข้อมูล NRTI ครอบคลุมพื้นที่น้อยกว่าชุดข้อมูล OFFL แต่ปรากฏขึ้นเร็วกว่าหลังจากได้มา ชุดข้อมูล OFFL ประกอบด้วยข้อมูลจากวงโคจรเดียว ซึ่งเนื่องจากโลกมีด้านหนึ่งอยู่ในความมืด จึงทำให้มีข้อมูลครอบคลุมเพียงซีกโลกเดียว
เนื่องจากมีสัญญาณรบกวนในข้อมูล ค่าคอลัมน์แนวตั้งที่เป็นลบจึงมักสังเกตได้โดยเฉพาะในภูมิภาคที่สะอาดหรือมีการปล่อย SO2 ต่ำ เราขอแนะนำว่าไม่ควรกรองค่าเหล่านี้ ยกเว้นข้อมูลผิดปกติทางสถิติ นั่นคือ คอลัมน์แนวตั้งที่ต่ำกว่า -0.001 mol/m^2
ข้อมูล Sentinel-5P ระดับ 2 (L2) ต้นฉบับจะจัดกลุ่มตามเวลา ไม่ได้จัดกลุ่มตามพิกัดละติจูด/ลองจิจูด เราจึงแปลงผลิตภัณฑ์ Sentinel 5P L2 แต่ละรายการเป็น L3 เพื่อให้สามารถนำเข้าข้อมูลไปยัง Earth Engine ได้ โดยจะเก็บตารางกริดเดียวต่อวงโคจร (กล่าวคือ ไม่มีการรวมข้อมูลข้ามผลิตภัณฑ์)
ระบบจะนำเข้าผลิตภัณฑ์ต้นทางที่ครอบคลุมเส้นแอนติมิริเดียนเป็นชุดข้อมูล Earth Engine สองชุด โดยมีคำต่อท้าย _1 และ _2
harpconvert
จะแปลงข้อมูลเป็น L3 โดยใช้การดำเนินการ bin_spatial ระบบจะกรองข้อมูลต้นทางเพื่อนำพิกเซลที่มีค่า QA น้อยกว่าค่าต่อไปนี้ออก
- 80% สำหรับ AER_AI
- 75% สำหรับแถบ tropospheric_NO2_column_number_density
- 50% สำหรับชุดข้อมูลอื่นๆ ทั้งหมดยกเว้น O3 และ SO2
ระบบจะนำเข้าผลิตภัณฑ์ O3_TCL โดยตรง (โดยไม่ต้องเรียกใช้ harpconvert)
ย่านความถี่
ย่านความถี่
ขนาดพิกเซล: 1113.2 เมตร (ทุกแถบ)
| ชื่อ | หน่วย | ต่ำสุด | สูงสุด | ขนาดพิกเซล | Description |
|---|---|---|---|---|---|
NO2_column_number_density |
mol/m^2 | -0.00051* | 0.0192* | 1,113.2 เมตร | คอลัมน์แนวตั้งทั้งหมดของ NO2 (อัตราส่วนของความหนาแน่นของคอลัมน์แนวเฉียงของ NO2 และมวลอากาศทั้งหมด) |
tropospheric_NO2_column_number_density |
mol/m^2 | -0.0005375* | 0.0192044* | 1,113.2 เมตร | คอลัมน์แนวตั้งของ NO2 ในชั้นโทรโพสเฟียร์ |
stratospheric_NO2_column_number_density |
mol/m^2 | 8.6e-06* | 0.000107* | 1,113.2 เมตร | คอลัมน์แนวตั้งของ NO2 ในชั้นบรรยากาศสตราโทสเฟียร์ |
NO2_slant_column_number_density |
mol/m^2 | 1.48e-05* | 0.003908* | 1,113.2 เมตร | ความหนาแน่นของคอลัมน์แนวเฉียง NO2 |
tropopause_pressure |
Pa | 6156* | 37345* | 1,113.2 เมตร | ความดันโทรโพพอส |
absorbing_aerosol_index |
ไม่มีมิติ | -14.43* | 10.67* | 1,113.2 เมตร | ดัชนีแอโรซอล (ที่ความยาวคลื่น 354/388 นาโนเมตร หรือคู่ OMI) จากผลิตภัณฑ์ AER_AI ระดับ 2 ดูอัลกอริทึมระดับ 2 - ดัชนีละอองรังสีอัลตราไวโอเลต |
cloud_fraction |
เศษส่วน | 0* | 1* | 1,113.2 เมตร | สัดส่วนการปกคลุมของเมฆเชิงประสิทธิผล ดูรายละเอียดในเอกสาร Sentinel-5P L2 Input/Output Data Definition Spec หน้า 220 |
sensor_altitude |
ม. | 828543* | 856078* | 1,113.2 เมตร | ระดับความสูงของดาวเทียมเทียบกับจุดย่อยของดาวเทียมทางภูมิศาสตร์ (WGS84) |
sensor_azimuth_angle |
องศา | -180* | 180* | 1,113.2 เมตร | มุมแอซิมัทของดาวเทียมที่ตำแหน่งพิกเซลบนพื้นโลก (WGS84) โดยเป็นมุมที่วัดจากทิศเหนือไปทางทิศตะวันออก |
sensor_zenith_angle |
องศา | 0.09* | 67* | 1,113.2 เมตร | มุมเซนิตของดาวเทียมที่ตำแหน่งพิกเซลบนพื้นโลก (WGS84) โดยเป็นมุมที่วัดออกจากแนวดิ่ง |
solar_azimuth_angle |
องศา | -180* | 180* | 1,113.2 เมตร | มุมแอซิมัทของดวงอาทิตย์ที่ตำแหน่งพิกเซลบนพื้นโลก (WGS84) โดยเป็นมุมที่วัดจากทิศเหนือไปทางทิศตะวันออก |
solar_zenith_angle |
องศา | 8* | 82* | 1,113.2 เมตร | มุมเซนิตของดาวเทียมที่ตำแหน่งพิกเซลบนพื้นโลก (WGS84) โดยเป็นมุมที่วัดออกจากแนวดิ่ง |
พร็อพเพอร์ตี้รูปภาพ
พร็อพเพอร์ตี้รูปภาพ
| ชื่อ | ประเภท | Description |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | เวอร์ชันอัลกอริทึมที่ใช้ในการประมวลผล L2 ซึ่งแยกจากเวอร์ชันของหน่วยประมวลผล (เฟรมเวิร์ก) เพื่อรองรับกำหนดการเผยแพร่ที่แตกต่างกันของผลิตภัณฑ์ต่างๆ |
| BUILD_DATE | STRING | วันที่ที่แสดงเป็นมิลลิวินาทีนับตั้งแต่วันที่ 1 ม.ค. 1970 เมื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการประมวลผล L2 |
| HARP_VERSION | INT | เวอร์ชันของเครื่องมือ HARP ที่ใช้ในการจัดตารางข้อมูล L2 เป็นผลิตภัณฑ์ L3 |
| INSTITUTION | STRING | สถาบันที่ทำการประมวลผลข้อมูลจาก L1 เป็น L2 |
| L3_PROCESSING_TIME | INT | วันที่ที่แสดงเป็นมิลลิวินาทีนับตั้งแต่วันที่ 1 ม.ค. 1970 เมื่อ Google ประมวลผลข้อมูล L2 เป็น L3 โดยใช้ harpconvert |
| LAT_MAX | DOUBLE | ละติจูดสูงสุดของชุดข้อมูล (องศา) |
| LAT_MIN | DOUBLE | ละติจูดต่ำสุดของชุดข้อมูล (องศา) |
| LON_MAX | DOUBLE | ลองจิจูดสูงสุดของชุดข้อมูล (องศา) |
| LON_MIN | DOUBLE | ลองจิจูดต่ำสุดของชุดข้อมูล (องศา) |
| ORBIT | INT | หมายเลขออร์บิตของดาวเทียมเมื่อเก็บข้อมูล |
| PLATFORM | STRING | ชื่อแพลตฟอร์มที่เก็บข้อมูล |
| PROCESSING_STATUS | STRING | สถานะการประมวลผลของผลิตภัณฑ์ในระดับโลก โดยอิงตามความพร้อมใช้งานของข้อมูลอินพุตเสริมเป็นหลัก ค่าที่เป็นไปได้คือ "Nominal" และ "Degraded" |
| PROCESSOR_VERSION | STRING | เวอร์ชันของซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการประมวลผล L2 เป็นสตริงในรูปแบบ "major.minor.patch" |
| PRODUCT_ID | STRING | รหัสของผลิตภัณฑ์ L2 ที่ใช้สร้างชุดข้อมูลนี้ |
| PRODUCT_QUALITY | STRING | ตัวบ่งชี้ที่ระบุว่าคุณภาพของผลิตภัณฑ์ลดลงหรือไม่ ค่าที่อนุญาตคือ "Degraded" และ "Nominal" |
| SENSOR | STRING | ชื่อเซ็นเซอร์ที่เก็บข้อมูล |
| SPATIAL_RESOLUTION | STRING | ความละเอียดเชิงพื้นที่ในจุดที่ต่ำที่สุด สำหรับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่คือ |
| TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950 | INT | จำนวนวันตั้งแต่วันที่ 1 ม.ค. 1950 จนถึงวันที่เก็บข้อมูล |
| TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY | DOUBLE | หมายเลขวันจูเลียนเมื่อเก็บข้อมูล |
| TRACKING_ID | STRING | UUID สำหรับไฟล์ผลิตภัณฑ์ L2 |
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ข้อกำหนดในการใช้งาน
การใช้ข้อมูล Sentinel อยู่ในบังคับของข้อกำหนดและเงื่อนไขของการใช้ข้อมูล Copernicus Sentinel
สำรวจด้วย Earth Engine
ตัวแก้ไขโค้ด (JavaScript)
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_NO2') .select('tropospheric_NO2_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-06'); var band_viz = { min: 0, max: 0.0002, palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'] }; Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P N02'); Map.setCenter(65.27, 24.11, 4);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_NO2') .select('tropospheric_NO2_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-06') ) band_viz = { 'min': 0, 'max': 0.0002, 'palette': ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], } m = geemap.Map() m.add_layer(collection.mean(), band_viz, 'S5P N02') m.set_center(65.27, 24.11, 4) m