- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 2018-09-08T21:19:29Z–2025-09-30T12:17:10Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Liên minh Châu Âu/ESA/Copernicus
- Khoảng thời gian xem lại
- 2 ngày
- Thẻ
Mô tả
OFFL/L3_O3
Tập dữ liệu này cung cấp hình ảnh có độ phân giải cao ở chế độ ngoại tuyến về tổng nồng độ ôzôn trong cột. Ngoài ra, hãy xem COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3_TCL để biết dữ liệu cột tầng đối lưu.
Trong tầng bình lưu, tầng ozone bảo vệ sinh quyển khỏi bức xạ cực tím nguy hiểm từ mặt trời. Trong tầng đối lưu, nó đóng vai trò là một chất làm sạch hiệu quả, nhưng ở nồng độ cao, nó cũng gây hại cho sức khoẻ của con người, động vật và thực vật. O-zôn cũng là một loại khí nhà kính quan trọng góp phần gây ra tình trạng biến đổi khí hậu đang diễn ra. Kể từ khi phát hiện ra lỗ thủng tầng ozone ở Nam Cực vào những năm 1980 và Nghị định thư Montreal sau đó quy định việc sản xuất các chất chứa clo làm suy giảm tầng ozone, tầng ozone đã được theo dõi thường xuyên từ mặt đất và từ không gian.
Đối với sản phẩm này, có 2 thuật toán cung cấp tổng lượng ozone: GDP cho thời gian gần với thời gian thực và GODFIT cho các sản phẩm ngoại tuyến. GDP hiện đang được dùng để tạo ra các sản phẩm tổng lượng ô-zôn hoạt động từ GOME, SCIAMACHY và GOME-2; trong khi GODFIT đang được dùng trong các dự án ESA CCI và Copernicus C3S. Thông tin khác. Hướng dẫn sử dụng sản phẩm
Sản phẩm OFFL L3
Để tạo ra các sản phẩm OFFL L3, chúng tôi tìm các khu vực trong hộp giới hạn của sản phẩm có dữ liệu bằng cách sử dụng một lệnh như sau:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'O3_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__O3_____20181005T225147_20181006T003317_05073_01_010102_20181012T001415.nc
grid_info.h5
Sau đó, chúng tôi hợp nhất tất cả dữ liệu thành một bức tranh khảm lớn (giá trị trung bình theo khu vực cho các pixel có thể có các giá trị khác nhau cho các thời điểm khác nhau). Từ bức ảnh ghép, chúng tôi tạo một tập hợp các ô chứa dữ liệu raster được chỉnh sửa hình học.
Giá trị qa được điều chỉnh trước khi chạy harpconvert để đáp ứng tất cả các tiêu chí sau:
- ozone_total_vertical_column trong [0, 0,45]
- ozone_effective_temperature trong khoảng [180, 260]
- ring_scale_factor trong [0, 0,15]
- effective_albedo trong khoảng [-0,5, 1,5]
Ví dụ về lệnh gọi harpconvert cho một ô:
harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'O3_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time});
bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01);
keep(O3_column_number_density,O3_effective_temperature,cloud_fraction,
sensor_altitude,sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle,
solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)'
S5P_OFFL_L2__O3_____20181005T225147_20181006T003317_05073_01_010102_20181012T001415.nc
output.h5
Sentinel-5 Precursor
Sentinel-5 Precursor là một vệ tinh do Cơ quan Vũ trụ Châu Âu phóng vào ngày 13 tháng 10 năm 2017 để giám sát tình trạng ô nhiễm không khí. Cảm biến trên tàu thường được gọi là Tropomi (Thiết bị giám sát tầng đối lưu).
Tất cả các tập dữ liệu S5P, ngoại trừ CH4, đều có 2 phiên bản: Gần với thời gian thực (NRTI) và Ngoại tuyến (OFFL). CH4 chỉ có ở chế độ OFFL. Tài sản NRTI bao phủ một khu vực nhỏ hơn so với tài sản OFFL, nhưng xuất hiện nhanh hơn sau khi thu thập. Các tài sản OFFL chứa dữ liệu từ một quỹ đạo duy nhất (do một nửa trái đất tối nên chỉ chứa dữ liệu cho một bán cầu duy nhất).
Do dữ liệu có nhiều nhiễu, nên các giá trị cột dọc âm thường được quan sát thấy, đặc biệt là ở những khu vực sạch hoặc có lượng khí thải SO2 thấp. Bạn không nên lọc các giá trị này, ngoại trừ các giá trị ngoại lệ, tức là đối với các cột dọc thấp hơn -0,001 mol/m^2.
Dữ liệu gốc của Sentinel 5P Cấp 2 (L2) được phân loại theo thời gian, chứ không phải theo vĩ độ/kinh độ. Để có thể nhập dữ liệu vào Earth Engine, mỗi sản phẩm Sentinel 5P L2 sẽ được chuyển đổi thành L3, giữ lại một lưới duy nhất cho mỗi quỹ đạo (tức là không thực hiện việc tổng hợp trên các sản phẩm).
Các sản phẩm nguồn trải rộng trên đường đổi ngày được nhập dưới dạng 2 tài sản Earth Engine, có hậu tố _1 và _2.
Việc chuyển đổi sang L3 được thực hiện bằng công cụ harpconvert bằng cách sử dụng thao tác bin_spatial. Dữ liệu nguồn được lọc để loại bỏ những pixel có giá trị QA nhỏ hơn:
- 80% cho AER_AI
- 75% cho dải mật độ số cột NO2 tropospheric_NO2_column_number_density
- 50% cho tất cả các tập dữ liệu khác, ngoại trừ O3 và SO2
Sản phẩm O3_TCL được nhập trực tiếp (không chạy harpconvert).
Băng tần
Kích thước pixel
1113,2 mét
Dải
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|
O3_column_number_density |
mol/m^2 | 0,025* | 0,3048* | mét | Tổng cột khí quyển của O3 giữa bề mặt và đỉnh của khí quyển, được tính bằng thuật toán GODfit. |
O3_effective_temperature |
nghìn | 19,92* | 428,11* | mét | Nhiệt độ hiệu quả của tiết diện ozone |
cloud_fraction |
Phân số | 0* | 1* | mét | Tỷ lệ mây hiệu dụng. Xem Quy cách định nghĩa dữ liệu đầu vào/đầu ra L2 của Sentinel 5P, trang 220. |
sensor_azimuth_angle |
deg | -180* | 180* | mét | Góc phương vị của vệ tinh tại vị trí pixel trên mặt đất (WGS84); góc đo theo hướng Đông của hướng Bắc. |
sensor_zenith_angle |
deg | 0,098* | 66,57* | mét | Góc thiên đỉnh của vệ tinh tại vị trí pixel trên mặt đất (WGS84); góc đo được từ phương thẳng đứng. |
solar_azimuth_angle |
deg | -180* | 180* | mét | Góc phương vị của Mặt trời tại vị trí pixel trên mặt đất (WGS84); góc đo theo hướng Đông của hướng Bắc. |
solar_zenith_angle |
deg | 8* | 102* | mét | Góc thiên đỉnh của vệ tinh tại vị trí pixel trên mặt đất (WGS84); góc đo được từ phương thẳng đứng. |
Thuộc tính hình ảnh
Thuộc tính hình ảnh
| Tên | Loại | Mô tả |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | Phiên bản thuật toán được dùng trong quá trình xử lý L2. Phiên bản này tách biệt với phiên bản bộ xử lý (khung), để phù hợp với nhiều lịch phát hành cho nhiều sản phẩm. |
| BUILD_DATE | STRING | Ngày (tính bằng mili giây kể từ ngày 1 tháng 1 năm 1970) mà phần mềm dùng để thực hiện quy trình xử lý L2 được tạo. |
| HARP_VERSION | SLC | Phiên bản của công cụ HARP được dùng để chia dữ liệu L2 thành một sản phẩm L3. |
| TỔ CHỨC | STRING | Tổ chức nơi diễn ra quá trình xử lý dữ liệu từ L1 sang L2. |
| L3_PROCESSING_TIME | SLC | Ngày, được biểu thị bằng mili giây kể từ ngày 1 tháng 1 năm 1970, khi Google xử lý dữ liệu L2 thành L3 bằng harpconvert. |
| LAT_MAX | DOUBLE | Vĩ độ tối đa của tài sản (độ). |
| LAT_MIN | DOUBLE | Vĩ độ tối thiểu của tài sản (độ). |
| LON_MAX | DOUBLE | Kinh độ tối đa của tài sản (độ). |
| LON_MIN | DOUBLE | Kinh độ tối thiểu của tài sản (độ). |
| ORBIT | SLC | Số quỹ đạo của vệ tinh khi dữ liệu được thu thập. |
| NỀN TẢNG | STRING | Tên của nền tảng đã thu thập dữ liệu. |
| PROCESSING_STATUS | STRING | Trạng thái xử lý của sản phẩm ở cấp độ toàn cầu, chủ yếu dựa trên tình trạng có sẵn của dữ liệu đầu vào phụ. Các giá trị có thể là "Nominal" (Bình thường) và "Degraded" (Giảm). |
| PROCESSOR_VERSION | STRING | Phiên bản phần mềm được dùng để xử lý L2, dưới dạng một chuỗi có dạng "major.minor.patch". |
| PRODUCT_ID | STRING | Mã nhận dạng của sản phẩm cấp 2 được dùng để tạo tài sản này. |
| PRODUCT_QUALITY | STRING | Chỉ báo cho biết chất lượng sản phẩm có bị giảm sút hay không. Giá trị được phép là "Degraded" (Giảm) và "Nominal" (Bình thường). |
| CẢM BIẾN | STRING | Tên của cảm biến thu thập dữ liệu. |
| SPATIAL_RESOLUTION | STRING | Độ phân giải không gian tại điểm thiên đỉnh. Đối với hầu hết các sản phẩm, đây là |
| TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950 | SLC | Số ngày từ ngày 1 tháng 1 năm 1950 đến thời điểm thu thập dữ liệu. |
| TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY | DOUBLE | Số ngày theo lịch Julian khi dữ liệu được thu thập. |
| TRACKING_ID | STRING | UUID cho tệp sản phẩm L2. |
| STATUS_MET_2D | STRING | Tập dữ liệu này sử dụng dữ liệu thời tiết phụ trợ động trong quá trình xử lý L2. Trường này có giá trị "Nominal" nếu có dữ liệu phụ trợ động của ECMWF hoặc "Fallback" nếu không có. |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Việc sử dụng dữ liệu Sentinel phải tuân thủ Điều khoản và điều kiện về dữ liệu Sentinel của Copernicus.
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3') .select('O3_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-05'); var band_viz = { min: 0.12, max: 0.15, palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'] }; Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P O3'); Map.setCenter(0.0, 0.0, 2);