- 数据集可用时间
- 2025-08-04T00:00:00Z–2026-10-15T09:00:00Z
- 数据集生成器
- NASA / GMAO
- 标记
说明
本数据集包含高时间频率 (htf) 数据的分析 (ana),时间间隔为 15 分钟。 它基于原始 GEOS-CF 集合 htf_inst_15mn_glo_L1440x721_slv 创建。 Goddard 地球观测系统成分预报 (GEOS-CF) 系统是 NASA 全球建模与同化办公室(GMAO) 开发的全球成分预测系统。
GEOS-CF 为大气化学研究提供了一款工具,旨在补充 NASA 广泛的空基观测和原位观测。GEOS-CF 通过引入 GEOS-Chem 化学模块,对 GEOS 天气和气溶胶建模系统进行了扩展,可提供大气成分的后报和 5 天预报,包括臭氧 (O3)、一氧化碳 (CO)、二氧化氮 (NO2)、二氧化硫 (SO2)、粗颗粒物 (PM10) 和细颗粒物 (PM2.5)。GEOS-CF 集成的化学模块与离线版 GEOS-Chem 模型完全一致,并能够直接受益于 GEOS-Chem 社区推出的各项创新成果。输出在全球范围内提供,水平分辨率为 0.25°。 如需了解详情,请参阅 GEOS-CF 产品页面。
2025 年 10 月,GEOS-CF 系统进行了重大更新,推出了 GEOS-CF v2。此次变更包括:更新 GEOS 大气环流模型和 GEOS-Chem 化学模型;将气象数据重放至 GEOS IT;直接同化 NASA Aura OMI 和 MLS 仪器的平流层剖面和柱臭氧数据;以及更新人为排放源。这些更新的评估工作正在进行中;结果出来后,我们会将其添加到此说明中。 初步结果表明,与 GEOS-CF v1 相比,GEOS-CF v2 显著改进了地表附近 PM2.5 和 SO2 的表示。 在大部分大气柱中,O3 和 NO2 的表示通常有所改进,与 v1 相比,GEOS-CF v2 中的 NO2 显著降低。 虽然与 GEOS-CF v1 相比,近地表 O3 的表示有所改进,但与美国环境保护署的臭氧监测数据相比,仍然存在较高的偏差。
由于两个系统之间存在重大变化,我们建议 GEOS-CF 用户在分析中分别处理原始系统 (v1) 和新系统 (v2) 的输出。
频段
波段
像元大小:27,750 米(所有波段)
| 名称 | 单位 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|
CO |
摩尔分数 | 27750 米 | 一氧化碳(CO,分子量 = 28.01 g mol-1)在干空气中的摩尔分数 |
NO2 |
摩尔分数 | 27750 米 | 二氧化氮(NO2,分子量 = 46.01 g mol-1)在干空气中的摩尔分数 |
O3 |
摩尔分数 | 27750 米 | 臭氧(O3,分子量 = 48.0 g mol-1)干空气体积混合比 |
PM25_RH35 |
μg/m³ | 27750 米 | 相对湿度 35% 条件下直径小于 2.5 um 的颗粒物(包括水)在干空气中的质量浓度 |
SLP |
Pa | 27750 米 | 海平面气压 |
SO2 |
摩尔分数 | 27750 米 | 二氧化硫(SO2,分子量 = 64.04 g mol-1)在干空气中的摩尔分数 |
U |
m/s | 27750 米 | 东向风 |
V |
m/s | 27750 米 | 北向风 |
使用条款
使用条款
除非另有说明,否则所有 NASA 产生的数据均可用于任何用途,无需事先获得许可。如需了解详情和例外情况,请访问 NASA 数据和信息政策页面。
引用
Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C., Das, S., … & Pawson, S. (2021 年)。Description of the NASA GEOS composition forecast modeling system GEOS-CF v1.0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(4), e2020MS002413. doi:10.1029/2020MS002413
Knowland, K. E., Keller, C. A., Wales, P. A., Wargan, K.、Coy, L.、 Johnson, M.S.、… & Pawson, S. (2022). NASA GEOS Composition Forecast Modeling System GEOS‐CF v1.0: Stratospheric Composition. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 14, e2021MS002852. doi:10.1029/2021MS002852
DOI
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