GRACE Monthly Mass Grids - Global Mascon (CRI Filtered) [deprecated]

NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI
Disponibilidade de conjuntos de dados
2002-03-31T00:00:00Z–2017-05-22T00:00:00Z
Provedor de conjunto de dados
Snippet do Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI")
Tags
graça
gravidade
jpl
mascon
massa
nasa
água subterrânea de superfície
tellus
água

Descrição

As grades de massa mensais do GRACE Tellus fornecem anomalias gravitacionais mensais em relação a um valor de referência médio de 2004 a 2010. Os dados contidos neste conjunto são unidades de "espessura equivalente de água", que representam os desvios de massa em termos de extensão vertical de água em centímetros. Consulte a Visão geral das grades mensais em massa do provedor para mais detalhes.

O conjunto de dados global de mascons do GRACE Tellus (GRCTellus) é baseado em observações do GRACE de nível 1 e processado no Jet Propulsion Laboratory (JPL) da NASA.

Esse conjunto de dados usa restrições a priori no espaço e no tempo para estimar campos gravitacionais globais e mensais em termos de funções de concentração de massa (mascon) de calota esférica de área igual de 3°x3° para minimizar o efeito de erros de medição. Isso resulta em melhores proporções S/N dos campos de mascon em comparação com as soluções convencionais de harmônicos esféricos.

Esta versão do conjunto de dados Global Mascon tem um filtro de melhoria da resolução da linha costeira (CRI, na sigla em inglês) aplicado para separar as partes de massa terrestre e oceânica em cada mascon terrestre/oceânico em uma etapa de pós-processamento. Para usuários que querem fazer a própria separação de sinais de massa de terra e oceano, uma versão dos dados sem o filtro de CRI está disponível em NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON.

Observação

  • Um conjunto de fatores de ganho global para ajudar na interpretação de sinais em resolução submascon está disponível em NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_SCALE_CRI_2015. Observação: os fatores de ganho podem ser usados para indicadores relacionados à hidrologia, mas não para geleiras de montanha ou mantos de gelo. Para mais informações sobre o escalonamento das soluções de mascon, consulte Wiese et al. (2016).

  • Os dados são representados em uma grade de 1/2 grau de longitude e latitude, mas representam os caps de área igual de 3x3 graus, que é a resolução nativa atual do JPL-RL05M.

Bandas

Tamanho do pixel
55660 metros

Bandas

Nome Unidades Mín. Máx. Tamanho do pixel Descrição
lwe_thickness cm -570,65* 495,53* metros

Espessura equivalente de água líquida em centímetros.

uncertainty 0,29* 31.1* metros

Incerteza de 1 sigma para cada estimativa de mascon de 3 graus. As estimativas de incerteza fornecidas são consideradas conservadoras. Consulte a seção de estimativas de erro e incerteza do provedor.

* valor mínimo ou máximo estimado

Termos de Uso

Termos de Uso

Todos os dados produzidos pela NASA na missão GRACE estão disponíveis sem custo financeiro para uso público. Ao usar qualquer um dos dados do GRCTellus, adicione um aviso: "As áreas terrestres do GRACE estão disponíveis em https://grace.jpl.nasa.gov, com suporte do programa MEaSUREs da NASA" e cite as fontes fornecidas.

Citações

Citações:
  • D.N. Wiese. 2015. GRACE monthly global water mass grids NETCDF RELEASE 5.0. Ver. 5.0. PO.DAAC, CA, EUA.. Conjunto de dados acessado em [AAAA-MM-DD] em https://doi.org/10.5067/TEMSC-OCL05.

  • Watkins, M. M., D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, e F. W. Landerer (2015), Improved methods for observing Earth's time variable mass, mass distribution with GRACE using spherical cap mascons, J. Geophys. Res Solid Earth, 120, doi:10.1002/2014JB011547.

  • Wiese, D. N., F. W. Landerer, and M. M. Watkins (2016), Quantifying and reducing leakage errors in the JPL RL05M GRACE mascon solution, Water Resour. Res., 52, 7490-7502, doi:10.1002/2016WR019344.

DOIs

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Editor de código (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI')
                  .filter(ee.Filter.date('2016-08-01', '2016-08-30'));
var equivalentWaterThickness = dataset.select('lwe_thickness');
var equivalentWaterThicknessVis = {
  min: -25.0,
  max: 25.0,
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(
    equivalentWaterThickness, equivalentWaterThicknessVis,
    'Equivalent Water Thickness');
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