GRACE Monthly Mass Grids Release 6.1 Version 3 - Global Mascons [deprecated]

NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V03/MASCON
数据集可用性
2002-03-31T00:00:00Z–2024-03-31T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V03/MASCON")
标签
grace
重力
jpl
mascon
质量
nasa
地表水-地下水
tellus

说明

此数据集包含网格化月度全球蓄水/高度异常值(相对于时间平均值),这些数据源自 GRACE 和 GRACE-FO,并由 JPL 使用 Mascon 方法 (RL06.1Mv03) 进行处理。这些数据以 netCDF 格式的单个数据文件提供,可用于分析海洋、冰和水文现象。储水量/高度异常以等效水厚度单位(厘米)表示。此处的解决方案是通过求解以地理定位的球面帽质量集中函数(而非全局球面谐波系数)表示的月度重力场变化得出的。此外,在解反演过程中引入了真实的地物物理信息,以从本质上消除相关误差。因此,这些 Mascon 网格无需像传统球谐重力解那样进行去条带化或平滑处理。完整的 Mascon 解决方案包含 4,551 个相对独立的地面质量变化估计值,这些估计值是使用单个 Mascon 的等面积 3 度网格得出的。请注意,此数据集不会校正海岸线上的泄漏错误;因此,建议仅供希望应用自己的算法来区分海岸线附近陆地和海洋质量的用户使用。RL06.1Mv03 是之前 Tellus JPL Mascon RL06Mv02 的更新版本。RL06.1Mv03 与 RL06Mv02 的不同之处仅在于用于 GF2 (GRACE-FO 2) 卫星的 1B 级加速度计移植数据;RL06.1Mv03 使用 ACH 数据产品。如需了解详情,请访问 GRACE 页面。 如需详细了解 Mascon 解决方案,包括数学推导、地球物理约束的实现和解决方案验证,请参阅 Watkins 等人,2015 年。 此产品仅供专家使用;建议其他用户使用 CRI 过滤后的 Mascon 数据集

频段

像素大小
55660 米

频段

名称 单位 像素尺寸 说明
lwe_thickness cm

等效液态水厚度(以厘米为单位)。

uncertainty

每个 3 度 mascon 估计值的 1-sigma 不确定性。 所提供的不确定性估计值被认为是保守的。 请参阅提供商的“误差和不确定性估计”部分

使用条款

使用条款

NASA 制作的 GRACE 任务的所有数据均免费提供给公众使用。使用任何 GRCTellus 数据时,请添加致谢声明:“GRACE 陆地数据可从 https://grace.jpl.nasa.gov 获取,由 NASA MEaSUREs 计划提供支持。”并使用提供的引用信息进行引用。

引用

引用:
  • D.N. Wiese。2015 年。GRACE 月度全球水质量网格 NETCDF 版本 6.1。版本 3.0。PO.DAAC,美国加利福尼亚州。数据集。访问日期 [YYYY-MM-DD]。网址: https://doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ63

  • Watkins, M. M. D. 北Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening 和 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 和 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.

DOI

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var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V03/MASCON')
                  .filter(ee.Filter.date('2016-08-01', '2016-08-30'));
var equivalentWaterThickness = dataset.select('lwe_thickness');
var equivalentWaterThicknessVis = {
  min: -25.0,
  max: 25.0,
  palette: ['001137', '01abab', 'e7eb05', '620500'],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(
    equivalentWaterThickness, equivalentWaterThicknessVis,
    'Equivalent Water Thickness');
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