欧空局温室气体数据

2024-01-12 02:12
文章标签 数据 温室 气体 欧空局

本文主要是介绍欧空局温室气体数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

欧空局的温室气体数据是 GHG-CCI+ 项目的卫星衍生产品。GHG-CCI 中的 GHG 指 GreenHouse Gases,温室气体;CCI 指的是 ESA Climate Change Initiative,欧空局气候变化倡议。官网:Greenhouse Gases (GHGs) (esa.int)

2002至今的甲烷卫星衍生数据

Methane data from 2002 to present derived from satellite observations (copernicus.eu)

该产品集其实是集成了多个甲烷数据集,这些甲烷数据集由不同卫星仪器收集、由不同算法确定。

卫星仪器测量地球及其大气层反射或发射的近红外和红外辐射后,通过分析这些辐射中的吸收线,结合甲烷和其他成分气体的吸收特征,可以确定大气柱中的平均甲烷丰度。

该产品集每年更新一次,最多落后实时一年。

该产品集以 NetCDF4 的格式发放。

产品类型

① column-averaged mixing ratios of CH4, denoted XCH4

XCH4 产品集成了 SCIAMACHY/ENVISAT、TANSO-FTS/GOSAT、TANSO-FTS-2/GOSAT-2 等数据集。

XCH4 产品有两种等级:

L2(卫星轨道)既有单独的传感器产品(SCIAMACHY: WFMD 和 IMAP 算法、GOSAT: OCFP, OCPR, SRFP 和 SRPR 算法),也有多传感器合成产品(EMMA 算法)。时间分辨率取决于卫星的采样频率。

L3(格点化 gridded)是 OBS4MIPS 格式。时间分辨率为。空间分辨率为5°×5°

② mid-tropospheric CH4 columns

mid-tropospheric CH4 产品由 Metop 卫星系列上的 IASI 仪器反演得到。IASI 产品 只有 L2 等级(NLIS算法)。

数据下载(Windows)

How to use the CDS API | Copernicus Climate Data Store

目前用户界面似乎出了点问题,必须用API接口下载。

下载准备:

① 必须先注册CDS或ADS的账号。CDS是气候数据商店(Climate Data Store),ADS是大气数据商店(Atmosphere Data Store)。

② 必须安装了 Python(以及pip),并将python加入环境变量PATH。

开始安装:

① 登录 CDS 或 ADS

② 在%USERPROFILE%下创建一个名称为.cdsapirc的文本文档(注意开头是有点的)。

可以在cmd中输入cd %USERPROFILE%,查看自己电脑的%USERPROFILE%路径。比如我的电脑是C:\Users\dell。

③ 打开  %USERPROFILE%\.cdsapirc 文件,在其中输入两行代码。这两行代码可以通过点击相应的链接之后在“Install the CDS API key”中黑色面板里复制。

CDS戳:https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to,

ADS戳:https://ads.atmosphere.copernicus.eu/api-how-to。

④ 打开cmd或者pycharm的terminal,输入安装代码:

pip install cdsapi # for Python 2.7
pip3 install cdsapi # for Python 3
# if failed, try:
pip install --user cdsapi # for Python 2.7
pip3 install --user cdsapi # for Python 3

⑤ 安装完成后,可以打开网页挑选自己想要的产品,选好之后网页最下面会有代码,复制到pycharm中即可。

Methane data from 2002 to present derived from satellite observations (copernicus.eu)

开始下载:

⑥ 如果出现不存在 .cdsapirc 文件的报错,则打开%USERPROFILE%目录,选择【查看】,并勾选【文件扩展名】,然后把 .cdsapirc.txt 的后缀 .txt去掉,出现弹窗仍然选择【是】即可。

这篇关于欧空局温室气体数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/596474

相关文章

Linux下利用select实现串口数据读取过程

《Linux下利用select实现串口数据读取过程》文章介绍Linux中使用select、poll或epoll实现串口数据读取,通过I/O多路复用机制在数据到达时触发读取,避免持续轮询,示例代码展示设... 目录示例代码(使用select实现)代码解释总结在 linux 系统里,我们可以借助 select、

C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例

《C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例》开发程序debug的时候,看到了PDF有个trailer数据,挺有意思,于是考虑用代码把它读出来,那么就用到我们常用的iText框架了,所... 目录引言iText 核心概念C# 代码示例步骤 1: 确保已安装 iText步骤 2: C# 代码程

Pandas处理缺失数据的方式汇总

《Pandas处理缺失数据的方式汇总》许多教程中的数据与现实世界中的数据有很大不同,现实世界中的数据很少是干净且同质的,本文我们将讨论处理缺失数据的一些常规注意事项,了解Pandas如何表示缺失数据,... 目录缺失数据约定的权衡Pandas 中的缺失数据None 作为哨兵值NaN:缺失的数值数据Panda

C++中处理文本数据char与string的终极对比指南

《C++中处理文本数据char与string的终极对比指南》在C++编程中char和string是两种用于处理字符数据的类型,但它们在使用方式和功能上有显著的不同,:本文主要介绍C++中处理文本数... 目录1. 基本定义与本质2. 内存管理3. 操作与功能4. 性能特点5. 使用场景6. 相互转换核心区别

python库pydantic数据验证和设置管理库的用途

《python库pydantic数据验证和设置管理库的用途》pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库,它主要利用Python类型注解来定义数据模型的结构和验证规则,本文给大家介绍p... 目录主要特点和用途:Field数值验证参数总结pydantic 是一个让你能够 confidentl

JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码

《JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码》本文主要介绍了JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 前提:主要考虑控制内存占用空间,避免出现同时导出,导致主程序OOM问题。实现思路:A.启用线程池

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本