我处理NO2列对流层的密度,和我的数据源特米。

NO2 level3的数据可以来自OMI乐器的原始信息。

我已经下载了两种类型的数据,.grd和.kml相同的月。

我在这里下载上传的数据1,2

KML数据

我在谷歌地球打开它,图中显示的是这样的:

我们可以看到太多NO2的数据范围。列是0 ~ 20,idential模板图网站上。

接地的数据

我没有找到任何关于这些数据的详细信息。在它的内容,-999年被视为no_data的地方。

我使用python来阅读和绘制空间分布。

文件名/ CH2O-NO2 / no2_201306 = '。接地的' def read_grd(filename): ncols = np.array(linecache.getline(filename, 1)[6:10]).astype(float) nrows = np.array(linecache.getline(filename, 2)[6:10]).astype(float) xllcorner = np.array(linecache.getline(filename, 3)[10:14]).astype(float) yllcorner = np.array(linecache.getline(filename, 4)[10:14]).astype(float) cellsize = np.array(linecache.getline(filename, 5)[9:14]).astype(float) nan_value = np.array(linecache.getline(filename, 6)[13:17]).astype(float) longitude = xllcorner + cellsize * np.arange(ncols) latitude = yllcorner + cellsize * np.arange(nrows) value = np.loadtxt(filename, skiprows=7) value = value[::-1] return value, longitude, latitude, nan_value no2,lon_no2, lat_no2, nan_value = read_grd(filename) no2[no2 == nan_value] = np.nan def isnt_NaN(num): return num == num no2[isnt_NaN(no2)].max() > 9999.0

看来高价值接地的格式数据的常规条件可以从以前的研究(NO2专栏的热点是约15 ~ 20 10 ^ 15 molec / cm2)。

有人熟悉OMI-NO2数据吗?我不知道如何处理的不规则值太高于现实。