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\ begingroup美元

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.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:

在这里输入图像描述

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。

在这里输入图像描述

\ endgroup美元
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1回答1

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\ begingroup美元

看来,你是担心你的价值观在超过最大价值的数据颜色条的kml文件所示。我不会担心。您正在使用“三级”月平均产品,通过定义高质量的控制。在全球范围内的大部分时间里,典型值会有所不同1 x 10 ^ 14至5 x 10 ^ 15 molec /平方厘米。值超过20 x 10 ^ 15 molec / cm2只发生在高度污染的地区。非常大的尾身茂NO2产品中的值是现实的,特别是在东南亚,最大的NO2列。我甚至见过值在1 x 10 ^ 17。信号变大,实际上是有信心检索。很低的值(如少于8×10 ^ 14 molec / cm2),你应该谨慎对待,任何低于“噪音”。

为了显示值的方差(可以跨4数量级)在整个全球,颜色选择适用。注意颜色条对数刻度,这有助于给定义的情节地区典型值。你可以重写kml文件,选择一个不同的最大价值,如果你有兴趣更好的情节东南亚。

如果你有兴趣学习更多关于这个产品,我强烈建议你看Boersma (2011)也请参考用户手册

\ endgroup美元

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