|
& m# P( x$ K5 B S- V5 F; R 混合坐标海洋模式(HYCOM)是一个数据同化的混合等压-西格玛-压力(广义)坐标海洋模式。在EE中托管的HYCOM数据子集包含了盐度、温度、速度和海拔等变量。它们被内插到南纬80.48°和北纬80.48°之间的统一的0.08度网格中。盐度、温度和速度变量已被内插到40个标准Z级。
- d A; p" \ L7 s3 v HYCOM联盟,包括国家海洋合作伙伴计划(NOPP),是美国全球海洋数据同化实验(GODAE)的一部分。
4 s9 l A5 F1 p) G( p) | 由国家海洋伙伴计划、海军研究办公室(ONR)和国防部高性能计算现代化计划资助。 ( y" [* [- x! S
数据: 1 H$ ^$ D% T/ h6 I3 \5 l1 p
ee.ImageCollection("HYCOM/sea_temp_salinity")
7 Q. P( P; K4 d 数据集可用性 7 m2 \, F- O6 b8 v; {" y
1992-10-02T00:00:00 - 8 o6 T+ ]6 M0 N& P3 Q5 k
数据集提供者
5 W/ ~* _ n3 V5 G( g 诺普 ) K- _% r6 q! T& W
解析度
9 e7 N" ]8 X$ V8 w- f# G1 v 8905.6米
- o, T" [. [' _! [ 波段表 姓名描述最小*最大限度*单位规模抵消water_temp_00m深度海水温度-3276832763°C0.00120盐度_0海水盐度,实际盐度单位,深度为 0m-2000932767电源0.00120water_temp_22m深度海水温度-3276832755°C0.00120盐度_2海水盐度,实际盐度单位,深度为 2m-2000232767电源0.00120water_temp_44m深度的海水温度-3276832746°C0.00120盐度_4海水盐度,实际盐度单位,深度为 4m-2000132767电源0.00120water_temp_66m深度海水温度-3276832742°C0.00120盐度_6海水盐度,实际盐度单位,深度为 6m-1999132767电源0.00120water_temp_88m深度海水温度-3276832741°C0.00120盐度_8海水盐度,实际盐度单位,深度为 8m-1979532767电源0.00120water_temp_1010m深度的海水温度-3276832738°C0.00120盐度_10海水盐度,实际盐度单位,深度为 10m-1962432767电源0.00120water_temp_1212m深度海水温度-3276832735°C0.00120盐度_12海水盐度,实际盐度单位,深度为 12m-1962432767电源0.00120water_temp_1515m深度的海水温度-3276832763°C0.00120盐度_15海水盐度,实际盐度单位,深度为 15m-1962432767电源0.00120water_temp_2020m深度海水温度-3276832715°C0.00120盐度_20海水盐度,实际盐度单位,深度为 20m-1860632767电源0.00120water_temp_2525m深度的海水温度-3276832737°C0.00120盐度_25海水盐度,实际盐度单位,深度为 25m-1813132767电源0.00120water_temp_3030m深度海水温度-3276832754°C0.00120盐度_30海水盐度,实际盐度单位,深度为 30m-1789232767电源0.00120water_temp_3535m深度海水温度-3276832754°C0.00120盐度_35海水盐度,实际盐度单位,深度为 35m-1787432767电源0.00120water_temp_4040m深度的海水温度-3276832674°C0.00120盐度_40海水盐度,实际盐度单位,深度为 40m-1783132767电源0.00120water_temp_4545m深度海水温度-3276832701°C0.00120盐度_45海水盐度,实际盐度单位,深度为 45m-1783132767电源0.00120water_temp_5050m深度的海水温度-3276832237°C0.00120盐度_50海水盐度,实际盐度单位,深度为 50m-1773832767电源0.00120water_temp_6060m深度海水温度-3276832630°C0.00120盐度_60海水盐度,实际盐度单位,深度为 60m-1773332767电源0.00120water_temp_7070m深度的海水温度-3276823172°C0.00120盐度_70海水盐度,实际盐度单位,深度为 70m-1742324303电源0.00120water_temp_8080m深度海水温度-3276827875°C0.00120盐度_80海水盐度,以实际盐度单位计算,深度为 80m-1732625320电源0.00120water_temp_9090m深度的海水温度-3276832393°C0.00120盐度_90海水盐度,实际盐度单位,深度为 90m-1678726604电源0.00120water_temp_100100m深度的海水温度-3276831847°C0.00120盐度_100海水盐度,实际盐度单位,深度为 100m-1671727143电源0.00120water_temp_125125m深度的海水温度-3276831469°C0.00120盐度_125海水盐度,实际盐度单位,深度为 125m-1489630131电源0.00120water_temp_150150m深度的海水温度-3276831335°C0.00120盐度_150海水盐度,实际盐度单位,深度为 150m-1471231215电源0.00120water_temp_200200m深度海水温度-3276830029°C0.00120盐度_200海水盐度,实际盐度单位,深度为 200m-1456730979电源0.00120water_temp_250250m深度的海水温度-3276821629°C0.00120盐度_250海水盐度,实际盐度单位,深度为 250m-1319827945电源0.00120water_temp_300300m深度海水温度-3276822796°C0.00120盐度_300海水盐度,实际盐度单位,深度为 300m-22027712电源0.00120water_temp_350350m深度的海水温度-3276818501°C0.00120盐度_350海水盐度,实际盐度单位,深度 350m-13621866电源0.00120water_temp_400400m深度海水温度-3276823875°C0.00120盐度_400海水盐度,实际盐度单位,深度为 400m024711电源0.00120water_temp_500500m深度的海水温度-3276818663°C0.00120盐度_500海水盐度,实际盐度单位,深度为 500m024929电源0.00120water_temp_600600m深度海水温度-3276814251°C0.00120盐度_600海水盐度,实际盐度单位,深度为 600m024128电源0.00120water_temp_700700m深度的海水温度-3276811300°C0.00120盐度_700海水盐度,实际盐度单位,700m 深度022350电源0.00120water_temp_800800m深度的海水温度-327688630°C0.00120盐度_800海水盐度,实际盐度单位,深度为 800m021959电源0.00120water_temp_900900m深度海水温度-327689544°C0.00120盐度_900海水盐度,实际盐度单位,深度为 900m021965电源0.00120water_temp_10001000m深度的海水温度-327687050°C0.00120盐度_1000海水盐度,实际盐度单位,深度为 1000m021982电源0.00120water_temp_12501250m深度的海水温度-327688837°C0.00120盐度_1250海水盐度,实际盐度单位,深度为 1250m022075电源0.00120water_temp_15001500m深度海水温度-2306912933°C0.00120盐度_1500海水盐度,实际盐度单位,深度为 1500m020937电源0.00120water_temp_20002000m深度海水温度-256704925°C0.00120盐度_2000海水盐度,实际盐度单位,深度为 2000m020936电源0.00120water_temp_25002500m深度海水温度-327680°C0.00120盐度_2500海水盐度,实际盐度单位,深度为 2500m019073电源0.00120water_temp_30003000m深度海水温度-220620°C0.00120盐度_3000海水盐度,实际盐度单位,深度为 3000m019057电源0.00120water_temp_40004000m深度海水温度-215640°C0.00120盐度_4000海水盐度,实际盐度单位,深度为 4000m019012电源0.00120water_temp_50005000m深度的海水温度-214690°C0.00120盐度_5000Sea water salinity, in practical salinity units, at a depth of 5000m015583psu0.00120NameTypeDescriptionexperimentStringExperiment number正常的代码: % E) y! v0 W& K3 a. ~) b+ X1 O+ B
// Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.
4 ^5 w8 B# v, `" L* |" Z var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)0 N8 }4 F2 \6 q1 w- i3 G1 @7 \5 x
.filter(ee.Filter.date(2018-08-01, 2018-08-15));( F/ L9 n7 w! c7 a g
' t9 C6 K. E2 b. W7 Y& s
// Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.1 H% g& ~$ Q$ I! q/ w5 n
var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)
8 U4 y; j" d9 C .map(function scaleAndOffset(image) {
2 \" @1 J* u7 p L- r8 ` c9 d return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);: ?2 H% v5 r$ g0 C
});
/ k% e$ A/ f z( r/ X6 z" X: u3 H4 U+ B7 i }2 E8 u
// Define visualization parameters.& G& c- W" b- t& A& L% {3 ]2 P4 M) N
var visParams = {
3 J( e- j) L- t0 I# `! m# g min: -2.0, // Degrees C
6 G8 f/ E3 s% h- C max: 34.0,( R; p. Y; b! z0 F) m& Z: S* w
palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],
1 n- a" J) k+ c( s };
4 b6 Y( C: d! s5 _) k( F* H$ v5 Q' }) l
// Display mean 15-day temperature on the map.7 u V+ J, s) E' P" ?* Q
Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);8 ~" i1 I! Q6 R0 s# q3 z2 @4 _
Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);. k) g8 v9 @, k/ d$ w( g
) u4 X; ]; r, Z- q4 D) |3 X
" z& Q0 |3 t5 U' m# _( B5 R* I' R1 r' r; C
) ]8 {2 _' s& V8 \8 C! B
" a( ^) k+ y2 [
数据引用: 3 G" B# h$ n2 j9 y' _& l, r
J. A. Cummings and O. M. Smedstad. 2013: Variational Data Assimilation for the Global Ocean. Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications vol II, chapter 13, 303-343. . j3 f2 ^( j$ m( T) X
错误的代码:这个时间段有一半的影像 / S# @' @) W! t) q+ E! _
// Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.! H! a0 b! C" V2 a
var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)
6 {5 m1 U2 Z7 X1 d/ R `! X .filter(ee.Filter.date(2013-06-01, 2013-08-15));, Q2 i5 h; @% J2 ]1 s
: ]. C1 a2 A5 Y9 K# p& o // Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.8 M0 Q" [9 V* K5 C
var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)* d+ x& F1 K- k: r, w
.map(function scaleAndOffset(image) {, X2 m* X N6 b# g5 i/ e
return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);5 I Q* l0 k1 ^8 [ I
});
% W% H+ _3 R' u1 {8 _: r5 z3 e) k
3 B! S& r0 U- q5 x. L3 d // Define visualization parameters.
$ O6 F+ @! v9 V. u var visParams = {2 }4 }* g: n- F" W# f5 z) L7 X
min: -2.0, // Degrees C( ?$ C) a+ l8 a# C) f
max: 34.0," ?: U g0 `9 S; h- `
palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],: r+ m! K: {' ?
};
+ p& e$ Q) x6 Z# p+ `
, h4 m* y. }" z& J8 [ // Display mean 15-day temperature on the map.
5 J/ Q; i# P+ p" s. t# f( G. S Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);
& y7 K% z% h5 c7 g% b Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);
6 ~/ J# E5 m, r' E: \ ) f, B' m* ?- c8 |5 b2 Q5 N
0 O$ e- a* i+ ^1 I. s 往期推荐:
q, M8 W) `/ W$ o3 i. j. f6 H" C+ ~4 t6 J
Google Earth Engine(GEE)——神级辅助插件(开放地球引擎扩展 (OEEex))
4 h& E) U0 m7 |4 v- Z 新文速递| 1980—2020年中国雪水当量遥感数据集
+ g% w, L( U8 @9 J* W4 T5 j 全球森林损失量数据集Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) " r. ~: m# c/ n* _" Z
GEE超限解决方案:besteffect!
4 `; N# q/ f/ C$ B! U% M% R GEEer的快乐|是为了白嫖影像吧!分析挖掘,NDVI、非监督分类等
# B$ ~5 E$ s& a3 Y: n% k 巨牛的人工智能学习网站:床长人工智能教程
9 O' p0 n) r3 C8 T& ^, X# `; s GEE—以MCD19A2为例批量下载逐天AOD数据逐天的均值、最大值、最小值、标准差、方差统计分析和CSV下载(北京市各区为例)
# h0 B* T, x4 u* ` A GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
9 w0 z9 Z/ O2 T1 |0 I, x: S 1999-2019年墨累全球潮汐湿地变化 v1 数据集 / u! g- F, |" r: H; Y( D
Google Earth Engine(GEE)——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集 - a0 u8 h* o* I x! X
. j. j; K' e& C, ~6 X8 l( ?
0 Q* z2 m! g0 @7 r
0 a# M$ l n2 |* d2 y. E 满天星 7 U8 }& e/ ~. }& A+ E5 a& F+ q% I) [
4 次咨询4 d0 R0 x) O0 S# A1 e) L' H
5.0
3 x% r9 s [9 Y- ?/ r- G& D8 U* @5 f 1 \ V5 A i3 M d7 C: U- U
中国矿业大学(北京) 地图制图学与地理信息工程博士在读 ) o7 n* O) Z! @
914 次赞同 - C# F# {. p, \( s. |
0 {" p0 ~- p" o, h8 f" M 去咨询
6 V( ?) e0 a- G9 W) Q! K3 [ . h' z, {& O- f% D- v8 ^
: N. K7 D. p- z6 w6 a- I
; B$ ]5 E' L" q7 V) W( I$ K2 ~& u
6 n5 k- R% i: G- Z
5 N, W1 Y- G+ g5 H
0 A- C5 f) M* I |