北极地区低精度卫星云分数(CF),严重制约了气候变化下区域和全球辐射能平衡的准确评估。以往的研究报告表明,没有一种卫星CF产品能够同时满足北极长期应用的精度和时空覆盖需求,因此合并多个特性互补的CF产品是产生更时空完整、准确的CF数据记录的有效途径。本数据集提出了一种基于累积分布函数(CDF)匹配和贝叶斯最大熵(BME)方法的时空统计数据融合框架,生成2000-2020年北极1°×1°CF数据集。
采集时间 | 2000/01/01 - 2020/12/31 |
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采集地点 | 北极地区 |
数据量 | 18.1 MiB |
数据格式 | nc |
数据空间分辨率(/米) | 30m |
数据时间分辨率 | 月 |
坐标系 |
原始数据集包含CF来自MOD08/MYD08, CERES-SSF Terra/Aqua, CLARA-A2 AM/PM, PATMOS-x AM/PM, ISCCP-H AM/PM。
基于累积分布函数(CDF)匹配和贝叶斯最大熵(BME)方法的时空统计数据融合框架,生成2000-2020年北极1°×1°CF数据集。
针对目前北极地区云覆盖度的不确定性大、基于单一卫星数据的云覆盖度精度低、时空覆盖不连续的问题,我们提出一种时空扩展的累积分布函数匹配和贝叶斯最大熵结合的多源卫星云覆盖度数据融合算法,生产了2000-2020年北极地区1°×1°时空完整的高精度月平均云覆盖度产品。该算法不仅考虑了数据的时空自相关性,而且考虑了主/被动传感器产品之间及卫星与地面观测值之间的不确定性。该融合数据集与主动卫星数据、地面观测数据之间的不一致性下降了10%-20%左右,尤其改善了常年冰雪区域的云覆盖度低估现象。此外,该数据集时空覆盖更完整,且与再分析和模型数据的一致性更好。
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 基于累积分布函数匹配和贝叶斯最大熵的多个卫星产品的北极地区长期月度云分数数据集(2000-2020年).zip | 18.1 MiB |
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