这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
文件命名：文件以".nc4"格式储存，文件的名称为"YYYYMM.nc4"，其中YYYY代表年，MM代表月
读取方式：Panoply等软件可直接打开查看数据信息，包括经纬度信息，二氧化碳柱浓度数据，数据质量信息等，也可用matlab，python等通过编程方式获取数据内容。
NASA. (2022). 长江上游OCO2_GEOS_L3CO2_MONTH 10r数据集（2015-2022）. 长江上游科学数据中心,
DOI:
10.5067/BGFIODET3HZ8.
[Nasa, N. (2022). OCO2_ GEOS_ L3CO2_ MONTH 10r dataset in the upper reaches of the Yangtze River (2015-2022). Upper Yangtze River Scientific Data Center,
DOI:
10.5067/BGFIODET3HZ8.
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