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。
NASA
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。
NASA
版本10r是数据集的当前版本。旧版本将不再可用，并被版本10r取代。OCO-2 Lite文件包含偏差校正的XCO2以及其他聚集为日常文件的选择字段。2021年初，OCO团队发现了自2020年1月28日以来处理的OCO-2二级产品的一个问题。辅助几何产品（AGAP）文件是OCO-二级地理定位处理中使用的静态文件。此AGAP文件包含约300 m的指向错误。因此，对2020年1月28日至12月31日期间的所有OCO-2 Level 2 10r版数据文件进行了更正和替换。替换过程于2021 6月底完成。轨道碳观测站是美国航天局的第一个任务，旨在收集大气二氧化碳的空间测量数据，其精度、分辨率和覆盖面都是控制其在大气中积聚的过程所需的。
NASA
长江上游及西南地区JRA55再分析3小时数据集（1958-2022），包括气温、大气加热、大气稳定性、亮度温度、冠层特征、云频率、云液态水/冰、蒸散发、 位势高度重力波、热通量、湿度、静水压力、地表温度、土地利用/土地覆盖分类、长波辐射、最高/最低温度、潜在温度、降水量、降水率径流、海平面压力、短波辐射、雪深、土壤水分/含水量、土壤温度、流函数、表面压力、表面粗糙度、地表风、总可降水量、对流层臭氧、高空气温、上层风等要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为3小时，水平空间分辨率为1.25°。可为长江上游和西南地区的陆面过程研究提供数据。 该数据集是对美国国家大气研究中心的JRA55气候再分析的陆地部分再处理生成的。 再分析使用物理定律将模型数据与来自世界各地的观察结果结合成一个全球完整的数据集，准确描述了过去的气候。
日本气象厅
