【数据分享】全球大气二氧化碳浓度2°x2.5°栅格模拟数据集(1992-2020)
全球大气二氧化碳浓度2°x2.5°栅格模拟数据集(1992-2020)是以2002-2012年全球对流层CO2浓度卫星遥感产品(AIRS,AIRx3C2M 005)为基础,对改进的CO2浓度正弦估算模型进行逐像元参数计算;在此基础上,利用基于像元的模型进行CO2浓度模拟回溯至1992,预测至2020。最后,利用站点观测数据对产品精度进行验证与分析。该数据集覆盖范围为60°S – 88°N,180°W-180°E,空间分辨率为2° x 2.5°。数据集由两部分组成:(1)1992-2020年全球逐月CO2浓度均值数据集;(2)1992-2020年全球逐年CO2浓度均值数据集。数据集以.nc格式存储,由58个数据文件组成,数据量为31.5 MB(压缩为1个文件,23.9 MB)。
Part1参考文献
[1] Hartmann, D. L., Tank, A. M. G. K., Rusticucci, M., et al. IPCC fifth assessment report, climate change 2013: The physical science basis [R]. IPCC AR5, 2013: 31-39.
[2] Callendar, G. S. The artificial production of carbon dioxide and its influence on temperature. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society [J], 1938, 64(275): 223-240. DOI: 10.1002/qj.49706427503.
[3] Bacastow, R. B. The effect of temperature change of the warm surface waters of the oceans on atmospheric CO2 [J]. Global Biogeochemical Cycles, 1996, 10(2): 319-333.
[4] Qianwen, M., Qiu Y. Remote sensing analysis of multi-years spatial and temporal variation of CO2 in China [J]. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(2): 203-213.
[5] Bergamaschi, P., Frankenberg, C., Meirink, J. F., et al. Inverse modeling of global and regional CH4 emissions using SCIAMACHY satellite retrievals [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2009, 114(D22). DOI: 10.1029/2009JD012287.
[6] 石广玉, 戴铁, 徐娜. 卫星遥感探测大气CO2浓度研究最新进展[J]. 地球科学进展, 2010 (1): 7-13.
[7] Menzel, W. P., Schmit, T. J., Zhang, P., et al. Satellite-based atmospheric infrared sounder development and applications [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2018, 99(3): 583-603. DOI:10.1175/BAMS-D-16-0293.1.
[8] Machida, T., Matsueda, H., Sawa, Y., et al. Worldwide measurements of atmospheric CO2 and other trace gas species using commercial airlines [J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2008, 25(10): 1744-1754. DOI: 10.1175/2008JTECHA1082.1.
[9] 刘毅, 吕达仁, 陈洪滨等. 卫星遥感大气CO2的技术与方法进展综述[J]. 遥感技术与应用, 2011, 26(2): 247-254.
[10] Kuze, A., Suto, H., Nakajima, M., et al. Thermal and near infrared sensor for carbon observation Fourier-transform spectrometer on the Greenhouse Gases Observing Satellite for greenhouse gases monitoring [J]. Applied optics, 2009, 48(35): 6716-6733. DOI: 10.1364/AO.48.006716.
[11] Divakarla, M. G., Barnet, C. D., Goldberg, M. D., et al. Validation of atmospheric infrared sounder temperature and water vapor retrievals with matched radiosonde measurements and forecasts [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2006, 111: D09S15. DOI: 10.1029/2005JD006116.
[12] 周曼蒂. 对流层CO2浓度卫星遥感反演及误差分析[D]. 华东师范大学, 2013.
[13] Fetzer, E., Mcmillin, L. M., Tobin, D., et al. AIRS/AMSU/HSB validation [J]. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2003, 41(2): 418-431. DOI: 10.1109/TGRS.2002.808293.
[14] Conway, T. J., Tans, P. P., Waterman, L. S., et al. Evidence for interannual variability of the carbon cycle from the National Oceanic and Atmospheric Administration/Climate Monitoring and Diagnostics Laboratory global air sampling network [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1994, 99(D11): 22831-22855. DOI: 10.1029/94JD01951.
[15] Dlugokencky, E. J., Steele, L. P., Lang, P. M., et al. The growth rate and distribution of atmospheric methane [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1994, 99(D8): 17021-17043. DOI: 10.1029/94JD01245.
[16] Novelli, P. C., Steele, L. P., Tans, P. P. Mixing ratios of carbon monoxide in the troposphere [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1992, 97(D18): 20731-20750. DOI: 10.1029/92JD02010.
[17] Trolier, M., White, J. W. C., Tans, P. P., et al.. Monitoring the isotopic composition of atmospheric CO2: Measurements from the NOAA Global Air Sampling Network [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1996, 101(D20): 25897-25916. DOI: 10.1029/96JD02363.
方式一:转发本次数据文章到朋友圈,全部公开可见并集赞15个,保留2小时
方式二:转发50人以上微信技术交流群10分钟
两种方式任选其一
添加小编微信,发送转发截图领取数据(添加好友请备注姓名+单位)
Ai尚研修会员无需转发可直接领取!
主讲专家
陈博士:来自重点高校及科研院所一线科研人员,长期从事城市能源需求预测及可再生能源系统建模仿真工作,主要参与编写市级能源发展规划多项,发表科研论文多篇,精通能源系统模型及多种数据预测方法,具有丰富的能源需求及碳排放预测经验。
培训目标
1、掌握LEAP软件操作基础流程
2、掌握不同能源系统数据核算及能源现状评价
3、掌握应用多种数据处理方法以测算模型输入数据预测年内变化情况
4、掌握LEAP软件构建基本的能源需求及供应分析模型
5、掌握LEAP软件构建细化的能源需求情景分析模型
6、掌握LEAP软件对情景进行成本效益分析、对非能源活动的温室气体排放进行分析
7、掌握LEAP软件构建交通部门减排模型、构建成本最小化发电模型
8、掌握LEAP软件预测结果不确定分析
课程详情
本课程的特色在于以国内典型能源输入型省份、城市为例,深入浅出的介绍不同级别对象时根据数据结构构建合适的能源生产、转换、消费及碳排放预测模型,根据研究目的合理设计情景以量化不同低碳化能源发展政策效果,并采用蒙特卡洛法进行了预测结果的不确定性分析。结合软件自带例子,对关键部门及重点关注技术,如工业能源消耗、交通部门碳排放、新能源发电系统及发电成本最优化等,也进行了重点解析示范。理论与操作紧密结合有助于学员快速掌握模型使用并可灵活套用于自身研究中。培训大纲的设置主要围绕下述体系来设计理论知识与上机操作步骤,通过逐一环节的讲解与实际操作,达到本次培训的目的,实现培训的既定目标。
报名方式
扫码添加微信
农林生态、遥感类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | |
2 | |
3 | |
4 | |
5 | |
6 | |
7 | |
8 | 基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化及未来气候变化情景下自然保护区优化评估中的实践技术应用及论文写作技巧高级进阶视频 |
9 | |
10 | |
11 | |
12 | |
13 | |
14 | |
15 | |
16 | |
17 | |
18 | |
19 | |
20 | |
21 | |
22 | |
23 | 基于ArcGIS农业面源污染模拟案例分享视频课程 |
24 | |
25 | |
26 | |
27 | |
28 | |
29 | |
30 | |
31 | |
32 | CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach) 模型原理及实践技术视频课程 |
33 | Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术应用精品课程 |
34 | CLM 陆面过程模式实践技术应用精品课程 |
35 | 土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测技术应用专题课程 |
36 | MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用专题视频课程 |
37 | 城市/农村用地适宜性评价视频课程 |
38 | 合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用视频课程 |
39 | |
40 | 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用进阶视频课程 |
41 | |
42 | |
43 | |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
土壤、地下水、地质类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | |
2 | |
3 | |
4 | |
5 | 地下水环评(一级)实践技术Modflow地下水数值模拟精品视频课程 |
6 | 水文地球化学模拟 PHREEQC 实践技术应用高级视频课程 |
7 | 三维地质建模数据处理高级实践技术应用视频课程 |
8 | 基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术应用精品视频课程 |
9 | 全套环境土壤物理Hydrus1D2D3D模型实践技术应用精品课程 |
10 | 环境土壤物理hydrus2d 3d模型实践应用视频课程 |
11 | 全流程地下水环境影响评价方法及关键技术与化工、工业园区、固废堆积、矿山等 实际项目应用精品视频课程 |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
大气科学类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | |
2 | |
3 | |
4 | |
5 | |
6 | |
7 | |
8 | |
9 | |
10 | |
11 | |
12 | |
13 | |
14 | |
15 | |
16 | |
17 | |
18 | |
19 | |
20 | 地球科学数据(ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用)处理实践课程 |
21 | Python在气象与海洋中的实践技术应用精品课程 |
22 | |
23 | 分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用精品课程 |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
语言类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | |
2 | |
3 | |
4 | |
5 | |
6 | |
7 | |
8 | |
9 | |
10 | |
11 | |
12 | |
13 | |
14 | |
15 | |
16 | |
17 | |
18 | |
19 | |
20 | |
21 | |
22 | |
23 | |
24 | |
25 | |
26 | R 语言数据统计分析与 ggplot2 高级绘图实践应用精品视频课程 |
27 | 基于R语言的现代线性回归实践技术方法精品课程 |
28 | 基于R语言的分位数回归实践技术高级应用精品课程 |
29 | 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法实践技术应用 |
30 | 基于MATLAB深度学习与实践技术应用 |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
水文类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | |
2 | |
3 | |
4 | 涉河建设项目防洪评价报告编制技术精品课程 |
5 | |
6 | |
7 | “R 语言+遥感”的水环境综合评价方法实战应用视频课程 |
8 | |
9 | |
10 | |
11 | |
12 | |
13 | 基于DEM的水文分析专题视频课程 |
14 | |
15 | |
16 | |
17 | ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用精品视频课程 |
18 | 基于遥感与GIS在滑坡、泥石流风险普查中的实践技术应用精品课程 |
19 | 新《生产建设项目水土保持方案技术审查要点》要求下水土保持方案编高级实践技术应用视频课程 |
20 | 实战案例精讲课程!水土保持方案编制实操与典型案例解析视频课程 |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
生物信息类视频课程推荐(即买即看,点击文字查看课程内容) | |
---|---|
1 | python 生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧视频课程 |
2 | R 语言生物信息学大数据分析与绘图技术视频课程 |
3 | 基因家族分析及SCI写作技巧实践技术应用精品课程 |
4 | 如何利用 shell 进行上万个基因组的批量分析视频课 |
视频教程+课件资料及数据代码+导师随行辅导 联系课程专员,最高享受7.5折优惠 |
上下滑动查看更多
添加小编微信,海量数据、视频教程免费获取
海量数据免费获取
+
Ai尚研修海量资源(数据、课件、书籍、视频教程)一键免费领取
(点击数据标题,直接进入)
10、【数据分享】中国2000-2010年NPP数据集11、【数据分享】2015年30m土地覆盖数据
12、【数据分享】中国100万植被类型空间分布数据13、【数据分享】更新!31个省级统计年鉴合集(12省更新至2020) 免费下载!14、【数据分享】1982年-2015年全球逐年长时序动态土地覆盖数据产品(GLASS-GLC)15、【数据分享】全网最全!34个省(市、自治区)2001-2020年统计年鉴(免费)16、好资料-百篇高光谱领域的论文,已经帮您整理收集完了,快放进自己文件夹中!!17、【数据分享】中国自然地理分区数据集(包含农业自然、农业熟制、九大农业区划,九大流域片、八大森林工程、生态功能保护区等数据)18、【数据分享】1979-2020年长时间序列遥感降水数据19、【数据分享】碳排放数据地方清单excel表格,分省、市、县(区)免费获取20、【数据资源】最新最全!市级国土空间总体规划制图规范GIS符号库(2021新版
气数据
土地利用数据1、【数据分享】2020年中国土地利用遥感监测数据丨免费下载!2、【数据分享】中国土地利用数据1980-2015 (免费获取)3、【数据分享】土地利用(覆盖)数据下载汇总4、【数据分享】世界土壤数据库(HWSD)全球土壤数据下载处理5、【数据分享】15省《中国土壤分布》土壤分布矢量数据,含使用说明6、【数据分享】中国农田熟制遥感监测数据集7、【数据分享】中国分省、市、县的地形起伏度数据
水文领域数据1、【数据分享】基于DEM提取的中国流域、河网数据免费下载2、【数据分享】中国水系数据,包含长江黄河、湖泊、以及一级三级四级五级河流矢量数据3、【最好用的水文实例计算含过程】水利工程实用水文水利计算
4、【数据分享】中国九大流域矢量数据及2019版最新流域水系(免费下载)
5、【数据分享】全国电子地图SHP数据快来领取啦!(包括道路、水系、银行、绿地、高速出入口、医疗机构、餐饮、超市等信息。)
6、【数据分享】分省份水系数据7、【数据分享】2000~2019 年中国各省、市、区县分年、分月、逐日平均降水量数据8、【数据分享】6G超大超级详细矢量数据,来源于国内某地图导航基底数据
年鉴类数据1、【数据分享】1984-2018中国教育统计年鉴(全部EXCEL格式)免费下载!2、【数据分享】国土资源统计年鉴2005-2017&中国林业统计年鉴1992-20193、【数据分享】一个横跨35年的数据,1985-2019中国城市统计年鉴4、【数据分享】28年《中国工业统计年鉴》免费下载5、【数据分享】最新中国县域统计年鉴(2000-2019年)来了!EXCEL+PDF版本全部免费下载6、【数据分享】中国农业统计资料1949-2019,免费下载 !7、【数据分享】全Excel!中国科技统计年鉴1991-2019(免费)8、【数据分享】全网最全、最新的林业统计年鉴(1996-2019)免费下载9、【数据分享】中国环境统计年鉴:1998-2018(免费)10、【数据分享】《中国文化和旅游统计年鉴》又是一个24年的统计年鉴集合11、【数据分享】最新EXCEL中国统计年鉴2020+经管教材16本+python学习资源(免费)12、【数据分享】国际统计年鉴1995-2019(免费)13、【数据分享】中国海洋统计年鉴2000-2017(免费)14、【数据分享】2000-2020《中国港口年鉴》免费下载
经济类数据1、【数据分享】中国及省级市场化总指数及方面指数:08-192、【数据分享】400万!人口迁徙大数据2019-20203、【数据分享】110+指标!城市面板2003-2018&地形起伏数据集(免费获取)
4、【数据分享】289个城市教育与卫生常有指标面板数据(1996-2020)
部分数据展示,关注Ai尚研修技术平台公众号,更多数据资源轻松下载!
END
Ai尚研修丨专注科研领域
技术推广,人才招聘推荐,科研活动服务
科研技术云导师,Easy Scientific Research