基于多源卫星云产品融合算法的北极地区长时序月云覆盖度数据集（2000-2020年）
  • 2023/12/27 18:49
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中文名称
基于多源卫星云产品融合算法的北极地区长时序月云覆盖度数据集（2000-2020年）
英文名称
A long-term monthly dataset of cloud fraction over the Arctic based on multiple satellite products using cumulative distribution function matching and Bayesian maximum entropy
CSTR
CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB4153.2023
DOI
10.5281/zenodo.7624605
数据共享方式
在线下载
数据分类
气象
来源站点
Zenodo数据管理
数据贡献者
何涛 , 刘心燕
数据集摘要

  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。

基本信息
采集时间 2000/01/01  -  2020/12/31
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
数据缩略图
数据源描述

  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。

数据加工方法

  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。

数据质量描述

  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。

引用和标注
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中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用
何涛,刘心燕. 基于多源卫星云产品融合算法的北极地区长时序月云覆盖度数据集（2000-2020年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2023. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB4153.2023.
何涛,刘心燕. 基于多源卫星云产品融合算法的北极地区长时序月云覆盖度数据集（2000-2020年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2023. https://www.doi.org/10.5281/zenodo.7624605.
文章引用
  1. Liu X, He T, Liang S, Li R, Xiao X, Ma R, Ma Y. A monthly 1\degree resolution dataset of daytime cloud fraction over the Arctic during 2000–2020 based on multiple satellite products[J]. Earth System Science Data, 2023, 15, (8): 3641-3671. DOI: 10.5194/essd-15-3641-2023.
    引用格式： Endnote Bibtex RIS
  2. Liu Xinyan, He Tao, Sun Lin, Xiao Xiongxin, Liang Shunlin, Li Siwei. Analysis of Daytime Cloud Fraction Spatio–Temporal Variation over the Arctic During 2000–2019 from Multiple Satellite Products[J]. Journal of Climate, 2022, .
    引用格式： Endnote Bibtex RIS
  3. Liu Xinyan, He Tao, Sun Lin, Xiao Xiongxin, Liang Shunlin, Li Siwei. Analysis of Daytime Cloud Fraction Spatio–Temporal Variation over the Arctic During 2000–2019 from Multiple Satellite Products[J]. Journal of Climate, 2022, .
    引用格式： Endnote Bibtex RIS
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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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如何获取数据 
东: 179.50
西: -168.50
南:  59.50
北:  89.50
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数据服务信息
联系人：
敏玉芳
服务电话：
0931-4967596
服务邮箱：
ncdc@lzb.ac.cn
联系信息
数据贡献者：
何涛 , 刘心燕
元数据作者：
何涛
数据管理者：
何涛

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