|
; @- r: U3 X1 h' |1 z 混合坐标海洋模式（HYCOM）是一个数据同化的混合等压-西格玛-压力（广义）坐标海洋模式。在EE中托管的HYCOM数据子集包含了盐度、温度、速度和海拔等变量。它们被内插到南纬80.48°和北纬80.48°之间的统一的0.08度网格中。盐度、温度和速度变量已被内插到40个标准Z级。 + _( n E, A# q1 |) S9 W
HYCOM联盟，包括国家海洋合作伙伴计划（NOPP），是美国全球海洋数据同化实验（GODAE）的一部分。
. H" i. C& b, S0 p: o 由国家海洋伙伴计划、海军研究办公室（ONR）和国防部高性能计算现代化计划资助。
. q/ U5 ]1 Q$ n# @ 数据：
- j- \8 ^4 P$ Q* P2 p7 O ee.ImageCollection("HYCOM/sea_temp_salinity") , K' h9 q( z1 ?; L9 R' R% J( ?
数据集可用性
1 ?9 ~/ K- v8 v* T% H 1992-10-02T00:00:00 -
7 @ _* P9 r: G 数据集提供者
# G# v! s$ u: O& _9 n' R 诺普
& S5 ]# i# a6 J 解析度
* ]( X! G. O3 j5 y* v% y9 H 8905.6米 % s) B7 `) k: ^4 D! [- u' F
波段表 姓名描述最小*最大限度*单位规模抵消water_temp_00m深度海水温度-3276832763°C0.00120盐度_0海水盐度，实际盐度单位，深度为 0m-2000932767电源0.00120water_temp_22m深度海水温度-3276832755°C0.00120盐度_2海水盐度，实际盐度单位，深度为 2m-2000232767电源0.00120water_temp_44m深度的海水温度-3276832746°C0.00120盐度_4海水盐度，实际盐度单位，深度为 4m-2000132767电源0.00120water_temp_66m深度海水温度-3276832742°C0.00120盐度_6海水盐度，实际盐度单位，深度为 6m-1999132767电源0.00120water_temp_88m深度海水温度-3276832741°C0.00120盐度_8海水盐度，实际盐度单位，深度为 8m-1979532767电源0.00120water_temp_1010m深度的海水温度-3276832738°C0.00120盐度_10海水盐度，实际盐度单位，深度为 10m-1962432767电源0.00120water_temp_1212m深度海水温度-3276832735°C0.00120盐度_12海水盐度，实际盐度单位，深度为 12m-1962432767电源0.00120water_temp_1515m深度的海水温度-3276832763°C0.00120盐度_15海水盐度，实际盐度单位，深度为 15m-1962432767电源0.00120water_temp_2020m深度海水温度-3276832715°C0.00120盐度_20海水盐度，实际盐度单位，深度为 20m-1860632767电源0.00120water_temp_2525m深度的海水温度-3276832737°C0.00120盐度_25海水盐度，实际盐度单位，深度为 25m-1813132767电源0.00120water_temp_3030m深度海水温度-3276832754°C0.00120盐度_30海水盐度，实际盐度单位，深度为 30m-1789232767电源0.00120water_temp_3535m深度海水温度-3276832754°C0.00120盐度_35海水盐度，实际盐度单位，深度为 35m-1787432767电源0.00120water_temp_4040m深度的海水温度-3276832674°C0.00120盐度_40海水盐度，实际盐度单位，深度为 40m-1783132767电源0.00120water_temp_4545m深度海水温度-3276832701°C0.00120盐度_45海水盐度，实际盐度单位，深度为 45m-1783132767电源0.00120water_temp_5050m深度的海水温度-3276832237°C0.00120盐度_50海水盐度，实际盐度单位，深度为 50m-1773832767电源0.00120water_temp_6060m深度海水温度-3276832630°C0.00120盐度_60海水盐度，实际盐度单位，深度为 60m-1773332767电源0.00120water_temp_7070m深度的海水温度-3276823172°C0.00120盐度_70海水盐度，实际盐度单位，深度为 70m-1742324303电源0.00120water_temp_8080m深度海水温度-3276827875°C0.00120盐度_80海水盐度，以实际盐度单位计算，深度为 80m-1732625320电源0.00120water_temp_9090m深度的海水温度-3276832393°C0.00120盐度_90海水盐度，实际盐度单位，深度为 90m-1678726604电源0.00120water_temp_100100m深度的海水温度-3276831847°C0.00120盐度_100海水盐度，实际盐度单位，深度为 100m-1671727143电源0.00120water_temp_125125m深度的海水温度-3276831469°C0.00120盐度_125海水盐度，实际盐度单位，深度为 125m-1489630131电源0.00120water_temp_150150m深度的海水温度-3276831335°C0.00120盐度_150海水盐度，实际盐度单位，深度为 150m-1471231215电源0.00120water_temp_200200m深度海水温度-3276830029°C0.00120盐度_200海水盐度，实际盐度单位，深度为 200m-1456730979电源0.00120water_temp_250250m深度的海水温度-3276821629°C0.00120盐度_250海水盐度，实际盐度单位，深度为 250m-1319827945电源0.00120water_temp_300300m深度海水温度-3276822796°C0.00120盐度_300海水盐度，实际盐度单位，深度为 300m-22027712电源0.00120water_temp_350350m深度的海水温度-3276818501°C0.00120盐度_350海水盐度，实际盐度单位，深度 350m-13621866电源0.00120water_temp_400400m深度海水温度-3276823875°C0.00120盐度_400海水盐度，实际盐度单位，深度为 400m024711电源0.00120water_temp_500500m深度的海水温度-3276818663°C0.00120盐度_500海水盐度，实际盐度单位，深度为 500m024929电源0.00120water_temp_600600m深度海水温度-3276814251°C0.00120盐度_600海水盐度，实际盐度单位，深度为 600m024128电源0.00120water_temp_700700m深度的海水温度-3276811300°C0.00120盐度_700海水盐度，实际盐度单位，700m 深度022350电源0.00120water_temp_800800m深度的海水温度-327688630°C0.00120盐度_800海水盐度，实际盐度单位，深度为 800m021959电源0.00120water_temp_900900m深度海水温度-327689544°C0.00120盐度_900海水盐度，实际盐度单位，深度为 900m021965电源0.00120water_temp_10001000m深度的海水温度-327687050°C0.00120盐度_1000海水盐度，实际盐度单位，深度为 1000m021982电源0.00120water_temp_12501250m深度的海水温度-327688837°C0.00120盐度_1250海水盐度，实际盐度单位，深度为 1250m022075电源0.00120water_temp_15001500m深度海水温度-2306912933°C0.00120盐度_1500海水盐度，实际盐度单位，深度为 1500m020937电源0.00120water_temp_20002000m深度海水温度-256704925°C0.00120盐度_2000海水盐度，实际盐度单位，深度为 2000m020936电源0.00120water_temp_25002500m深度海水温度-327680°C0.00120盐度_2500海水盐度，实际盐度单位，深度为 2500m019073电源0.00120water_temp_30003000m深度海水温度-220620°C0.00120盐度_3000海水盐度，实际盐度单位，深度为 3000m019057电源0.00120water_temp_40004000m深度海水温度-215640°C0.00120盐度_4000海水盐度，实际盐度单位，深度为 4000m019012电源0.00120water_temp_50005000m深度的海水温度-214690°C0.00120盐度_5000Sea water salinity, in practical salinity units, at a depth of 5000m015583psu0.00120NameTypeDescriptionexperimentStringExperiment number正常的代码： " v% ^+ Y7 P; ^- O
// Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.
! L' X. M: q* \& s/ T var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)7 i4 p2 H' E* ~% G$ ~
.filter(ee.Filter.date(2018-08-01, 2018-08-15));2 u4 ^4 Z; |, Z+ J
- D" S$ c) \' N+ }8 F! l* z! {/ }. G
// Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.; b4 p/ d8 f4 `
var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)
: H2 j7 D5 T6 W3 ?- J .map(function scaleAndOffset(image) { ^' F* {) n' T9 B
return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);, N/ c4 B$ P0 Q: g: R( l
});
2 t$ o# o" u6 F6 D
5 q! u3 Z+ e @: \! @4 r N" X // Define visualization parameters.
, f2 i# u& c/ s% T6 l" w1 u var visParams = {
7 H& [, y2 w- w/ {* d3 Q0 v, q2 a$ T min: -2.0, // Degrees C5 z4 H) D% j4 m) @2 P$ }' z
max: 34.0,
1 I6 |6 I$ F( f0 X% e+ I palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],0 E% T8 E9 }$ F* Y/ R/ P
};
. y6 w; U% H$ _6 }4 q2 V) s* [/ q+ ?( h3 e) q6 }$ ~5 p
// Display mean 15-day temperature on the map.
- M8 ^( X) f2 h+ z Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);. y( \ W" o+ G* F
Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);
1 Z* y+ P; x* w% ]+ Q, ^5 p( [5 i% S# F9 T% m
f2 p* a& t! a$ F5 _* h( H5 ]* f Q7 ~# }; t# _$ F! P
$ a$ j5 J! k! e
0 f x8 Q1 Y# w) ^( p- n! |
数据引用： ( q& ~ R! r' a- F8 k1 X
J. A. Cummings and O. M. Smedstad. 2013: Variational Data Assimilation for the Global Ocean. Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications vol II, chapter 13, 303-343.
- o( D s: H% M' ] 错误的代码：这个时间段有一半的影像 9 W e5 _: s: X. o( o8 L# u
// Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.8 S0 U# V' k# e* v- b8 R4 L& x/ v( b
var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)( h5 f3 i( Z8 Z! @% }1 P. f; h
.filter(ee.Filter.date(2013-06-01, 2013-08-15));5 B7 `) M1 }2 f- s
0 S. E: w; u' v- z6 d // Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.
1 Z* f+ ?! ]$ m7 F* r8 K1 h var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)8 ?5 S! z& q. }% t0 H& B% z7 P2 |
.map(function scaleAndOffset(image) {
. j3 S( W5 m+ _7 G0 I* {3 i, Y return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);, C/ n0 _' ?2 X8 p
});
, X7 b& B+ \, x$ r4 @4 w- ^% \! q1 R* s; U
// Define visualization parameters.9 i& l2 f, K" v; m* p
var visParams = { b+ I0 C( I+ M! C* S: P
min: -2.0, // Degrees C* W( ~- @* V8 K
max: 34.0,6 [. d, w% E' l! [3 ?
palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],
: W: N' U7 M" Y: E+ D: | V, D };2 {! \ ] P. ^7 I5 R I* W$ X
* K$ b2 g0 b9 p- Y
// Display mean 15-day temperature on the map.8 j) z# P; {! W- Y
Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);9 Q: G* x7 j4 M, j1 K
Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);& `# g# D& r+ [3 K7 ?
+ g! {$ ^5 N4 b" U
7 ^ h0 U3 J4 }4 x3 z 往期推荐： 3 q6 F& o& s. c W7 s1 r9 L" l7 ~' _
: Z9 S7 |# y; i9 w. w/ w: Z" H4 \ Google Earth Engine（GEE）——神级辅助插件（开放地球引擎扩展 (OEEex)）
; I) Z, e% @- Q& I5 @" }& w! L1 P 新文速递| 1980—2020年中国雪水当量遥感数据集 5 c3 F1 ?5 P2 B9 V! W. j
全球森林损失量数据集Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) 1 a: l3 N! ?8 j8 U |
GEE超限解决方案：besteffect!
+ _, ?5 E/ X' B+ d GEEer的快乐|是为了白嫖影像吧！分析挖掘，NDVI、非监督分类等 * ?# \* Y9 x9 D/ d
巨牛的人工智能学习网站：床长人工智能教程
8 d) U5 }! k, M% j GEE—以MCD19A2为例批量下载逐天AOD数据逐天的均值、最大值、最小值、标准差、方差统计分析和CSV下载（北京市各区为例） 4 `( f* m- X1 h D1 A
GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
0 l" q. p7 W! G8 U& |) t3 R3 E5 t 1999-2019年墨累全球潮汐湿地变化 v1 数据集 2 {8 m& p, b4 E- G# z I( W
Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集
/ {) S- y5 O7 _" j- q* \9 ~ & Z( J1 w+ ?# N' Z9 c% b/ k1 t
 : [0 M' b$ ?- q" {
+ @2 k J2 w. x2 I; w9 q- L/ y7 Y 满天星 : G' {' b& o3 C5 z
4 次咨询
$ H8 e+ c7 U- c+ D, T7 X; g- z 5.0
( K% p4 e' b u v7 m
4 A$ l5 q# q. a/ h* w 中国矿业大学（北京） 地图制图学与地理信息工程博士在读 # n" R9 A* m4 V$ h0 ?# X" h- k
914 次赞同
0 H* H# L; w K# l; P- C# C
g6 F0 l" s7 t i' P 去咨询 # o* N# a. B1 O
9 P8 v% j5 x( h* v0 p
7 @# o6 X) ?& u! D5 o; ?( Y# \7 I$ T
" J& H$ \1 @" N5 I& [
0 j/ ]: ~, ]' [- U: s8 \; \& A. _* M$ a
| 
