|
) k* g$ @. m1 p9 @: z* S3 B3 o' w$ {* I 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。
7 i: D0 ?3 l3 L$ c3 P 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。 : W, M2 R ?; k$ c( B4 S
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。 : _( G% F. K% P$ j" d4 E
数据： - _( p* M: }& |0 Q% a
ee.ImageCollection("HYCOM/sea_temp_salinity")
* G- K. x5 F9 m/ G 数据集可用性 ( q# ~: N }- j' H u: Q7 z
1992-10-02T00:00:00 - 7 w* o- M% j$ {
数据集提供者 . H4 q9 r. Z2 j5 U6 T8 ]9 e* }' c
诺普 5 @; C9 b2 b* |. Y2 W
解析度
" S% w$ J# j- o- v; {: Z/ G 8905.6米 9 A# d# I8 x/ i, _
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：
8 k5 S2 q6 S8 }9 L: t* g2 D' z // Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.
1 t9 O' y, M+ o; K2 I! w/ c! n& Q$ b7 c var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)) ]2 k$ O; t2 ]* ~
.filter(ee.Filter.date(2018-08-01, 2018-08-15));
) L) [, N; Z* }4 @
9 }" k2 Z9 _+ |6 r( l: c/ ] // Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.
) G! y. \) |- n, _5 W var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)$ s4 H9 B( E+ ^' P% k
.map(function scaleAndOffset(image) {8 V1 `' W$ ?7 |$ q. o$ |* V* f
return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);8 [8 R4 k. L5 `% h- G4 y
});) h' H" f: j7 a
. }, g; Q0 t8 c8 L
// Define visualization parameters.) m; N& h, L4 h) H
var visParams = {
2 P) m4 L( R/ g) a. `. p) j min: -2.0, // Degrees C
2 S B1 L; C+ T1 G' I max: 34.0,
8 x0 r4 l( p/ y' M" Z3 f7 w palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],
) ~3 i$ p# t O- `8 ^ };6 @7 H0 d% V8 u! g" h: b
; }) h) e4 Q* d6 b // Display mean 15-day temperature on the map.
- }3 { x: C" [- g# _) u' T Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);4 ~! k# Y5 q t' [, R/ j1 y" h
Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);, D% R/ }, r; Z/ a4 [ Q+ o: m! R
0 G5 ^5 s8 i. V! R! `6 [
+ i6 U7 c2 f; E
+ K2 o+ \7 k. q0 w7 o0 F2 B/ x, t) D 1 g" J4 o" [7 m
2 q2 w: A) a" v+ I8 H, V/ h2 W 数据引用： 5 M9 J% v8 h" Y$ Y! h- q& i
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. 7 h @; u3 D+ @* J# a" @$ ^
错误的代码：这个时间段有一半的影像 2 U. P& {, g5 }1 a, f" O
// Import the time series of global images, filter 15 days in August, 2018.
2 g/ |0 J! y- B3 A- f var dataset = ee.ImageCollection(HYCOM/sea_temp_salinity)
0 C$ ?" H4 g5 t. k6 \ .filter(ee.Filter.date(2013-06-01, 2013-08-15));
$ I( q5 O$ B5 U% C
- ?$ _* m. e$ g; ` W" U" X! h // Select water temperature at 0 meters and scale to degrees C.
, N. O) `5 e# A9 n& g var seaWaterTemperature = dataset.select(water_temp_0)
/ `+ w1 j3 e/ Q; S .map(function scaleAndOffset(image) {
M1 P1 w# T, G W. }( [. v return ee.Image(image).multiply(0.001).add(20);
! G% Z3 G3 n) C! h3 E });
* v5 G7 _5 m3 f
! _) V9 [- V- I" |7 D // Define visualization parameters.
5 P/ `4 x4 Y' F! ~ var visParams = {
& y2 G! l8 F. n min: -2.0, // Degrees C
0 O7 @4 b# o+ g2 j1 a max: 34.0,' N5 o- }' A! I6 r' G
palette: [000000, 005aff, 43c8c8, fff700, ff0000],# m% `, ^1 Z2 G" Q
};
# {. ^4 x# h/ h* x. h
' x2 P5 d! C3 L // Display mean 15-day temperature on the map.
' n- ], l- l# x3 Y9 H Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);1 p: k# c& |8 g; d3 x
Map.addLayer(seaWaterTemperature.mean(), visParams, Sea Water Temperature);* g* j, d3 T3 `, X% `
5 }: c1 C9 L( S3 x6 t' z. H
+ g- [% g1 `" I/ f8 ` 往期推荐： : `0 ]; g: Y4 O: P+ E4 I3 c
- B' t' O7 N/ s5 c
Google Earth Engine（GEE）——神级辅助插件（开放地球引擎扩展 (OEEex)） - n" } i; _4 d9 V) Q
新文速递| 1980—2020年中国雪水当量遥感数据集 u0 D9 z9 _: u" h- W
全球森林损失量数据集Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) 8 Z! Y# a" Q8 r2 u4 j) l
GEE超限解决方案：besteffect! : n- j1 o4 L! y1 k- ^7 E. [, {
GEEer的快乐|是为了白嫖影像吧！分析挖掘，NDVI、非监督分类等
$ w% g8 j" C: Q" G9 h1 H& }2 @, Z 巨牛的人工智能学习网站：床长人工智能教程
( B O6 \% K+ ~/ h( W& x* e 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） + h" n/ p* f$ a$ S3 Z4 M3 `9 L9 x
GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
/ T* P/ i% F' v. m0 o0 N5 b0 Q 1999-2019年墨累全球潮汐湿地变化 v1 数据集 * }9 q) s- r& c% X( e
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
" m% y. T8 p% V # ~. R2 { w& `& K* b8 R t! O
+ m8 w% U2 ^0 O 6 C% |3 m+ Q( b, t2 y
满天星
+ j! }! x Z, i8 @8 a 4 次咨询' O9 S9 B; w- b& @0 Q$ ]- B/ e
5.0
' C& u: h& s6 k' Z' | ; p8 o8 d1 J: }8 Z9 B' T* W" A* t+ z
中国矿业大学（北京） 地图制图学与地理信息工程博士在读 3 B5 X" i7 O4 ~
914 次赞同 / ]& L+ I9 B( x% @) H
* G% X& J9 X5 q6 A/ |6 q+ ~
去咨询
* k2 K6 N" G7 V& M2 ]; D6 p 7 r |+ o# S7 Q0 U, n' b
& R3 r# @/ D2 l5 H; o5 x
; t- Q! }7 ~: {% q
2 C* B& v3 a2 P5 n# L$ ~8 W& k5 `7 {3 L/ a7 V$ h! F
| 
