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温室气体观测网络数据集,该网格单元使用天气研究和预测模型(WRF Chem)

温室气体观测网络数据集,该网格单元使用天气研究和预测模型(WRF Chem)

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Environment,Physical Regression

Data Set Information:该数据集包含加利福尼亚州2921个网格单元的温室气体(GHG)浓度时间序列,该网格单元使用天气研究和预测模......

数据结构 ? 68.7M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    该数据集包含加利福尼亚州2921个网格单元的温室气体(GHG)浓度时间序列,该网格单元使用天气研究和预测模型(WRF Chem)模拟创建。每个网格单元覆盖12 km×12 km的区域,每个网格单元有一个数据文件。每个文件包含16个温室气体浓度时间序列。时间序列中的数据点在5月10日期间间隔6小时(每天4个样本)“2010年7月31日。前15行是从加利福尼亚州14个不同的空间区域和加利福尼亚州以外的一个区域释放的GHG示踪剂的时间序列。最后一行对应于合成GHG观测a的时间序列,该时间序列由HFC-134a的EDGAR排放量按系数0.7进行缩放,并添加了噪声。

    利用这些数据,我们的目标是:(1)使用反演方法确定15个示踪剂加权和中与合成观测值最匹配的权重的最佳值,(2)使用优化方法确定观测温室气体的最佳位置,以约束反演。我们对(1)使用贝叶斯方法和遗传算法(2)。

    有关数据和方法的进一步细节在出版物的设计中考虑了性能和成本的最优温室气体观测网络,“地球科学仪器方法和数据系统”。


    Attribute Information:

    Each file in the data set is labeled ghg.gid.siteWXYZ.dat, where WXYZ is an integer location ID described in our manuscript.

    At each location,
           Rows 1-15: GHG concentrations of tracers emitted from regions 1-15
           Row 16: GHG concentrations of synthetic observations
           Columns 1-327: GHG concentrations every 6 hours from May 10 a€“ July 31, 2010.

    All GHG concentrations are in units of parts per trillion.


    Relevant Papers:

    Lucas, D. D., Yver Kwok, C., Cameron-Smith, P., Graven, H., Bergmann, D., Guilderson, T. P Weiss, R., and Keeling, R.: 'Designing optimal greenhouse gas observing networks that consider performance and cost,' Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems, (2015).

    [[Web link]]


    Citation Request:

    Please cite our final paper in Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems.


    D. Lucas (ddlucas .at. alum.mit.edu), Lawrence Livermore National Laboratory.

    This data was created under work funded by the National Institute of Standards and Technology and Laboratory Directed Research and Development projects at the Lawrence Livermore National Laboratory. The work was performed under the auspices of the US Department of Energy by Lawrence Livermore National Laboratory under Contract DE-AC52-07NA27344, and is released under UCRL number LLNL-MISC-668913.

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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