GRACE Monthly Mass Grids Release 6.3 Version 4 - Global Mascons

NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V04/MASCON
Dataset-Verfügbarkeit
2002-03-31T00:00:00Z–2024-09-30T00:00:00Z
Dataset-Anbieter
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V04/MASCON")
Tags
grace gravity jpl mascon mass nasa surface-ground-water tellus water

Beschreibung

Dieses Dataset enthält gerasterte monatliche globale Anomalien der Wasserspeicherung/Höhe relativ zu einem Zeitmittelwert, die aus GRACE und GRACE-FO abgeleitet und am JPL mit dem Mascon-Ansatz (RL06.3Mv04) verarbeitet wurden. Diese Daten werden in einer einzelnen Datei im netCDF-Format bereitgestellt und können für Analysen von Ozean-, Eis- und Hydrologiephänomenen verwendet werden. Die Anomalien für Wasserspeicher/Höhe werden in Einheiten für die äquivalente Wasserdicke (cm) angegeben. Die hier vorgestellte Lösung basiert auf der Berechnung monatlicher Schwerefeldvariationen in Form von geolokierten sphärischen Kappenmassenkonzentrationsfunktionen anstelle von globalen sphärischen harmonischen Koeffizienten. Außerdem werden während der Lösungs-Inversion realistische geophysikalische Informationen eingeführt, um korrelierte Fehler intrinsisch zu entfernen. Daher müssen diese Mascon-Grids nicht wie herkömmliche sphärische harmonische Schwerkraftlösungen entkorreliert oder geglättet werden.

Die vollständige Mascon-Lösung besteht aus 4.551 relativ unabhängigen Schätzungen der Änderung der Oberflächenmasse,die mithilfe eines gleichflächigen 3-Grad-Rasters einzelner Mascons abgeleitet wurden. Es ist wichtig zu beachten, dass in diesem Dataset keine Korrekturen für Leckagefehler an Küstenlinien vorgenommen werden. Es wird daher nur für Nutzer empfohlen, die einen eigenen Algorithmus verwenden möchten, um zwischen Land- und Meeresmassen in unmittelbarer Nähe von Küstenlinien zu unterscheiden.

Weitere Informationen finden Sie auf der GRACE-Seite. Eine detaillierte Beschreibung der Mascon-Lösung, einschließlich der mathematischen Ableitung, der Implementierung geophysikalischer Einschränkungen und der Validierung der Lösung, finden Sie unter Watkins et al., 2015. Dieses Produkt ist nur für Experten bestimmt. Andere Nutzer sollten den CRI-gefilterten Mascon-Datensatz verwenden.

RL06.3Mv04 ist eine aktualisierte Version des vorherigen Tellus JPL Mascon RL06.1Mv03.

Bänder

Pixelgröße
55660 Meter

Bänder

Name Einheiten Pixelgröße Beschreibung
lwe_thickness cm Meter

Entspricht der Dicke von flüssigem Wasser in Zentimetern.

uncertainty Meter

1-Sigma-Unsicherheit für jede 3-Grad-Mascon-Schätzung. Die angegebenen Schätzungen der Unsicherheit gelten als konservativ. Abschnitt „Fehler- und Unsicherheitsabschätzungen“ des Anbieters ansehen

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Alle von der NASA erstellten Daten aus der GRACE-Mission sind für die Öffentlichkeit frei verfügbar. Wenn Sie GRCTellus-Daten verwenden, fügen Sie bitte die folgende Quellenangabe hinzu: „GRACE-Daten sind unter https://grace.jpl.nasa.gov verfügbar und werden vom NASA MEaSUREs Program unterstützt.“ Geben Sie außerdem die bereitgestellten Quellen an.

Zitate

Quellenangaben:
  • D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins. 2023. JPL GRACE und GRACE-FO Mascon Ocean, Ice, and Hydrology Equivalent Water Height JPL RL06.3Mv04. Version RL06.3Mv04. PO.DAAC, CA, USA. Auf den Datensatz wurde am [JJJJ-MM-TT] unter https://doi.org/10.5067/TEMSC-3MJ634 zugegriffen.

  • Watkins, M. M., D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening und F. W. Landerer (2015), Improved methods for observing Earth's time variable mass, mass distribution with GRACE using spherical cap mascons, J. Geophys. Res. Solid Earth, 120, doi:10.1002/2014JB011547.

  • Wiese, D. N., F. W. Landerer und M. M. Watkins (2016), Quantifying and reducing leakage errors in the JPL RL05M GRACE mascon solution, Water Resour. Gel., 52, 7490–7502, doi:10.1002/2016WR019344.

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Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GRACE/MASS_GRIDS_V04/MASCON')
                  .filter(ee.Filter.date('2016-08-01', '2016-08-30'));
var equivalentWaterThickness = dataset.select('lwe_thickness');
var equivalentWaterThicknessVis = {
  min: -25.0,
  max: 25.0,
  palette: ['001137', '01abab', 'e7eb05', '620500'],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(
    equivalentWaterThickness, equivalentWaterThicknessVis,
    'Equivalent Water Thickness');
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