基于DSC-DF-LGB的中国全覆盖XCO2逐日数据集(2015-2020年)
数据介绍
中国矿业大学杨慧教授团队ESSD:中国全区域0.1° XCO2逐日数据(2015-2020)为碳源和碳汇研究提供数据支持!
近年来,中国大气二氧化碳浓度逐年上升。卫星观测是获取大气二氧化碳浓度的主要手段。然而,目前用于测量大气二氧化碳的星载传感器观测范围较窄,无法获得时空连续的大气二氧化碳浓度。因此,本数据集提出了一种基于 DSC-DF-LGB(Deep Separable Convolutional Neural Network and Deep Forest concatenated with LightGBM)模型的日全覆盖 XCO2 数据集生成方法,以获取中国大气二氧化碳的时空分布。建立 DSC-DF-LGB 模型的目的是训练 OCO-2 XCO2 检索与相关变量(再分析 XCO2 、植被参数、人为因素、海拔高度和气象参数)之间的映射关系。利用该模型生成了 2015 至 2020 年中国每日 0.1° 全覆盖 XCO2 数据集。全覆盖和高分辨率的 XCO2 数据集可为碳源和碳汇研究提供数据支持。
采集时间 | 2015/01/21 - 2020/12/31 |
采集地点 | 中国 |
数据量 | 4.8 GiB |
数据格式 | nc |
数据空间分辨率(/米) | 10000 |
数据时间分辨率 | 日 |
坐标系 |
数据质量描述:
交叉验证(CV)结果表明,该模型在估算XCO2方面具有很强的性能,R2 和 RMSE 分别为 0.9633 和 0.9761 ppm。TCCON 独立现场验证结果表明,估算的 XCO2 与现场测量值高度一致,R2和RMSE 分别为0.8786和1.5452 ppm。