Mesoscale eddy identification and tracking dataset based on satellite altimeter

Impacts of the efficiencies of identification and tracking algorithms on the statistical properties of global mesoscale eddies using merged altimeter dataFenglin Tian 1, 2, Di Wu 1, 2, Liming Yuan 1, 2, and Ge Chen 1, 2, * 1.College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; [e-mail] (F.T.); [e-mail] (D.W.); [e-mail] (L.Y.)2.Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266100, China* Correspondence: [e-mail]; Tel.: [phone]引用:Tian, Fenglin , et al."Impacts of the efficiencies of identification and tracking algorithms on the statistical properties of global mesoscale eddies using merged altimeter data." International Journal of Remote Sensing 41.8(2020):2835-2860.数据简介基于涡旋识别所采用的海平面高度数据类型的不同，我们提供两个版本的涡旋识别追踪数据集（1993-2019），版本一是基于SLA（sea level height anomaly）数据识别而来的中尺度涡旋识别追踪数据集，版本二是基于ADT（Absolute dynamic topography）识别而来的中尺度涡旋识别追踪数据集。其中海平面高度数据来自Copernicus Marine Service（DUACS DT2018）的All-sat merged产品，叫做SEALEVEL_GLO_PHY_L4_REP_OBSERVATIONS_008_047。本数据集所采用的中尺度涡旋识别 追踪方法分别是基于卫星高度计的并行计算的中尺度涡旋识别方法[1]和基于卫星高度计数据的全球涡旋追踪的改进自动算法[2]。我们在2016年已经发布了基于SLA（1993-2016）的Two-sat merged和All-sat merged中尺度涡旋识别追踪产品(http://coadc.ouc.edu.cn/tfl/)，详细请参见标题论文。已经发布的数据集采用的海平面高度数据是来自Copernicus Marine Service（DUACS DT2014）的All-sat merged产品和Two-sat merged产品。相对于DUACS DT2014，DUACS DT2018海平面高度数据集有了不同方面的提升，详细请参见"DUACS DT-2018: 25 years of reprocessed sea level altimeter products."[3]。[1]Liu, Yingjie , et al."A Parallel SLA-Based Algorithm for Global Mesoscale Eddy Identification." Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 33.12(2016):2743-2754.[2]Miao, Sun , et al."An Improved Automatic Algorithm for Global Eddy Tracking Using Satellite Altimeter Data." Remote Sensing 9.3(2017):206.[3]Taburet, Guillaume , et al."DUACS DT-2018: 25 years of reprocessed sea level altimeter products." Ocean Science Discussions (2019):1-30.所有数据都以JSON格式存储。为了防止文件过大，识别和追踪数据集分别按年存储在识别和追踪目录中。每天的识别数据按照年份存储在相应的年度文件目录中;根据每条轨迹最后一天的时间，追踪数据存储在相应的年度文件目录。