基于 DSC-DF-LGB 的中国全覆盖 XCO2逐日 数据集（ 2015-2020 年）

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 N...

In recent years, atmospheric carbon dioxide concentrations in China have been increasing annually. Satellite observation serves as the primary approach for acquiring atmospheric carbon dioxide concentrations. However, current space-borne sensors dedicated to measuring atmospheric carbon dioxide feature relatively narrow observation scopes, which cannot obtain spatiotemporally continuous atmospheric carbon dioxide concentrations. Therefore, this dataset proposes a method based on DSC-DF-LGB (Deep Separable Convolutional N...

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是基于DSC-DF-LGB模型生成的中国2015-2020年每日全覆盖XCO2（柱平均二氧化碳浓度）数据，空间分辨率为0.1度，旨在提供高精度的大气二氧化碳时空分布，以支持碳源汇研究，模型验证显示R²达0.9633，具有较高的准确性和可靠性。