simon-donike/OceanVariableReconstruction

DepthDif数据集是一个海洋学数据集，包含模型就绪的DepthDif GeoTIFF栅格存储和增强的ARGO配置文件Zarr。该数据集基于GLORYS 0.1度全球网格（EPSG:4326，3600 x 1800像素），覆盖2010年1月1日至2024年7月26日的每周目标日期。栅格产品包括深度解析的50波段GeoTIFF（如GLORYS的潜在温度和盐度）以及单波段表面产品（如OSTIA海表温度、海平面绝对动态地形、海表盐度和密度），所有数据均以uint8编码，255表示无数据。ARGO配置文件被投影到固定的50层GLORYS深度轴上，并进行空间栅格化，数据集提供了对齐示例和完整增强的ARGO配置文件存储。数据集还包括轻量级Parquet索引用于预览和过滤，适用于海洋学研究，如海平面、盐度和温度分析。--- license: 其他 pretty_name: DepthDif GeoTIFF栅格与对齐ARGO数据集 tags: - 海洋学 - ARGO（阿尔戈浮标阵列） - GLORYS - OSTIA - 海平面 - 海表盐度 - GeoTIFF（地理标记图像文件格式） - Zarr configs: - config_name: 剖面索引 data_files: - split: 剖面 path: 索引/profiles.parquet - split: 变量 path: 索引/variables.parquet --- <p align="center"> <img src="assets/figures/banner_depthdif.png" width="85%" alt="横幅图" /> </p> <p align="center"> <a href="https://depthdif.donike.net/"> <img src="https://img.shields.io/badge/Project-Website-0b2e4f?style=for-the-badge" alt="打开项目主页" /> </a> <a href="https://github.com/simon-donike/DepthDif/"> <img src="https://img.shields.io/badge/Project-GitHub-0b2e4f?style=for-the-badge" alt="打开GitHub仓库" /> </a> </p> # DepthDif GeoTIFF栅格与对齐ARGO数据集 本数据集包包含可直接用于模型训练的DepthDif GeoTIFF栅格存储，以及用于生成该栅格的增强型ARGO剖面Zarr存储。 ## 数据集预览 与GLORYS产品对齐的栅格化ARGO剖面示例： <p align="center"> <img src="assets/data/geotiff_dataset_random100_surface.png" width="85%" alt="随机表层训练数据集补丁" /> </p> ## 数据集布局 text assets/ figures/depthdif_schema.png data/geotiff_dataset_random100_surface.png data/argo_on_glorys_grid_3D.gif data/profile_comparison_good_alignment.png data/profile_comparison_bad_alignment.png rasters/ glorys/thetao/ glorys/so/ ostia/analysed_sst/ sealevel/adt/ sss/sos/ sss/dos/ argo/ argo_profiles_on_grid.zarr/ data/ argo_glors_ostia_ssh.zarr/ indices/ profiles.parquet variables.parquet metadata/ dataset_description.json citation.cff stac-item.json examples/ open_with_xarray.py subset_by_region_time.py manifest.yaml masks/ `rasters/`目录被特意置于仓库根目录下，其中包含像素空间数据加载器所需的对齐式uint8格式GeoTIFF产品。精简版的`argo/argo_profiles_on_grid.zarr`存储是该加载器使用的网格索引式ARGO输入数据。 本数据集包特意包含两个功能各异的ARGO Zarr存储： - `argo/argo_profiles_on_grid.zarr`：精简版网格索引存储，用于与GeoTIFF栅格数据集配合使用； - `data/argo_glors_ostia_ssh.zarr`：完整的增强型剖面级存储，存储了完整的ARGO匹配数据集，包含采样得到的GLORYS、OSTIA、海平面及海表盐度相关上下文信息。 ## 栅格产品 所有GeoTIFF栅格均基于GLORYS 0.1度全球网格导出（`EPSG:4326`，3600×1800像素，经度范围为-180°至180°（西至东），纬度范围为90°至-90°（北至南））。当前数据集包中每个栅格产品包含761个周度目标日期，覆盖2010年1月1日至2024年7月26日，文件命名格式为`<variable>_YYYYMMDD.tif`。 GLORYS变量为深度解析型50波段GeoTIFF： - `rasters/glorys/thetao/`：位势温度，以开尔文为单位编码； - `rasters/glorys/so/`：盐度，以PSU为单位编码。 表层产品为单波段GeoTIFF，通过以目标日期为中心的7日平均窗口聚合得到，与周度目标日期对齐： - `rasters/ostia/analysed_sst/`：OSTIA分析海表温度，以开尔文为单位； - `rasters/sealevel/adt/`：绝对动态地形，单位为米； - `rasters/sss/sos/`：海表盐度，单位为PSU； - `rasters/sss/dos/`：海表密度，单位为kg/m³。 栅格像素以`uint8`格式存储，其中`255`被预留为无数据标记。取值范围`0~254`的有效像素值将通过`manifest.yaml`中的拉伸范围进行线性解码；每个文件的统计信息、源文件名、压缩格式、目标日期及完整深度轴信息也会在此文件中记录。 ## ARGO对齐示例 ARGO剖面在进行空间栅格化前，会被投影至固定的50层GLORYS深度轴上。以下示例展示了网格索引式ARGO数据的可视化效果及剖面级对齐质量。 <p align="center"> <img src="assets/data/argo_on_glorys_grid_3D.gif" width="70%" alt="GLORYS网格上的深度对齐ARGO数值" /> </p> <p align="center"> <img src="assets/data/profile_comparison_good_alignment.png" width="72%" alt="ARGO与GLORYS剖面对齐效果良好的示例" /> </p> <p align="center"> <img src="assets/data/profile_comparison_bad_alignment.png" width="72%" alt="ARGO与GLORYS剖面对齐效果欠佳的示例" /> </p> 完整的增强型剖面级ARGO匹配数据集可通过以下方式加载： python import xarray as xr ds = xr.open_zarr("data/argo_glors_ostia_ssh.zarr", consolidated=None) 本次数据集还提供了轻量型Parquet索引文件，用于数据预览与筛选： python import pandas as pd profiles = pd.read_parquet("indices/profiles.parquet") variables = pd.read_parquet("indices/variables.parquet") ### 覆盖范围 - 栅格目标日期：2010年1月1日至2024年7月26日 - 增强型ARGO剖面日期：2010年1月1日至2024年7月31日 - GLORYS深度层数：50层 EN4/ARGO、GLORYS、OSTIA、海平面及海表盐度等上游产品的许可证要求与引用规范仍然有效。