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这个数据我之前和CALIPSO弄混了#xff0c;后来发现它们虽然是同一个火箭上去#xff0c;但是数据产品却在不同的平台下#xff0c;CloudSat的数据更加关注云的特性#xff0c;包括云覆盖、云水当量、云分类数据。
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这个数据我之前和CALIPSO弄混了后来发现它们虽然是同一个火箭上去但是数据产品却在不同的平台下CloudSat的数据更加关注云的特性包括云覆盖、云水当量、云分类数据。
数据网址在CloudSat网址 但是目前数据网站下载似乎无法连接因此采用了添加公钥登录sftp的方法下载添加sftp的方法在网站上已经有了介绍 SFTP aceess这里就不多赘述了。
产品包括1-B 2-B 2-C等每个数据包含的变量不同这里我下载的是2B-CWC数据主要是包括云水当量廓线。
数据处理
下载后的数据命名方式为[yeardaynumtime_轨道名_产品名.hdf] 如2018213150513_65299_CS_2B-CWC-RO_GRANULE_P1_R05_E07_F03.hdf 指的就是2018年的低213天15时05分13秒得到的2B-CWC数据。
数据是普通hdf格式在matlab中使用hdfinfo和hdfread读取。 使用hdfinfo可以得到一个结构体在matlab中可以直接点击查看结构体的内容并通过点击查看相迎变量再通过hdfread读取数据 如下图 这里是个三层结构数据主要在info.Vgroup.Vgroup,Vdata里。 开始读取数据
hdfname[path,filename{i}];infohdfinfo(hdfname);vgroupinfo.Vgroup.Vgroup;geoinfovgroup(1).Vdata;lathdfread(geoinfo(4));lonhdfread(geoinfo(5));heighthdfread(vgroup(1).SDS);timehdfread(geoinfo(2));vdatavgroup(2).SDS;lwchdfread(vdata(13));iwchdfread(vdata(15));其中iwc和lwc即为云的液态水含量与固态水含量。 height为卫星的radar bin的高度总共有125个bin间隔大约为240m大约在-4570-25000m之间。下图为bin的示例 考虑到实际使用时主要是提取部分区域的部分数据用来比对,通过设定经纬度的边界来提取
latlat{1};lonlon{1};idx1find(latlatmaxlatlatmin);idx2find(lonlonmaxlonlonmin);idxintersect(idx1,idx2);if ~isempty(idx)iwc_useiwc(idx,:);lwc_uselwc(idx,:);height_useheight(idx,:);lat_uselat(idx);lon_uselon(idx);afilename{i};ncnameregexp(a,\d{13},match);dncname{1};ystr2double(d(1:4));daynumstr2double(d(5:7));hstr2double(d(8:9));[mon,day]day2mon(y,daynum);newnamedatestr(datetime(y,mon,day,h,0,0),yyyy-mm-dd_HH);ncfile[path,newname,.nc];disp(ncfile);nccreate(ncfile,lat,Dimensions,{x,length(idx)});nccreate(ncfile,lon,Dimensions,{x,length(idx)});nccreate(ncfile,height,Dimensions,{x,length(idx),y,125});nccreate(ncfile,iwc,Dimensions,{x,length(idx),y,125});nccreate(ncfile,lwc,Dimensions,{x,length(idx),y,125});ncwrite(ncfile,lat,lat_use);ncwrite(ncfile,lon,lon_use);ncwrite(ncfile,iwc,iwc_use);ncwrite(ncfile,lwc,lwc_use)ncwrite(ncfile,height,height_use)end输出即可
