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CloudSat数据产品数据下载与处理（matlab）

news 2025/6/29 12:02:01

CloudSat数据下载

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：在这里插入图片描述
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}];info=hdfinfo(hdfname);vgroup=info.Vgroup.Vgroup;geoinfo=vgroup(1).Vdata;lat=hdfread(geoinfo(4));lon=hdfread(geoinfo(5));height=hdfread(vgroup(1).SDS);time=hdfread(geoinfo(2));vdata=vgroup(2).SDS;lwc=hdfread(vdata(13));iwc=hdfread(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：

在这里插入图片描述
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：

lat=lat{1};lon=lon{1};idx1=find(lat<latmax&lat>latmin);idx2=find(lon<lonmax&lon>lonmin);idx=intersect(idx1,idx2);if ~isempty(idx)iwc_use=iwc(idx,:);lwc_use=lwc(idx,:);height_use=height(idx,:);lat_use=lat(idx);lon_use=lon(idx);a=filename{i};ncname=regexp(a,'\d{13}','match');d=ncname{1};y=str2double(d(1:4));daynum=str2double(d(5:7));h=str2double(d(8:9));[mon,day]=day2mon(y,daynum);newname=datestr(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