2012-2014 年阿拉斯加生态系统二氧化碳净交换量和地区碳预算数据

本文主要是介绍2012-2014 年阿拉斯加生态系统二氧化碳净交换量和地区碳预算数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CARVE: Net Ecosystem CO2 Exchange and Regional Carbon Budgets for Alaska, 2012-2014

2012-2014 年阿拉斯加生态系统二氧化碳净交换量和地区碳预算

简介

文件修订日期:2017-05-05

数据集版本:V1

摘要

该数据集提供了 2012-2014 年阿拉斯加州上空每 3 小时 0.5 度分辨率的生态系统二氧化碳净交换量(NEE)估算值。NEE 估计值是对 CARVE 飞机二氧化碳数据子集、WRF-STILT 脚印和通量塔(CRV:位于阿拉斯加州福克斯市,BRW:位于阿拉斯加州巴罗市外)的 PVPRM-SIF 数据进行地质统计逆建模后的输出结果。此外,还提供了阿拉斯加全境和四个子区域(分辨率为 0.5 度)的日均近地环流计算结果,这四个子区域是根据阿拉斯加的总体土地覆盖类型而定义的:北坡苔原、南部和西部苔原、北方森林和混合(所有其他)。此外,还提供了(1)阿拉斯加全境的年度碳预算,包括生物源、化石燃料和生物质燃烧源的贡献;(2)阿拉斯加四个土地覆盖类型区域的年度生物源碳预算。为完整起见,还提供了用于估算 NEE 的 CARVE 飞机大气测量数据。
该数据集共包括 9 个文件。每 3 小时一次的净生态系统交换 (NEE) 采用 netCDF(*.nc)格式。有四个逗号分隔(*.csv)格式的表格数据文件,包含日平均净生态环境交换量、碳预算和 CARVE 飞行的二氧化碳柱剖面图。以 geotiff(*.tif)格式提供了四张区域土地覆盖类型地图。

该数据集提供了 2012-2014 年阿拉斯加州上空每 3 小时 0.5 度分辨率的生态系统二氧化碳净交换量(NEE)估算值。NEE 估计值是对 CARVE 飞机二氧化碳数据子集、WRF-STILT 脚印以及通量塔(CRV:位于阿拉斯加州福克斯市,BRW:位于阿拉斯加州巴罗市外)的 PVPRM-SIF 数据进行地质统计逆建模后的输出结果。此外,还提供了阿拉斯加全境和四个子区域(分辨率为 0.5 度)的日均近地环流计算结果,这四个子区域是根据阿拉斯加的总体土地覆盖类型而定义的:北坡苔原、南部和西部苔原、北方森林和混合(所有其他)。此外,还提供了:(1) 阿拉斯加全境的年度碳预算,包括生物源、化石燃料和生物质燃烧源的贡献;(2) 阿拉斯加四个土地覆盖类型区域的年度生物源碳预算。为完整起见,还提供了用于估算 NEE 的 CARVE 飞机大气测量数据。

项目:北极水库碳脆弱性实验(CARVE)

北极储层碳脆弱性实验(CARVE)正在收集阿拉斯加北极地区局部到区域范围内重要温室气体的详细测量数据,并展示新的遥感和改进的建模能力,以量化北极碳通量和碳循环-气候过程。最终,CARVE 将提供一套综合数据,为北极碳循环提供前所未有的实验见解。

空间覆盖范围:阿拉斯加州

空间分辨率0.5- x 0.5 度

时间覆盖范围:20120101-20141231

时间分辨率每 3 小时

研究区域(所有经纬度均以十进制度表示)

Site

Westernmost Longitude

Easternmost Longitude

Northernmost Latitude

Southernmost Latitude

Alaska

-169

-120

74.5

50

该数据集包括一个 netCDF(*.nc)格式的文件,其中包含每 3 小时一次的净生态系统交换(NEE);四个 geotiff(*.tif)格式的二进制土地覆盖图;以及四个逗号分隔(*.csv)格式的表格数据文件,其中包含来自 CARVE 飞行的日均净生态系统交换、碳预算和二氧化碳柱剖面图。

文件名和说明

File name

Description

oNEE.nc

3-hourly aircraft-optimized CO2 flux (net ecosystem exchange) for the Alaska domain

Daily_Mean_Aircraft_Optimized_NEE_AK.csv

daily mean aircraft-optimized CO2 flux for the Alaska domain

Annual_Carbon_Budget_Region.csv

annual biogenic carbon budget by region

Annual_Total_Carbon_Budget_AK.csv

annual carbon budget by source

CO2_Data_Profiles_CARVE_Flights.csv

CO2 air column profiles from CARVE flights

Forest_Interior_AK.tif

forested land coverage map of interior Alaska

Tundra_Cover_North_Slope.tif

tundra coverage map of the North Slope

Tundra_Cover_Yukon_Kuskokwim.tif

tundra coverage map of the Yukon-Kuskokwim Delta

Mixed_Landcover_AK.tif

mixed land cover map of the Alaska domain

NEE 计算

根据 Commane 等人,2017 年,在 2012-2014 年 4 月至 11 月的 "北极水库碳脆弱性实验(CARVE)"飞行期间,根据在阿拉斯加测量的二氧化碳浓度高度剖面图计算出平均二氧化碳摩尔分数。对于每个飞机的综合二氧化碳柱,高分辨率传输模型与数据驱动的二氧化碳通量估算相结合,以预测与阿拉斯加陆地表面生物通量相关的大气二氧化碳增强,然后计算模型综合二氧化碳柱。去除一氧化碳摩尔分数超过 150 ppb 的剖面图,以排除生物质燃烧和化石燃料燃烧的影响。

利用高分辨率 WRF-STILT 输运模式计算了 231 个垂直剖面中每个剖面的陆地表面通量的影响。位于行星边界层下半部的颗粒物比例决定了地表通量对测量摩尔分数的影响。在颗粒物 10 天的移动期间,在 0.5 乘 0.5 度的网格上以 3 小时的间隔计算每个颗粒物的二维 WRF-STILT 轨迹。二氧化碳的生态系统通量使用极地植被光合作用和呼吸作用模型(PVPRM)计算,并通过与 WRF-STILT 计算出的地表影响函数卷积进行增强。

利用地质统计反演模型(GIM)对 PVPRM 的二氧化碳通量进行了加法修正,以尽量减小模型和观测到的二氧化碳柱增强之间的差异。利用 PVPRM 通量和加法通量校正(两周飞行时段之间的插值)计算 2012-2014 年期间阿拉斯加的区域尺度二氧化碳通量。图 1 显示了经过附加修正的飞机优化生物源二氧化碳通量的时间序列。

区域定义

计算了阿拉斯加四个子区域的生物碳预算:北坡苔原(Tundra_Cover_North_Slope.tif)、南部和西部苔原(Tundra_Cover_Yukon_Kuskokwim.tif)、北方森林(Forest_Interior_AK.tif)和混合森林(Mixed_Landcover_AK.tif)。北坡苔原包括北纬 67 度以北有 60%或以上苔原的网格单元。南坡和西坡冻原包括北纬 67° 以南有 60% 或更多冻原的网格单元。森林代表阿拉斯加森林覆盖率至少达到 40% 的区域。"混合 "代表其他区域未分类的所有情况。北坡苔原、南部和西部苔原以及森林占阿拉斯加总面积的约 80%。

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",cloud_hosted=True,bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Commane, R., J. Benmergui, J.O.W. Lindaas, S. Miller, K.A. Luus, R.Y-W. Chang, B.C. Daube, S. Euskirchen, J. Henderson, A. Karion, J.B. Miller, N.C. Parazoo, J.T. Randerson, C. Sweeney, P. Tans, K. Thoning, S. Veraverbeke, C.E. Miller, and S.C. Wofsy. 2017. CARVE: Net Ecosystem CO2 Exchange and Regional Carbon Budgets for Alaska, 2012-2014. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. CARVE: Net Ecosystem CO2 Exchange and Regional Carbon Budgets for Alaska, 2012-2014, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1389

网址推荐

0代码在线构建地图应用

https://invite.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

这篇关于2012-2014 年阿拉斯加生态系统二氧化碳净交换量和地区碳预算数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1020879

相关文章

【服务器运维】MySQL数据存储至数据盘

查看磁盘及分区 [root@MySQL tmp]# fdisk -lDisk /dev/sda: 21.5 GB, 21474836480 bytes255 heads, 63 sectors/track, 2610 cylindersUnits = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytesSector size (logical/physical)

SQL Server中,查询数据库中有多少个表,以及数据库其余类型数据统计查询

sqlserver查询数据库中有多少个表 sql server 数表:select count(1) from sysobjects where xtype='U'数视图:select count(1) from sysobjects where xtype='V'数存储过程select count(1) from sysobjects where xtype='P' SE

数据时代的数字企业

1.写在前面 讨论数据治理在数字企业中的影响和必要性,并介绍数据治理的核心内容和实践方法。作者强调了数据质量、数据安全、数据隐私和数据合规等方面是数据治理的核心内容,并介绍了具体的实践措施和案例分析。企业需要重视这些方面以实现数字化转型和业务增长。 数字化转型行业小伙伴可以加入我的星球,初衷成为各位数字化转型参考库,星球内容每周更新 个人工作经验资料全部放在这里,包含数据治理、数据要

如何在Java中处理JSON数据?

如何在Java中处理JSON数据? 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨在Java中如何处理JSON数据。JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级的数据交换格式,在现代应用程序中被广泛使用。Java通过多种库和API提供了处理JSON的能力,我们将深入了解其用法和最佳

两个基因相关性CPTAC蛋白组数据

目录 蛋白数据下载 ①蛋白数据下载 1,TCGA-选择泛癌数据  2,TCGA-TCPA 3,CPTAC(非TCGA) ②蛋白相关性分析 1,数据整理 2,蛋白相关性分析 PCAS在线分析 蛋白数据下载 CPTAC蛋白组学数据库介绍及数据下载分析 – 王进的个人网站 (jingege.wang) ①蛋白数据下载 可以下载泛癌蛋白数据:UCSC Xena (xena

中国341城市生态系统服务价值数据集(2000-2020年)

生态系统服务反映了人类直接或者间接从自然生态系统中获得的各种惠益,对支撑和维持人类生存和福祉起着重要基础作用。目前针对全国城市尺度的生态系统服务价值的长期评估还相对较少。我们在Xie等(2017)的静态生态系统服务当量因子表基础上,选取净初级生产力,降水量,生物迁移阻力,土壤侵蚀度和道路密度五个变量,对生态系统供给服务、调节服务、支持服务和文化服务共4大类和11小类的当量因子进行了时空调整,计算了

【计算机网络篇】数据链路层(12)交换机式以太网___以太网交换机

文章目录 🍔交换式以太网🛸以太网交换机 🍔交换式以太网 仅使用交换机(不使用集线器)的以太网就是交换式以太网 🛸以太网交换机 以太网交换机本质上就是一个多接口的网桥: 交换机的每个接口考研连接计算机,也可以理解集线器或另一个交换机 当交换机的接口与计算机或交换机连接时,可以工作在全双工方式,并能在自身内部同时连通多对接口,使每一对相互通信的计算机都能像

使用Jsoup抓取数据

问题 最近公司的市场部分布了一个问题,到一个网站截取一下医院的数据。刚好我也被安排做。后来,我发现为何不用脚本去抓取呢? 抓取的数据如下: Jsoup的使用实战代码 结构 Created with Raphaël 2.1.0 开始 创建线程池 jsoup读取网页 解析Element 写入sqlite 结束

Excel实用技巧——二级下拉菜单、数据验证

EXCEL系列文章目录   Excel系列文章是本人亲身经历职场之后萌发的想法,为什么Excel覆盖如此之广,几乎每个公司、学校、家庭都在使用,但是它深藏的宝藏功能却很少被人使用,PQ、BI这些功能同样适用于数据分析;并且在一些需要简单及时的数据分析项目前,Excel是完胜python、R、SPSS这些科学专业的软件的。因此决心开启Excel篇章。 数据分析为什么要学Excel Excel图表

OSG学习:LOD、数据分页、动态调度

LOD(level of detail):是指根据物体模型的结点在显示环境中所处的位置和重要度,决定物体渲染的资源分配,降低非重要物体的面数和细节度,从而获得高效率的渲染运算。在OSG的场景结点组织结构中,专门提供了场景结点osg::LOD来表达不同的细节层次模型。其中,osg::LOD结点作为父节点,每个子节点作为一个细节层次,设置不同的视域,在不同的视域下显示相应的子节点。 数据分页:在城市