NASA数据集:ARCTAS P-3B 飞机辐射原位数据

2024-08-21 09:20

本文主要是介绍NASA数据集:ARCTAS P-3B 飞机辐射原位数据,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!

ARCTAS_Radiation_AircraftInSitu_P3B_Data

ARCTAS P-3B 飞机辐射原位数据

简介

ARCTAS_AircraftInSitu_Radiation_P3B_Data 是在 P-3B 飞机上收集的原位辐射数据,是 “北极飞机和卫星对流层成分研究”(ARCTAS)亚轨道活动的一部分。该产品中的数据是通过宽带辐射计(BBR)和太阳光谱通量辐射计(SSFR)收集的。该产品的数据收集工作已经完成。北极是了解气候变化的关键地区。北极对环境扰动(如气候变暖、污染以及欧亚大陆北部和北美洲森林大火的排放)的反应包括冰原和永久冻土融化、雪反照率下降以及海盐气溶胶中的卤素自由基化学沉积到冰上等关键过程。ARCTAS是一项实地活动,旨在探索与北极地区高度气候敏感性有关的环境过程。ARCTAS 是美国航天局为 2007-2008 国际极地年国际全球大气化学(IGAC)极地研究使用飞机、遥感、地表测量和气候、 化学、气溶胶和传输模型(POLARCAT)实验做出贡献的一部分。该实验有四个主要目标。首先是了解污染向北极的长程飘移。从北部中纬度大陆带到北极的污染会对环境造成影响,例如改变区域和全球气候,影响臭氧预算。在北极遥感卫星发现之前,这些途径在很大程度上仍不确定。第二个目标是了解北方森林火灾的大气成分和对气候的影响;森林火灾排放的烟雾通过影响辐射预算和云层过程以及促进对流层臭氧的生成,对北极的大气造成扰动。第三个目标是了解气候扰动产生的气溶胶辐射强迫,因为北极地区气候变化速度快,辐射环境独特,是了解辐射强迫的重要场所。北极研究与培训计划的第四个目标是了解化学过程,重点是臭氧、气溶胶、汞和卤素。此外,北极研究与培训计划还寻求发展将飞机和卫星提供的与北极污染和相关环境扰动有关的数据纳入地球科学模型的能力,从而扩大这些模型预测未来环境变化的潜力。ARCTAS 包括 2008 年 4 月和 7 月进行的两次为期三周的飞机部署。春季部署旨在探索北极雾霾、平流层-对流层交换和日出光化学。之所以选择四月作为部署阶段,是因为从历史上看,四月是北极中纬度大陆北部污染季节性积累的高峰期。夏季部署旨在了解北方森林火灾最活跃的季节阶段,以及平流层-对流层交换和夏季光化学。在 ARCTAS 期间,美国国家航空航天局的三架飞机(DC-8、P-3B 和 BE-200)进行了测量,并配备了现场和遥感仪器套件。机载数据与来自 AURA、AQUA、CloudSat、PARASOL、CALIPSO 和 MISR 的卫星观测数据结合使用。ASDC 保存了 ARCTAS 飞机的数据以及与 MISR 有关的数据,MISR 是 Terra 卫星上的一个卫星仪器,提供有关地球环境和气候的测量数据。

Platforms

P-3B

Instruments

SSFR, RADIOMETERS

Data Formats

Distribution: ICARTT

Temporal Extent

2008-03-29 to 2008-07-12

Data Centers

NASA/LARC/SD/ASDC

Spatial Extent

n/a

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="ARCTAS P-3B Aircraft Radiation In-situ Data",cloud_hosted=True,bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),temporal=("2008-03-29", "2008-07-12"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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NASA数据集:ARCTAS P-3B 飞机辐射原位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/1092756

相关文章

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S

Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩

《Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到... python将mysql数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到另一个

SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密

《SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密》Jasypt是一个专注于简化Java加密操作的开源工具,:本文主要介绍详细介绍了如何使用jasypt实现重要数据加密,感兴趣的小伙伴可... 目录jasypt简介 jasypt的优点SpringBoot使用jasypt创建mapper接口配置文件加密

使用Python高效获取网络数据的操作指南

《使用Python高效获取网络数据的操作指南》网络爬虫是一种自动化程序,用于访问和提取网站上的数据,Python是进行网络爬虫开发的理想语言,拥有丰富的库和工具,使得编写和维护爬虫变得简单高效,本文将... 目录网络爬虫的基本概念常用库介绍安装库Requests和BeautifulSoup爬虫开发发送请求解

Oracle存储过程里操作BLOB的字节数据的办法

《Oracle存储过程里操作BLOB的字节数据的办法》该篇文章介绍了如何在Oracle存储过程中操作BLOB的字节数据,作者研究了如何获取BLOB的字节长度、如何使用DBMS_LOB包进行BLOB操作... 目录一、缘由二、办法2.1 基本操作2.2 DBMS_LOB包2.3 字节级操作与RAW数据类型2.