NASA数据集——ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照

本文主要是介绍NASA数据集——ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照，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！

简介

ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成。日均值由每天的快门周期结果得出。ACR3L2DM_1是一个数据集，包含主动空腔辐射计辐照度监测仪的数据。这个数据集可以用于研究辐照度的变化和分析，也可以用于开发辐射计监测系统和算法。ACR3L2DM_1数据集可能包含不同时间段的辐射度监测数据，可以通过对数据集的分析和处理来得出辐照度的相关信息和趋势。

摘要

ACR3L2DM_1是一个主动空腔辐射计辐照度监测仪数据集。主动空腔辐射计是一种常用于辐射度测量的仪器，用于测量环境中的辐射能量。这种仪器通常由一个探测器和一个空腔组成，通过探测器测量空腔内的辐射能量来确定辐照度。

ACR3L2DM_1数据集将不同时间段的辐照度监测数据收集并整理到一起。这个数据集的使用可以有很多方面，例如用于研究辐照度的变化和分析。通过对数据集中的辐照度数据进行统计和分析，我们可以得到辐照度的平均值、最大值、最小值等信息，从而了解辐照度的分布和变化趋势。这对于环境监测、气候研究、太阳能发电等领域都具有重要意义。

此外，ACR3L2DM_1数据集还可以用于开发辐射计监测系统和算法。辐照度监测在许多领域中都是必要的，例如天气预报、环境预警等。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析和处理，可以识别出不同的辐照度模式和趋势，并根据这些信息来优化监测系统和算法的设计。这有助于提高辐照度监测的准确性和可靠性。

对于太阳能发电行业来说，ACR3L2DM_1数据集也是非常有用的。太阳能发电的效率受到环境中辐照度的影响。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析，可以确定太阳能发电站的辐射资源，并根据这些信息来优化太阳能发电系统的设计和运行策略。这有助于提高太阳能发电的效率和可持续性。

ACR3L2DM_1数据集的应用还可以扩展到空间科学领域。在空间探测任务中，辐照度是一个重要的参数，可以用于研究太阳辐射对星球大气和地表的影响。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析，可以得到有关太阳辐射的详细信息，从而提高对空间环境的理解和预测能力。

总之，ACR3L2DM_1数据集是一个有价值的资源，可以用于研究辐照度的变化和分析，开发辐射计监测系统和算法，优化太阳能发电系统的设计和运行策略，以及研究太阳辐射对地球和空间环境的影响。这个数据集的应用潜力很大，将对多个领域的研究和应用产生积极的影响。

数据信息

Resource Type	Dataset
Metadata Created Date	November 12, 2020
Metadata Updated Date	December 6, 2023
Publisher	NASA/LARC/SD/ASDC
Maintainer	Richard Wilson
Identifier	C179031504-LARC
Data First Published	1999-08-04
Language	en-US
Data Last Modified	2019-06-19
Category	ACRIM III, geospatial
Public Access Level	public
Bureau Code	026:00
Metadata Context	https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Metadata Catalog ID	https://data.nasa.gov/data.json
Schema Version	https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedby	https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
Citation	2009-03-23. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. https://doi.org/10.5067/ACRIMSAT/ACRIMIII/ACR3L2DM_L2.001. https://asdc.larc.nasa.gov/project/ACRIM%20III.
Harvest Object Id	625ad4c0-119a-4b9e-96e5-13f82ce66d5b
Harvest Source Id	58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source Title	NASA Data.json
Homepage URL	https://doi.org/10.5067/ACRIMSAT/ACRIMIII/ACR3L2DM_L2.001
Metadata Type	geospatial
Old Spatial	-180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code	026:001
Source Datajson Identifier	True
Source Hash	8b6a27c83c0c412979cf8d3e201a47a29b679f7944a3d1611ae9c123d86d3258
Source Schema Version	1.1
Spatial
Temporal	2000-04-05T00:00:00Z/2013-11-09T23:59:59Z

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="ACR3L2DM",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),temporal=("2000-04-05", "2013-11-09"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")