目录
简介
摘要
引用
网址推荐
知识星球
机器学习
ATom: Column-Integrated Densities of Hydroxyl and Formaldehyde in Remote Troposphere
ATom: 远对流层中羟基和甲醛的柱积分密度
简介
该数据集提供了甲醛(HCHO)、羟基(OH)和OH生产率的剖面积分柱密度、昼夜对流层平均OH浓度以及从2016年7月29日至2017年2月21日NASA大气层层析(ATom)任务1和2航班的选定剖面直接观测数据中得出的不确定性。这些计算产品与臭氧监测仪(OMI)获得的同时HCHO柱检索结果相结合,以缩放和扩展剖面结果到全球网格化(0.5度纬度 x 0.625度经度)产品。除了OMI甲醛柱数据外,还提供了全球建模倡议(GMI)的模型输出产品,包括平均对流层顶高度、缩放因子、柱空气质量和柱平均甲醛光解频率。GMI模型输出产品用于计算,并为用户方便而包含在内。
摘要
该数据集记录了遥远对流层中水氧和甲醛的列积分浓度。其中,遥远对流层是指大气层中高度较高的部分,远离地面源污染和人类活动的影响。水氧是一种包含氢和氧原子的化合物,常见于自然环境中的大气和水体中。甲醛是一种含有碳、氢、氧的挥发性有机物,常见于空气中的低层大气和一些工业过程中。这些数据对了解遥远对流层中水氧和甲醛的浓度分布、变化和来源具有重要意义,有助于研究大气化学、气候变化和空气质量等相关领域。
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="ATom_Mapping_OH_Troposphere_1669",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180.0, -90.0, 179.99, 90.0),temporal=("2016-07-29", "2017-02-21"),count=-1, # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
引用
Wolfe, G. M., J. Nicely, J. M. St. Clair, T. F. Hanisco, J. Liao, L. Oman, W. H. Brune, D. Miller, A. Thames, G. G. Abad, T. B. Ryerson, J. Peischl, K. McKain, C. Sweeney, P. Wennberg, M. Kim, J. D. Crounse, S. R. Hall, K. Ullmann, G. S. Diskin, T. P. Bui, C. Chang, and J. Dean-Day (2019), ATom: Column-Integrated Densities of Hydroxyl and Formaldehyde in Remote Troposphere, Ornl Daac, doi:10.3334/ORNLDAAC/1669.
网址推荐
知识星球
知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428
机器学习
https://www.cbedai.net/xg