Across the Channel Investigating Diel Dynamics project

简介

圣巴巴拉海峡的 ACIDD（穿越海峡调查昼夜动态）项目最初旨在描述浮游植物种群的日变化，但随着 2017 年 12 月圣巴巴拉山托马斯大火的发生，该项目演变为一项研究，以描述烟雾和灰烬对圣巴巴拉海峡混合层的影响。

摘要

《Across the Channel Investigating Diel Dynamics》是一个研究项目，旨在探索海洋生态系统中的昼夜变化。

该项目的主要目标是研究海洋生态系统中的昼夜周期性变化，包括物理、化学和生物过程。研究小组将分析和比较不同地理区域的昼夜变化模式，并尝试理解这些变化对海洋生物的影响。

该项目将使用现代生态学和海洋学技术，如无人机、遥感、生物标记和水下探测设备，收集和分析数据。研究小组将进行实地考察和采样，并利用实验室分析技术来解析这些数据。

通过调查昼夜变化，该项目将有助于了解海洋生态系统的时空动态，以及不同环境因素对生物群落的影响。这些研究结果对于管理和保护海洋生态系统具有重要意义。

《Across the Channel Investigating Diel Dynamics》项目将与其他研究项目合作，共同提供多角度的观察和分析，以获得更全面的了解。该项目还将与教育机构和公众分享研究成果，以增强公众对海洋生态系统的关注和保护意识。

总的来说，这个项目旨在通过研究海洋生态系统的昼夜变化，为我们对海洋生物群落和生态系统的理解做出贡献，并为海洋保护和管理提供科学依据。

数据信息

Resource Type	Dataset
Metadata Created Date	November 12, 2020
Metadata Updated Date	December 7, 2023
Publisher	NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC
Maintainer	undefined
Identifier	C1633360091-OB_DAAC
Data First Published	2017-12-16
Language	en-US
Data Last Modified	2023-04-06
Category	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	Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001.
Harvest Object Id	7efd0ddb-95a9-4ee6-95bc-fdea87562986
Harvest Source Id	58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source Title	NASA Data.json
Homepage URL	https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001
Metadata Type	geospatial
Old Spatial	-180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code	026:001
Source Datajson Identifier	True
Source Hash	c5c65922c7b8cd9d78e3c1740fa6b44e81e244da6df57268ef21a6a594ac9745
Source Schema Version	1.1
Spatial
Temporal	2017-12-16T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
 
import pandas as pd
import leafmap
 
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="ACIDD",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2017-12-16", "2023-12-08"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001.

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