NASA数据集：DC-8 飞机上收集测量数据（冰原和永久冻土融化、雪反照率降低以及海盐气溶胶）

news2024/9/23 1:36:29

ARCTAS DC-8 Aircraft Merge Data

简介

ARCTAS_Merge_DC8_Aircraft_Data 是在 "从飞机和卫星收集对流层成分的北极研究 "亚轨道活动期间，从 DC-8 飞机上收集测量数据的各种现场仪器中预先生成的合并文件。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的森林火灾排放）的反应包括冰原和永久冻土融化、雪反照率降低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。从飞机和卫星观测对流层成分的北极研究（ARCTAS）是一项实地活动，旨在探索与北极高度气候敏感性有关的环境过程。对流层成分研究是美国航天局为 2007-2008 国际极地年利用飞机、遥感、地表测量以及气候、化学、气溶胶和传输模型（POLARCAT）实验进行的国际全球大气化学极地研究做出的贡献的一部分。

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，ARCTAS 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，四月是北极地区中纬度大陆北部污染季节性累积的高峰期。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。

Publisher	NASA/LARC/SD/ASDC
Contact Name	Michael Shook
Contact Email	mailto:michael.shook@nasa.gov
Bureau Code	026:00
Program Code	026:001
Public Access Level	public
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Temporal Applicability	2008-03-30T00:00:00Z/2008-07-15T23:59:59.999Z
Theme	ARCTAS, geospatial
Language	en-US
Homepage	ASDC \| ARCTAS_Merge_DC8-Aircraft_Data_1
Issued	2022-01-07T00:00:00.000Z
Unique Identifier	C2449574048-LARC_ASDC
Last Update	2022-09-06T00:00:00.000Z

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="ARCTAS DC-8 Aircraft Merge Data",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("2008-03-30", "2008-07-15"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")