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 AIRS-AMSU variables-CloudSat cloud mask, radar reflectivities, and cloud classification matchups V3.2 (AIRSM_CPR_MAT) at GES DISC

GES DISC 的 AIRS-CloudSat 云掩模、雷达反射率和云分类匹配 V3.2 (AIRS_CPR_MAT) 

简介

这是 NetCDF-4 格式的 AIRS-CloudSat 定位子集。这些数据包括AIRS 1b 级辐射光谱、CloudSat 雷达反射率和 MODIS 云掩模。这些数据是在 MEaSUREs 项目框架内创建的。

其基本任务是汇集来自多个 "A-train "仪器（AIRS、AMSR-E、MODIS、AMSU、MLS、CloudSat）的水汽和云层属性检索数据，利用云层信息对每个 "场景"（仪器外观）进行分类，并按云层类别分层建立大气水汽随高度变化的合并多传感器气候学。这是一个大型科学分析项目，需要使用 SciFlo 技术来发现和组织所有数据集，根据需要移动和缓存数据集，找到成对仪器之间的空间/时间 "匹配"，并处理多年的卫星数据以生成气候数据记录。

该数据集的简称为 AIRS_CPR_MAT

数据文件中包含的参数如下：变量名|描述|单位 CldFrcStdErr|云分率|(无) CloudLayers|水文气象层数|（计数） CPR_Cloud_mask| CPR 云掩码|(无) DEM_elevation| 数字高程图|（米） dust_flag| 灰尘标志|(无) latAIRS|AIRS IR 纬度|（度） Latitude|CloudSat 纬度|(度)LayerBase| 层基高度|（米） LayerTop| 层顶高度|（米） lonAIRS|AIRS IR 经度|（度） Longitude|CloudSat 经度|（度） MODIS_cloud_flag| MOD35_bit_2and3_cloud_flag| （无） Radar_Reflectivity| 雷达反射率因子|（dBZe） radiances|Radiances|(milliWatts/m2/cm-) Sigma-Zadian)1/steradian) Sigma-Zero|Σ-Zero| (dB*100) spectral_clear_indicator|Spectral Clear Indicator|(无) Vertical_binsize|CloudSat vertical binsize| (m) 参数信息结束

具体信息

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="AIRSM_CPR_MAT",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
    temporal=("2020-12-20", "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")

数据链接

AIRS-CloudSat cloud mask, radar reflectivities, and cloud classification matchups V3.2 (AIRS_CPR_MAT) at GES DISC - Catalog

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