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 ATom: Sulfur Dioxide by Laser Induced Fluorescence (LIF-SO2) for ATom-4 Campaign

简介

该数据集提供了在2018年4月和5月ATom-4活动中，通过二氧化硫激光诱导荧光仪器（SO2-LIF）测量的二氧化硫（SO2）浓度。LIF-SO2仪器使用红移激光诱导荧光在单个万亿分之一的水平上检测SO2。测量结果以1秒的间隔沿飞行路径报告。二氧化硫的自然来源包括火山喷发和野火；然而，大多数人为来源，如化石燃料燃烧，仍然存在。二氧化硫对一些负面健康和环境影响有影响，并且是全球新颗粒成核的重要气溶胶前体。

摘要

ATom-4任务是一个研究项目，旨在调查地球偏远地区大气气体和气溶胶的成分和分布。其中之一的测量项目是使用激光诱导荧光（LIF-SO2）技术检测二氧化硫（SO2）。

二氧化硫是天然和人为来源都会产生的气体。它主要在火山喷发和化石燃料燃烧时释放，尤其是在工业过程中，如发电和制造业。

LIF-SO2技术利用激光激发样品中的SO2分子，使其以特定波长发出光线。通过测量这种发出光线的强度，可以确定SO2的浓度。

在ATom-4任务期间使用LIF-SO2技术收集的数据提供了有关大气中SO2垂直分布和其来源的宝贵信息。它有助于改善我们对SO2排放对空气质量、气候变化和大气化学的影响的理解。

这些数据可用于评估减排策略和环境法规对减少SO2污染的有效性。它还有助于验证和改进大气模型，这些模型用于预测未来大气成分及其影响。

总的来说，ATom-4任务期间的LIF-SO2测量有助于更好地理解全球硫循环及其在大气过程中的作用。

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="ATom_SO2_LIF_Instrument_Data_1890",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2018-04-24", "2018-05-24"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Rollins, A.W. 2021. ATom: Sulfur Dioxide by Laser Induced Fluorescence (LIF-SO2) for ATom-4 Campaign. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ATom: Sulfur Dioxide by Laser Induced Fluorescence (LIF-SO2) for ATom-4 Campaign, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1890

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