​

 ATom: Simulated Data Stream for Modeling ATom-like Measurements

简介

该数据集提供了代表大气层析成像任务（ATom）数据收集飞行的模拟数据流，以及来自六个全球大气化学模型的臭氧（O3）生成和损失以及甲烷（CH4）损失的模拟反应活动： CAM、GEOS-Chem、GFDL、GISS-E2.1、GMI 和 UCI。 模拟数据包括太平洋盆地上空沿经度 180 度南北向 ATom 模拟飞行路径上 14,880 个空域的选定大气痕量气体浓度。 六种模式中的每一种都利用模拟数据，从八月的五个不同日期（8-01、8-06、8-11、8-16、8-21）开始初始化臭氧产生和损失以及甲烷损失反应式。 每个模型的建模年份从 1997 年到 2016 年不等。

摘要

ATom是一个针对大气化学研究的项目，主要目标是收集和分析全球范围内大气化学成分和气溶胶颗粒的数据。为了模拟ATom项目的测量数据，可以生成一个模拟数据流来模拟ATom样测量的结果。

模拟数据流是指通过模拟技术生成的一系列模拟数据，以模拟真实环境中获取的测量结果。对于ATom项目来说，模拟数据流可以用来模拟在大气中测量到的不同化学物质的浓度和气溶胶颗粒的物理和化学性质。

模拟数据流可以通过多种方法生成，包括使用已知的大气化学模型和观测数据，以及利用统计学和机器学习方法。生成的模拟数据流可以用来验证和评估大气化学模型的准确性，以及为研究人员提供一个基于真实数据的实验环境。

利用模拟数据流来模拟ATom样测量的结果可以帮助研究人员更好地理解和解释ATom项目的实际测量数据。这些模拟数据可以用来验证和校准测量仪器，以及研究不同环境条件下大气化学成分和气溶胶颗粒的时空分布特征。

总的来说，使用模拟数据流来模拟ATom样测量的结果是对ATom项目的一个重要补充，可以为大气化学研究提供更全面和准确的理解。

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_Simulated_Data_1597",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(178.9, -59.8, 180.0, 59.8),
    temporal=("1997-08-01", "2016-06-28"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Prather, M.J., C.M. Flynn, A. Fiore, G. Correa, S.A. Strode, S.D. Steenrod, L.T. Murray, and J. Lamarque (2018), ATom: Simulated Data Stream for Modeling ATom-like Measurements, Ornl Daac, doi:10.3334/ORNLDAAC/1597.

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