探索墨菲湾海洋生物地球化学：北大西洋时间系列项目数据集分析

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此星光明 发表于 2025/02/20 16:09:29 2025/02/20
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【摘要】 ​Ocean Biogeochemistry from Gliders as part of the Gulf of Maine North Atlantic Time Series简介这个数据集包含来自海洋潜水器的海洋生物地球化学数据，作为北大西洋时间系列项目中的一部分，涵盖了墨菲湾的部分区域。数据集记录了海洋中不同地点和深度的水体化学成分、生物量和生物多样性等信息，有助于研究海洋生态系统...

​Ocean Biogeochemistry from Gliders as part of the Gulf of Maine North Atlantic Time Series

简介

这个数据集包含来自海洋潜水器的海洋生物地球化学数据，作为北大西洋时间系列项目中的一部分，涵盖了墨菲湾的部分区域。数据集记录了海洋中不同地点和深度的水体化学成分、生物量和生物多样性等信息，有助于研究海洋生态系统的变化和演化过程。

摘要

Common Core

Publisher NASA/GSFC/SED/ESD/ESISL/GESDISC
Contact Name Thomas Hearty
Contact Email mailto:Thomas.J.Hearty@nasa.gov
Bureau Code 026:00
Program Code 026:001
Public Access Level public
Geographic Coverage -69.78 43.35 -66.8 43.9
Temporal Applicability 2008-08-04T14:36:15Z/2021-09-16T12:27:37Z
Theme CMS, geospatial
Language en-US
Homepage GES DISC
Issued 2022-08-04T00:00:00.000Z
Unique Identifier C2873840825-GES_DISC
Last Update 2022-08-04T00:00:00.000Z

Common Core Extensions

citation Catherine Mitchell & Sunny Pinkham. 2024-02-27. BGC_glider_GNATS. Version 1. Ocean Biogeochemistry from Gliders as part of the Gulf of Maine North Atlantic Time Series. Greenbelt, MD, USA. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC). GES DISC. GES DISC. Digital Science Data.
creator Catherine Mitchell & Sunny Pinkham
data-presentation-form Digital Science Data
graphic-preview-file https://docserver.gesdisc.eosdis.nasa.gov/public/project/CMS/GNATS-GoM.png
release-place Greenbelt, MD, USA
series-name BGC_glider_GNATS

Topics

Category This dataset has not been categorized
Tags

earth science,oceans,ocean optics

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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="BGC_glider_GNATS",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-69.78, 43.35, -66.8, 43.9),
    temporal=("2008-08-04", "2021-09-16"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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