EPA海洋调查船Bold的低氧浓度数据集:海洋生态健康的关键信息来源

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此星光明 发表于 2025/03/18 12:28:46 2025/03/18
【摘要】 ​Environmental Protection Agency (EPA) Ocean Survey Vessel (OSV) Bold hypoxia measurements简介EPA海洋调查船(OSV)Bold的低氧浓度数据集记录了在各个海洋区域测得的缺氧情况。这些数据对研究海洋生态系统的健康状态和环境质量至关重要,有助于科学家和决策者了解海洋缺氧现象的程度和影响。通过分析这些数据集...

Environmental Protection Agency (EPA) Ocean Survey Vessel (OSV) Bold hypoxia measurements

简介

EPA海洋调查船(OSV)Bold的低氧浓度数据集记录了在各个海洋区域测得的缺氧情况。这些数据对研究海洋生态系统的健康状态和环境质量至关重要,有助于科学家和决策者了解海洋缺氧现象的程度和影响。通过分析这些数据集,可以识别潜在的生态风险,并制定相应的保护和管理措施,以维护海洋生物多样性和生态平衡。


摘要

Common Core

Publisher NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC
Contact Name undefined
mailto:data@oceancolor.gsfc.nasa.gov
Bureau Code 026:00
Program Code 026:001
Public Access Level public
Geographic Coverage -180.0 -90.0 180.0 90.0
Temporal Applicability 2006-09-06T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z
Theme geospatial
Language en-US
Homepage Bold_EPAHypoxia - SeaBASS
Issued 2006-09-06T07:28:00.000Z
Unique Identifier C1633360164-OB_DAAC
Last Update 2023-04-06T00:00:00.000Z


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="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2006-09-06", "2006-09-13"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")


引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC.

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