CAMP2Ex 项目如何利用 P-3 飞机进行气溶胶测量?

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此星光明 发表于 2025/04/21 14:50:25 2025/04/21
【摘要】 ​CAMP2Ex P-3 In-Situ Aerosol Data简介CAMP2Ex_Aerosol_AircraftInSitu_P3_Data 是美国宇航局 (NASA) 实地研究项目“云、气溶胶和季风过程-菲律宾实验”(CAMP2Ex) 期间在 P-3 飞机上进行的现场气溶胶测量数据。该产品的数据收集工作已完成。CAMP2Ex 是一项 NASA 实地研究,主要有三个科学目标:气溶胶对云...

CAMP2Ex P-3 In-Situ Aerosol Data

简介

CAMP2Ex_Aerosol_AircraftInSitu_P3_Data 是美国宇航局 (NASA) 实地研究项目“云、气溶胶和季风过程-菲律宾实验”(CAMP2Ex) 期间在 P-3 飞机上进行的现场气溶胶测量数据。该产品的数据收集工作已完成。CAMP2Ex 是一项 NASA 实地研究,主要有三个科学目标:气溶胶对云微物理和光学特性的影响、气溶胶和云对辐射及辐射反馈的影响,以及气象对气溶胶分布和气溶胶-云相互作用的影响。这三个主要目标的研究需要全面表征气溶胶、云和降水的特性,以及相关的气象和辐射参数。气团类型分析也需要痕量气体示踪剂,以表征人为和天然气溶胶的作用。为了提供这些观测数据,CAMP2Ex 结合了遥感和现场测量。美国宇航局的 P-3B 飞机配备了一套现场仪器,用于测量气溶胶和云的特性、痕量气体、气象参数和辐射通量。P-3B 还配备了被动遥感器(例如激光雷达、偏振仪、雷达和辐射计)。第二架飞机 SPEC Learjet 35A 主要用于测量详细的云微物理特性。为 CAMP2Ex 设计的采样策略协调了两架飞机的飞行计划,以最大限度地提高科学回报。P-3B 主要用于对云和降水结构、气溶胶层以及大气状态变量的垂直廓线进行遥感测量,而 Learjet 则在 P-3B 下方飞行以获取详细的云微物理特性。 2019 年在菲律宾附近海域的实地部署于 8 月 20 日至 10 月 10 日完成,期间 P-3B 侦察机进行了 19 次科学飞行,SPEC 里尔喷气式飞机进行了 11 次飞行。2018 年和 2019 年还记录了地面气溶胶观测数据。CAMP2Ex 是与菲律宾科研和气象业务部门合作完成的。CAMP2EX 期间完成的测量提供了菲律宾及其邻近海域环境的四维观测视图,涵盖了环境的微物理、水文、动力学、热力学和辐射特性,重点关注浅积云和浓积云环境。


摘要

Field Value
Last Updated April 21, 2025, 10:47 AM (UTC+08:00)
Created April 1, 2025, 10:59 PM (UTC+08:00)
accessLevel public
bureauCode 026:00
catalog_conformsTo https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
harvest_object_id 052dd0cd-c09b-432c-9c1c-1a924a821186
harvest_source_id b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac
harvest_source_title Science Discovery Engine
identifier 10.5067/Airborne/CAMP2Ex_Aerosol_AircraftInSitu_P3_Data_1
modified 2025-04-21T00:55:16Z
programCode 026:000
publisher NASA/LARC/SD/ASDC
resource-type Dataset
source_datajson_identifier true
source_hash 8213102e49dab9e9dfc6558dbdd71c75c100e369990f07b7d40acfbea941efb3
source_schema_version 1.1
spatial ["CARTESIAN",[{"Boundary":{"Points":[{"Latitude":5,"Longitude":-30},{"Latitude":5,"Longitude":130},{"Latitude":45,"Longitude":130},{"Latitude":45,"Longitude":-30},{"Latitude":5,"Longitude":-30}]}}]], Maximum Altitude, 9999.9 Meters
theme "Earth Science"

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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="CAMP2Ex_Cloud_AircraftInSitu_Learjet_Data",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-121.12, 16.43, -61.8, 39.62),
    temporal=("2001-08-13", "2001-09-26"),
    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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