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阿拉斯加和加拿大北极地区高频风速和风向数据：C-23 Sherpa飞机空中任务观测

此星光明发表于 2025/04/29 11:24:34 2025/04/29

【摘要】 CARVE: L1 Daily Flight Path and Winds Data, Alaska, 2015简介该数据集提供了 C-23 Sherpa 飞机在阿拉斯加和加拿大北极地区上空执行空中任务期间的高频风速和风向数据，该任务是北极碳储层脆弱性实验（CARVE）的一部分。数据使用飞机上的 Aventech AIMMS-30 机载风传感器进行现场采集，并在每次飞行中以 1 秒的间隔呈现...

CARVE: L1 Daily Flight Path and Winds Data, Alaska, 2015

简介

该数据集提供了 C-23 Sherpa 飞机在阿拉斯加和加拿大北极地区上空执行空中任务期间的高频风速和风向数据，该任务是北极碳储层脆弱性实验（CARVE）的一部分。数据使用飞机上的 Aventech AIMMS-30 机载风传感器进行现场采集，并在每次飞行中以 1 秒的间隔呈现。风传感器仅在 2015 年的航班上可用。该数据集中包含的测量数据与其他 CARVE 机载仪器收集的科学数据结合使用时最为有用。这些测量结果是用于 CARVE 调查的创新型多仪器遥感有效载荷的一部分。有 60 个 netCDF (*.nc) 格式的数据文件；每个文件对应 2015 年的一次 CARVE 活动飞行，但并非所有飞行都有代表。

摘要

Table 1. CARVE file naming convention. Example file name: carve_Winds_L1_A_b23_20150506_20160927025654.nc

Name element	Example value	Units
Project name	carve
Instrument	Winds
Processing level	L1_A
Build ID	b23
Flight date	20150506	yyyymmdd
Processing date and time	20160927025654	yyyymmddhhmmss

Data variables

Each file contains 8 geolocation and time variables and an additional 4 science measurement variables, as described in Table 2.

Table 2. Data variables in each netCDF file. Fill value or missing data were set to -999.9 for all variables.

Variable name	Description	Units
Geolocation measurements
center_lat	latitude of (aircraft sampling) footprint center	Decimal degrees North
center_lat_standard_error	uncertainty of latitude	Decimal degrees North
center_lon	longitude of (aircraft sampling) footprint center	Decimal degrees East
center_lon_standard_error	uncertainty of longitude	Decimal degrees East
geolocation_qc	geolocation status flag	0 = Success, 1 = Error
height	height of aircraft above ground	meters
height_standard_error	uncertainty of height	meters
time	time	seconds since 1980-1-6 0:0:0 UTC
Science Measurements
direction	wind from direction	degrees
direction_qc	wind from direction status flag	0 = Valid, 1 = Out of Range, 2 = Error
speed	wind speed	meters per second
speed_qc	wind speed status flag	0 = Valid, 1 = Out of Range, 2 = Error

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="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-168.07, 58.84, -132.24, 71.32),
    temporal=("2015-04-15", "2015-11-13"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

CARVE Science Team . 2017. CARVE: L1 Daily Flight Path and Winds Data, Alaska, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA.

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