ACT-America:美国东部烧瓶中的 L2 现场大气气体浓度
ACT-America: L2 In Situ Atmospheric Gas Concentrations from Flasks, Eastern USA
简介
该数据集提供了美国国家航空航天局 (NASA) 大气碳和运输 - 美国 (ACT-America) 项目在北美上空进行的空中调查中大气中二氧化碳 (CO2)、甲烷 (CH4)、一氧化碳 (CO)、氢分子 (H2)、一氧化二氮 (N2O)、六氟化硫 (SF6) 和其他微量气体的摩尔分数(即浓度)。ACT-America 的任务持续了五年,包括五次为期六周的实地调查,涵盖美国中部和东部的所有四个季节和三个地区。两个仪器飞机平台,美国宇航局兰利比奇 B-200 空中国王和美国宇航局戈达德太空飞行中心的 C-130 大力神,用于收集各种大陆表面和大气条件下的高质量现场测量数据。数据来自两架 ACT-America 飞机上的可编程烧瓶包 (PFP) 收集的整个空气样本的实验室测量结果。在 195 次飞行中,每次都捕获了大约 10-12 个离散烧瓶样本。该数据集涵盖了所有五次飞行活动的结果,包括 2016 年夏季、2017 年冬季、2017 年秋季、2018 年春季和 2019 年夏季。
ACT-America 的整个任务持续了五年,包括覆盖美国中部和东部地区所有四个季节的实地活动。ACT-America 的目标是研究大气中 CO2 和 CH4 的输送和通量。两个仪器飞机平台,NASA 兰利比奇 B-200 空中国王和 NASA 瓦洛普斯飞行设施的 C-130 大力神,用于收集各种大陆表面和大气条件下的高质量现场测量数据。有时,它们直接飞过轨道碳观测站-2 (OCO-2) 立交桥,以评估 OCO-2 观测高分辨率大气 CO2 变化的能力。C-130 飞机还配备了主动遥感仪器,用于行星边界层高度探测和柱状温室气体测量。
摘要
Spatial Coverage: Flights over eastern and central United States
Spatial Resolution: Point measurements
Temporal Coverage: Periodic flights occurred during each intensive campaign
Campaign | Beginning and Ending Dates |
---|---|
Summer 2016 | 2016-07-11 to 2016-08-28 |
Winter 2017 | 2017-01-21 to 2017-03-10 |
Fall 2017 | 2017-10-03 to 2017-11-13 |
Spring 2018 | 2018-04-12 to 2018-05-20 |
Summer 2019 | 2019-06-17 to 2019-07-27 |
Temporal Resolution: Approximately 10–12 flask samples were captured during each flight
Study Area: Latitude and longitude are given in decimal degrees.
Site | Northernmost Latitude | Southernmost Latitude | Westernmost Longitude | Easternmost Longitude |
---|---|---|---|---|
Eastern and Central United States | 49.403 | 27.802 | -104.237 | -72.942 |
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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="ACTAMERICA_PFP_1575",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-105.89, 27.79, -72.94, 49.4),
temporal=("2016-05-27", "2019-07-27"),
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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