AIRS/Aqua L3 5-day Quantization in Physical Units (AIRS+AMSU+HSB) 5 degrees x 5 degrees V006 (AIRH3QP5) at GES DISC

简介

大气红外探测器 (AIRS) 是搭载于第二个地球观测系统 (EOS) 极地轨道平台 EOS Aqua 上的一台光栅光谱仪 (R = 1200)。AIRS 与先进微波探测装置 (AMSU) 和巴西湿度探测器 (HSB) 相结合，构成了一个由可见光、红外和微波传感器组成的创新型大气探测组。量化产品 (QP) 是从 2 级标准反演产品（条带类型）派生出的分布摘要，旨在提供比传统均值和标准差更全面的统计摘要。QP 产品结合了 2 级标准数据参数，覆盖 5 x 5 度空间范围的网格单元，时间周期为五天，经度为 -180.0 至 +180.0 度，纬度为 -90.0 至 +90.0 度。对于每个 4 字节浮点平均值网格图，都有一个对应的 4 字节标准偏差浮点图和一个 2 字节整数计数网格图。计数图为用户提供平均值中包含的每个箱体的点数，并可用于从每日网格产品生成自定义多日地图。热力学参数包括：表皮温度（陆地和海面）、地表气温、气温和水蒸气廓线、对流层顶特征、柱状可降水、云量/频率、云高、云顶气压、云顶温度、反射率、发射率、地表气压、云垂直分布。痕量气体参数包括：一氧化碳、甲烷和臭氧的总量和垂直廓线。数据文件中变量的实际名称应从处理文件描述文档中推断出来。

摘要

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="AIRH3QP5",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
    temporal=("2002-09-01", "2003-02-06"),
    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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