CERES 每月格网辐射通量和云量 Terra FM1 版 2G

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此星光明 发表于 2025/09/04 16:56:05 2025/09/04
【摘要】 CERES Monthly Gridded Radiative Fluxes and Clouds Terra FM1 Edition2G简介CER_FSW_Terra-FM1-MODIS_Edition2G 是云和地球辐射能量系统 (CERES) 月度格点辐射通量和云 Terra 飞行模型 (FM1) Edition2G 数据产品,该产品是使用 Terra 平台上的 CERES-FM1 和...

CERES Monthly Gridded Radiative Fluxes and Clouds Terra FM1 Edition2G

简介

CER_FSW_Terra-FM1-MODIS_Edition2G 是云和地球辐射能量系统 (CERES) 月度格点辐射通量和云 Terra 飞行模型 (FM1) Edition2G 数据产品,该产品是使用 Terra 平台上的 CERES-FM1 和 CERES 扫描仪仪器收集的。该产品的数据收集已经完成。月度格点辐射通量和云 (FSW) 产品包含瞬时覆盖区计算通量的区域平均值[大气顶 (TOA)、表面和大气内(剖面)]、相关的 TOA 观测通量以及仅针对卫星过境时段的云参数。FSW 产品包含单个扫描仪仪器一个月的空间和时间平均 CERES 数据。来自 CERES 云和辐射带 (CRS) 产品一个月的所有瞬时通量按 1 度空间区域和世界时 (UT) 观测小时排序。确定给定区域-小时箱体的瞬时通量平均值,并将其与其他通量统计数据和场景信息一起记录在 FSW 上。对于晴空和全天空场景,还包括由 CRS 定义的四个大气高度的平均调整通量。此外,通过将大气划分为四个以地表为边界的区间,定义了四个云高类别:700、500、300 hPa 和 TOA。来自 CRS 的云层被放入其中一个云高类别并在整个区域取平均值。云属性也是列平均并包含在 FSW 中。CERES 是地球观测系统 (EOS) 项目的关键组成部分。CERES 仪器从三个宽带通道提供地球大气的辐射测量。 CERES 任务是在成功的地球辐射预算实验 (ERBE) 任务之后进行的。第一台 CERES 仪器,即原型飞行模型 (PFM),于 1997 年 11 月 27 日作为热带降雨测量任务 (TRMM) 的一部分发射升空。两台 CERES 仪器 (FM1 和 FM2) 于 1999 年 12 月 18 日搭载地球观测系统 (EOS) 旗舰 Terra 发射进入极地轨道。另外两台 CERES 仪器 (FM3 和 FM4) 于 2002 年 5 月 4 日搭载地球观测系统 (EOS) Aqua 发射升空。CERES FM5 仪器于 2011 年 10 月 28 日搭载 Suomi 国家极地轨道伙伴关系 (NPP) 卫星发射升空。最新的 CERES 仪器 (FM6) 于 2017 年 11 月 18 日搭载联合极地轨道卫星系统 1 (JPSS-1) 卫星(现称为 NOAA-20)发射升空。

摘要

Last Updated August 28, 2025, 6:56 AM (UTC+08:00)
Created April 1, 2025, 11:09 PM (UTC+08:00)
accessLevel public
bureauCode 026:00
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modified 2025-08-27
programCode 026:000
publisher NASA/LARC/SD/ASDC
resource-type Dataset
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spatial ["CARTESIAN",[{"Boundary":{"Points":[{"Latitude":-90,"Longitude":-180},{"Latitude":-90,"Longitude":180},{"Latitude":90,"Longitude":180},{"Latitude":90,"Longitude":-180},{"Latitude":-90,"Longitude":-180}]}}]]
temporal 2007-12-01/2007-12-01
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="CER_FSW_Terra-FM1-MODIS",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2007-12-01", "2010-06-30"),
    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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