GES DISC 上的 AIRS/Aqua L2 标准物理检索 (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2RET)
【摘要】 GES DISC 上的 AIRS/Aqua L2 标准物理检索 (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2RET)简介大气红外探测器 (AIRS) 是安装在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) 结合,构成了一个由可见光、红外和微波传感器组成的创新...
GES DISC 上的 AIRS/Aqua L2 标准物理检索 (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2RET)
简介
大气红外探测器 (AIRS) 是安装在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) 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。AIRS 标准反演产品包括反演的云和地表特性估计值,以及反演的温度、水蒸气、臭氧、一氧化碳和甲烷廓线。这些量相关的误差估计值也是标准产品的一部分。温度廓线垂直分辨率为 1100 mb 至 0.1 mb 之间共 28 层,湿度廓线报告位于 1100 mb 至 50 mb 之间的 14 个大气层。水平分辨率为 50 公里。 AIRS 粒子被设置为 6 分钟的数据,30 个足迹通过 45 条轨迹线穿过轨道。每天有 240 个粒子,轨道重复周期约为 16 天。
摘要
Additional Info
| Field | Value |
|---|---|
| Last Updated | August 7, 2025, 4:43 AM (UTC+08:00) |
| Created | April 1, 2025, 10:16 PM (UTC+08:00) |
| accessLevel | public |
| bureauCode | 026:00 |
| catalog_conformsTo | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
| harvest_object_id | 0d60ec35-7e26-4ec2-b025-04f2e8bb2cb5 |
| harvest_source_id | b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac |
| harvest_source_title | Science Discovery Engine |
| identifier | 10.5067/Aqua/AIRS/DATA201 |
| modified | 2025-08-06T19:35:39Z |
| programCode | 026:000 |
| publisher | NASA/GSFC/SED/ESD/TISL/GESDISC |
| resource-type | Dataset |
| source_datajson_identifier | true |
| source_hash | 57db2f326a99c0b9e19ffdb7a416c4ce317cfd2e0bc9e93a44009ac392ba8848 |
| source_schema_version | 1.1 |
| spatial | ["CARTESIAN",[{"WestBoundingCoordinate":-180,"NorthBoundingCoordinate":90,"EastBoundingCoordinate":180,"SouthBoundingCoordinate":-90}]] |
| 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
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="AIRX2RET",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
temporal=("2002-08-30", "2002-09--07"),
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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