GES DISC 的 AIRS/Aqua L2 支持检索 (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2SUP)
【摘要】 AIRS/Aqua L2 Support Retrieval (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2SUP) 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...
AIRS/Aqua L2 Support Retrieval (AIRS+AMSU) V006 (AIRX2SUP) 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。支持产品包括标准产品中发现的物理量的更高垂直分辨率剖面图以及中间输出（例如，仅微波反演）、痕量气体丰度等研究产品以及详细的质量评估信息。支持产品剖面图包含 1100 至 0.016 mb 之间的 100 个气压水平；这种更高的分辨率简化了使用正向模型生成辐射的过程，尽管垂直信息量并不比标准产品剖面图更大。水平分辨率为 50 公里。支持产品的目标用户是对生成正向辐射或研究产品感兴趣的研究人员以及 AIRS 算法开发团队。支持产品在所有地点生成，与标准产品相同。AIRS 粒子设置为 6 分钟数据，30 个足迹与轨道交叉，沿轨道有 45 条线。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, 4:44 AM (UTC+08:00) |
| Created | April 1, 2025, 10:17 PM (UTC+08:00) |
| accessLevel | public |
| bureauCode | 026:00 |
| catalog_conformsTo | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
| harvest_object_id | d5907c1c-c366-48ca-99fd-fc3d96da0e64 |
| harvest_source_id | b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac |
| harvest_source_title | Science Discovery Engine |
| identifier | 10.5067/Aqua/AIRS/DATA207 |
| 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 | 216b479c08a9a39f722897ebf59dc68ce05f93bf92faae8dc2eb44e6e55910ad |
| 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 = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="AIRX2SUP",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
temporal=("2002-08-30", "2016-09-25"),
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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