CARVE:阿拉斯加火灾排放数据库(AKFED),2001-2013

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此星光明 发表于 2025/09/21 18:26:54 2025/09/21
【摘要】 ​CARVE: Alaskan Fire Emissions Database (AKFED), 2001-2013简介该数据集提供了2001年至2013年阿拉斯加州北方森林火灾年碳排放量(千克/平方米)的估算值(分辨率为450米)。为了生成这些数据,我们利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的图像,结合阿拉斯加大型火灾数据库的周长数据,绘制了2001年至2013年的每日过火面积。碳消耗量则利...

CARVE: Alaskan Fire Emissions Database (AKFED), 2001-2013

简介

该数据集提供了2001年至2013年阿拉斯加州北方森林火灾年碳排放量(千克/平方米)的估算值(分辨率为450米)。为了生成这些数据,我们利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的图像,结合阿拉斯加大型火灾数据库的周长数据,绘制了2001年至2013年的每日过火面积。碳消耗量则利用阿拉斯加黑云杉林的现有实地测量数据进行校准。地上和地下碳消耗量的模型基于环境变量,包括海拔、火灾季节的过火天数、火灾前树木覆盖度和差分归一化燃烧率(dNBR)。该数据集包含了碳消耗量的模型不确定性。由此得出的过火面积和碳排放产品,即阿拉斯加火灾排放数据库(AKFED),为研究环境因素对每日火灾动态的控制、生物地球化学模型中的北方森林火灾排放以及火灾状况变化的潜在反馈提供了资源。
此数据集包含 39 个 GeoTIFF (.tif) 格式的数据文件。其中,13 个 *.tif 文件用于表示碳消耗量,13 个 *.tif 文件用于表示碳消耗不确定性,13 个*.tif 文件用于表示燃烧天数,每个年份一个。

摘要

Spatial Coverage
Mainland of Alaska excluding the southern part of the Alaska Peninsula and Southeast Alaska, west of British Columbia.

Spatial Resolution
450-m resolution

Temporal Coverage
The data covers the period 2001-01-01 to 2013-12-31.

Temporal Resolution
Annual

Data File Information
There are 39 data files in GeoTIFF format (*.tif) with this data set. The files provide spatially-gridded estimates of carbon consumption by fire (kg C/m2 burned area) and uncertainty, and day of burning (day of year) by year. There are 13 files each, one for each year, for carbon consumption, carbon consumption uncertainty, and day of burning.

Example file names:

AKFED_carbon_consumption_2001.tif

AKFED_carbon_consumption_uncertainty_2001.tif

AKFED_fire_doy_2001.tif

Spatial Data Properties

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="AKFED_V1_1282",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-168.5, 58.0, -141.0, 71.5),
    temporal=("2001-01-01", "2013-12-31"),
    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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