ABoVE:2015-2017 年阿拉斯加通量塔站点的二氧化碳和甲烷通量及气象学
【摘要】 ABoVE: CO2 and CH4 Fluxes and Meteorology at Flux Tower Sites, Alaska, 2015-2017简介该数据集提供阿拉斯加州巴罗(三个站点)、阿特卡苏克(ATQ)和伊沃图克(IVO)五个涡旋协方差 (EC) 塔站的二氧化碳 (CO2) 和甲烷 (CH4) 通量及气象参数。这些站点构成了一条横跨阿拉斯加北坡 300 公里的南北横断...
ABoVE: CO2 and CH4 Fluxes and Meteorology at Flux Tower Sites, Alaska, 2015-2017
简介
该数据集提供阿拉斯加州巴罗(三个站点)、阿特卡苏克(ATQ)和伊沃图克(IVO)五个涡旋协方差 (EC) 塔站的二氧化碳 (CO2) 和甲烷 (CH4) 通量及气象参数。这些站点构成了一条横跨阿拉斯加北坡 300 公里的南北横断面。通量测量包括二氧化碳、甲烷和水合物 (H2O) 通量以及感热和潜热通量。气象数据包括气温、风速、降雨量、土壤温度、光合有效辐射 (PAR)、辐射、土壤含水量、相对湿度 (RH)、地面热通量和气压。所有数据每半小时报告一次,涵盖 2015 年 1 月 1 日至 2017 年 3 月 9 日期间。
摘要
Additional Info
Field | Value |
---|---|
Last Updated | September 11, 2025, 6:07 AM (UTC+08:00) |
Created | April 1, 2025, 10:06 PM (UTC+08:00) |
accessLevel | public |
bureauCode | 026:00 |
catalog_conformsTo | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
harvest_object_id | c4905340-ec33-4044-aa5b-2b6e3ff53111 |
harvest_source_id | b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac |
harvest_source_title | Science Discovery Engine |
identifier | 10.3334/ORNLDAAC/1562 |
landingPage | https://search.earthdata.nasa.gov/search?q=AK_North_Slope_NEE_CH4_Flux_1562&ac=true |
modified | 2025-09-10 |
programCode | 026:000 |
publisher | ORNL_DAAC |
resource-type | Dataset |
source_datajson_identifier | true |
source_hash | ceae3f265272725d14f8b48d474ede04cf2d8f6603415e69d7b6c6d5df4e57b7 |
source_schema_version | 1.1 |
spatial | [[{"WestBoundingCoordinate":-157.41,"NorthBoundingCoordinate":71.282,"EastBoundingCoordinate":-155.75,"SouthBoundingCoordinate":68.4864}],"CARTESIAN"] |
temporal | 2015-01-01/2015-01-01 |
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="ABoVE: CO2 and CH4 Fluxes and Meteorology at Flux Tower Sites, Alaska, 2015-2017",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-157.41, 68.49, -155.75, 71.28),
temporal=("2015-01-01", "2017-03-09"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
【声明】本内容来自华为云开发者社区博主,不代表华为云及华为云开发者社区的观点和立场。转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息,否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)