生物质燃烧数据的本地格式：解读环境与气候的密码

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此星光明 发表于 2025/02/26 14:52:06 2025/02/26
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【摘要】 ​Biomass Burning 5x5 degree data in Native Format简介Biomass Burning 5x5度数据以本地格式呈现，是指在5x5度网格内记录了生物质燃烧相关的数据。这些数据包括燃烧的位置、时间、燃烧强度等信息。通过这些数据，可以分析生物质燃烧对环境和气候的影响，帮助科学家研究全球气候变化、空气质量等问题。生物质燃烧数据的本地格式意味着数据的存储和...

​Biomass Burning 5x5 degree data in Native Format

简介

Biomass Burning 5x5度数据以本地格式呈现，是指在5x5度网格内记录了生物质燃烧相关的数据。这些数据包括燃烧的位置、时间、燃烧强度等信息。通过这些数据，可以分析生物质燃烧对环境和气候的影响，帮助科学家研究全球气候变化、空气质量等问题。生物质燃烧数据的本地格式意味着数据的存储和处理方式符合特定的软件或系统要求，方便科研人员进行数据的分析和应用

摘要

Common Core

Publisher ASDC
Contact Name JOEL, DR. LEVINE
Contact Email mailto:j.s.levine@larc.nasa.gov
Bureau Code 026:00
Program Code 026:001
Public Access Level public
Geographic Coverage -110.0 -30.0 155.0 35.0
Temporal Applicability 1980-01-01T00:00:00Z/1980-12-31T23:59:59Z
Theme BIO_BURN, geospatial
Language en-US
Homepage https://doi.org
Issued 1980-01-01T00:00:00.000Z
Unique Identifier C1000000731-LARC_ASDC
Last Update 1980-12-31T00:00:00.000Z

​

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/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("1980-01-01", "1980-12-31"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, ASDC. https://doi.org/Not provided. http://eosweb.larc.nasa.gov/project/bio_burn/bio_burn_table.

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