NASA数据集——亚洲夏季季风化学与气候影响项目超高灵敏度气溶胶光谱（UHSAS）数据
NASA数据集——亚洲夏季季风化学与气候影响项目超高灵敏度气溶胶光谱（UHSAS）数据
ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data
简介
ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学与气候影响项目（ACCLIP）期间收集的原地气溶胶数据。本数据集收录了来自下一代激光质谱仪（PALMS-NG）、单颗粒烟尘光度计（SP2）、成核模式气溶胶粒度光谱仪（N-MASS）、印刷光学颗粒光谱仪（POPS）和超高灵敏度气溶胶光谱仪（UHSAS）的数据。该产品的数据收集工作已经完成。
ACCLIP是一项国际性、多组织的亚轨道活动，旨在研究2022年7月15日至2022年8月31日期间西太平洋地区与亚洲夏季季风（ASM）相关的气溶胶和化学传输。亚洲夏季季风是北半球夏季最大的气象模式，与对流层上部和平流层下部（UTLS）的持续对流和大型反气旋流动模式有关。这导致UTLS中源于污染或生物质燃烧的痕量物种显著增加。与 ASM 相连的对流发生在南亚、东南亚和东亚上空，由于人口密度高和经济增长，该地区的排放复杂且变化迅速。从这一地区到达UTLS的污染会对大气的气候和化学产生重大影响，因此准确描述和理解ASM的传输、化学和微物理过程对于化学-气候模型描述这些相互作用和预测未来对气候的影响非常重要。
ACCLIP 活动由美国国家航空航天局（NASA）和美国国家大气研究中心（NCAR）开展，主要目标是研究亚洲气体和气溶胶排放对全球化学和气候的影响。NASA WB-57 和 NCAR G-V 飞机配备了最先进的传感器，以实现这一目标。ACCLIP 试图实现与其主要目标相关的四个科学目标。首先是研究 ASM 上升空气从反气旋内部到全球 UTLS 的传输路径。另一个目标是对 ASM 处理过的空气的化学成分进行采样，以量化 ASM 在向 UTLS 输送化学活性物种和短寿命气候强迫因子方面的作用，从而确定它们对平流层臭氧化学和全球气候的影响。第三，获得有关气溶胶大小、质量和化学成分的信息，这些信息对于确定 ASM 的辐射效应以制约气溶胶形成模型，以及将富含有机物的 ASM UTLS 气溶胶群与背景气溶胶群进行对比都是必要的。最后，ACCLIP 试图测量与季风动态结构相关的水蒸气分布，以评估穿越对流层顶的传输，并确定 ASM 在平流层水蒸气传输中的作用。
Metadata Created Date：June 27, 2023
Metadata Updated Date：December 6, 2023
元数据信息
Resource Type | Dataset |
|---|---|
Metadata Created Date | June 27, 2023 |
Metadata Updated Date | December 6, 2023 |
Publisher | NASA/LARC/SD/ASDC |
Maintainer | Gregory Schill |
Identifier | C2609962127-LARC_ASDC |
Data First Published | 2022-07-14 |
Language | en-US |
Data Last Modified | 2022-09-14 |
Category | ACCLIP, geospatial |
Public Access Level | public |
Bureau Code | 026:00 |
Metadata Context | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld |
Metadata Catalog ID | https://data.nasa.gov/data.json |
Schema Version | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
Catalog Describedby | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json |
Citation | 2023-05-31. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. https://doi.org/10.5067/ASDC/SUBORBITAL/ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data_1. |
Harvest Object Id | aae135ef-aab5-4dd4-b3f9-f4e2c023f11e |
Harvest Source Id | 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f |
Harvest Source Title | NASA Data.json |
Homepage URL | https://doi.org/10.5067/ASDC/SUBORBITAL/ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data_1 |
Metadata Type | geospatial |
Old Spatial | -180.0 16.6 180.0 61.5 |
Program Code | 026:001 |
Source Datajson Identifier | True |
Source Hash | 6cb6196583beb64068627df027e6305a7c391490cb5d5e622a50869ec70d86d9 |
Source Schema Version | 1.1 |
Spatial | |
Temporal | 2022-07-14T00:00:00Z/2022-09-14T23:59:59.999Z |
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="ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2022-07-10", "2022-09-10"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")