2016 年 7 月和 8 月期间进行的大气层析(ATom)-1 飞行活动中测得的黑碳(BC)质量混合比(单位:纳克 BC / 千克空气)
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ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights
简介
本数据集提供了美国国家航空航天局(NASA)在 2016 年 7 月和 8 月期间进行的大气层析(ATom)-1 飞行活动中测得的黑碳(BC)质量混合比(单位:纳克 BC / 千克空气)。 使用单颗粒烟尘光度计(SP2)测量了含 BC 气溶胶颗粒的 BC 核心质量。 通过监测样本流量实现质量混合比(MMR)转换。 空气质量成分的影响是通过激光质谱粒子分析仪(PALMS)确定的。 这里还包括云层、气溶胶和降水分光仪(CAPS)仪器的数据,用于识别在云层中进行的测量。 最后,还包括每次测量的相关纬度、经度、高度和时间戳。 所有数据的分辨率均为 10 秒。 ATom-1 航班从加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心起飞,向北飞到北极西部,向南飞到南太平洋,向东飞到大西洋,向北飞到格陵兰岛,然后穿越北美中部返回加利福尼亚州。
摘要
ATom(Atmospheric Tomography)项目是由美国国家航空航天局(NASA)资助的一个大气科学研究项目。该项目使用飞机载荷仪器对全球大气中的气溶胶和温室气体进行高空间分辨率的观测和测量。其中,ATom-1是该项目的第一个飞行周期。
ATom-1飞行周期的数据集之一是称为"ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights"的数据集。该数据集提供了来自ATom-1飞行周期的黑碳质量混合比数据。
黑碳是一种主要由不完全燃烧有机物和燃烧碳基燃料产生的气溶胶。它对大气能见度、气候变化和人类健康都有着重要影响。因此,了解全球大气中黑碳的分布和浓度是非常重要的。
"ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights"数据集提供了黑碳质量混合比在不同经纬度、高度和时间点的测量。这些数据是通过ATom-1飞行周期期间搭载的各种仪器和传感器进行观测和测量得到的。
通过分析这些数据,研究人员可以了解全球大气中黑碳的空间分布和季节变化,从而更好地理解黑碳对大气和气候的影响。这些数据也可以用于验证和改进气候模型,提高对黑碳的预测能力。
总之,"ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights"数据集提供了在ATom-1飞行周期期间收集的全球大气中黑碳质量混合比的详细观测和测量数据,为研究人员提供了有关黑碳在大气中的分布和浓度的重要信息。
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="ATom_Carbon_Aerosol_Loadings_1618",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -65.33, 179.98, 80.01),
temporal=("2016-07-29", "2017-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
引用
Katich, J.M., J.P. Schwarz, K. Froyd, B. Weinzierl, M. Dollner, T.P. Bui, C.S. Chang, and J.M. Dean-Day. 2018. ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ATom: Black Carbon Mass Mixing Ratios from ATom-1 Flights, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1618
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