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机器学习 ATom: Observed and GEOS-5 Simulated CO Concentrations with Tagged Tracers for ATom-1
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该数据集包含2016年ATom-1飞行活动期间以10秒间隔进行的一氧化碳#xff08;CO#xff09;观测数据#xff0c;…目录
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机器学习 ATom: Observed and GEOS-5 Simulated CO Concentrations with Tagged Tracers for ATom-1
简介
该数据集包含2016年ATom-1飞行活动期间以10秒间隔进行的一氧化碳CO观测数据以及戈达德地球观测系统第5版GEOS-5模型为ATom飞行轨迹沿线相应位置模拟的一氧化碳浓度。 大气层析成像任务ATom是美国国家航空航天局地球风险亚轨道-2任务研究人类产生的空气污染对温室气体和大气中化学反应气体的影响。 机载观测数据是利用量子级联激光系统QCLS仪器收集的该仪器是一种用于现场大气气体采样的高频激光光谱仪。 该数据集提供了观测和模拟 CO 的直接比较将用于为未来的大气建模实验提供信息。 该数据集还包含模拟的标记二氧化碳示踪浓度它代表了特定区域源对模拟二氧化碳总量的贡献。 该数据集有助于实现 ATom 任务的目标之一即创建基于观测的重要大气成分化学气候学及其在遥远对流层中的反应性。
摘要
ATom-1是一项针对大气化学研究的航空探测任务旨在全面了解并测量全球范围内的大气成分。该任务于2016年进行覆盖了大洋和陆地之间的平流层和对流层并在不同高度收集了来自不同区域的气体和颗粒物样本。
ATom-1数据中的一个重要方面是对二氧化碳CO2浓度与大气成分之间的关系进行观测和模拟。这项研究使用了观测数据和GEOS-5模型模拟数据来对比和分析CO2浓度分布并使用标记示踪气体来追踪不同地区的气体来源和路径。
具体而言ATom-1数据提供了全球范围内的CO2浓度观测和模拟结果并展示了来自不同地区的CO2浓度分布差异。此外ATom-1还使用了标记示踪气体来分析不同地区的气体来源以及大气中气体混合和输送的过程。
这些数据对于了解和评估大气CO2浓度的变化和分布具有重要意义有助于研究全球气候变化和大气污染的影响。通过对观测和模拟数据进行比较科学家可以提高对大气CO2浓度变化的理解并进一步改进气候模型和污染控制策略。
代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv
df pd.read_csv(url, sep\t)
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf leafmap.nasa_data_search(short_nameATom_CO_GEOS_1604,cloud_hostedTrue,bounding_box(-180.0, -65.33, 179.98, 80.01),temporal(2016-07-21, 2016-08-23),count-1, # use -1 to return all datasetsreturn_gdfTrue,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dirdata) 从 QCLS 观测左和 GEOS-5 分析右得出的 ATom-1 航路包括所有 11 个研究飞行段的一氧化碳ppb。 GEOS-5 CO 取自最接近飞行时间中点的分析结果并根据 10 秒合并观测数据中给出的经度、纬度和气压对飞行轨迹进行内插。 为便于在本图中直观显示模式预测值和 ATom 测量值均以每 360 秒一次的采样率进行平均。 对流层的数据用圆圈表示平流层的数据用菱形表示摘自 Strode 等人2018 年。 引用
引用
Strode, S.A., J. Liu, L. Lait, R. Commane, B.C. Daube, S.C. Wofsy, A. Conaty, P. Newman, and M.J. Prather. 2018. ATom: Observed and GEOS-5 Simulated CO Concentrations with Tagged Tracers for ATom-1. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1604
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