Aqua AIRS Level 3 Spectral Outgoing Longwave Radiation (OLR) Monthly (AIRSIL3MSOLR)
Aqua AIRS 第 3 级光谱出射长波辐射 (OLR) 月报 (AIRSIL3MSOLR)
简介
这个 L3 光谱出射长波辐射(OLR)是根据密歇根大学黄向磊开发的算法,利用 AIRS 辐射计算光谱通量得出的。它使用的数据来自 EOS-Aqua 航天器上的大气红外探测器(AIRS)。
Aqua AIRS Huang Level-3 Spectral OLR 产品包含从 AIRS 第 6 版数据中得出的 OLR 参数:全天空和晴空 OLR,均以 10 cm-1 带宽进行光谱解析,并整合为每个网格方格的单一值。这是 2x2 度经纬度网格上的月度产品。
Aqua AIRS Level 3 Spectral Outgoing Longwave Radiation (OLR) Monthly (AIRSIL3MSOLR)数据是由NASA的Aqua卫星上的大气红外声学调制成像光谱仪(AIRS)获取的出射长波辐射(OLR)数据。AIRS是一种用于遥感地球大气和地表的仪器,能够提供高分辨率、高精度的气象和气候数据。
AIRSIL3MSOLR数据是一种以月度为单位的OLR数据集,提供了全球范围内的OLR值。OLR是指从地球大气层向太空发射的长波辐射能量。它是地球能量平衡中的重要组成部分,对于了解地球气候和天气系统的运行方式非常重要。
AIRSIL3MSOLR数据集提供了地球表面的OLR值,以像素为单位,每个像素代表一个特定地理位置的OLR值。这些像素值可以用来分析全球和区域尺度的OLR分布和变化。数据集还包含了OLR的时间序列,可以用来研究OLR的季节变化和长期趋势。
AIRSIL3MSOLR数据集对于气候研究、天气模拟和预测以及其他相关应用非常有用。它提供了对地球大气层中能量传输和辐射平衡的深入理解,有助于揭示地球的能量循环和气候变化的机制。
简称:AIRSIL3MSOLR
长名称:碧海 AIRS 第 3 级频谱外向长波辐射(OLR)月报
DOI:10.5067/5P7KQ31XI7XJ
版本:6.1
格式:netCDF
Spatial Coverage:-180.0,-90.0,180.0,90.0
时间覆盖范围:2002-09-01 至 2023-01-01
文件大小:每个文件 1 MB
数据分辨率
空间:2 ° x 2 °
时间:12 小时
摘要
本算法理论基础文件(ATBD)介绍了用于从 AIRS 和 CERES 协作数据中推导 Aqua AIRS 黄光谱 OLR 产品的算法,该产品包含在 AIRS Level 3(L3)产品中。
2.0 数据集和前导建模工具 AIRS 黄光谱 OLRs 是根据 CERES 算法中定义的不同场景类型的光谱 ADM,从 AlRS 辐射得出的。 场景类型有时也被 CERES SSF 算法称为 "离散区间",是从所有定位足迹的 CERES SSF 数据产品中获得的。这些场景类型来自融合到 CERES SSF 算法中的辅助观测和数据集,如 MODIS、SSM/I 和 GEOS 业务分析。
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="AIRSIL3MSOLR",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
temporal=("2002-08-31", "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
Xianglei Huang, University of Michigan (2020), Aqua AIRS Level 3 Spectral Outgoing Longwave Radiation (OLR) Monthly, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/5P7KQ31XI7XJ
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