VEMAP 2: Monthly Ecosystem Model Responses to U.S. Climate Change, 1994-2100
简介
植被-生态系统建模与分析项目 (VEMAP) 是一项大型、多机构合作的国际性项目，其目标是评估陆地生态系统和植被过程对气候变化和大气二氧化碳浓度升高的敏感性。VEMAP 项目的第一阶段开发了符合生态系统模型和植被分布模型要求的历史（1895-1993 年）气候、土壤和植被观测数据集。更多信息，请参阅 VEMAP 第一阶段用户指南。第二阶段使用两个气候系统模型（CCCma（加拿大气候建模与分析中心）和哈德利中心模型）的输出，开发了历史（1895-1993 年）气候（温度、降水、太阳辐射、湿度和风速）网格数据集以及预测（1994-2100 年）年度和月度气候网格数据集。更多背景信息，请参阅 VEMAP 第二阶段用户指南。进行了两次第二阶段模型试验。首先，从 1895 年到 1993 年，运行了一组选定的生物地球化学模型和耦合的生物地球化学-生物地理模型，以比较模型对历史时间序列和当前生态系统生物地球化学的响应。其次，对 1994 年至 2100 年的预测数据运行了这些相同的模型，以比较它们对气候和大气二氧化碳变化瞬态情景的生态响应。模型运行针对每日、每月和每年的网格数据集。 该数据集包含以 VEMAP 网格格式运行的月度模型输出。所研究的模型包括五种生物地球化学循环模型，这些模型模拟植物生产和养分循环，但依赖于静态土地覆盖类型，以及两种动态全球植被模型 (DGVM)，这些模型将生物地球化学循环过程与动态生物地理过程（包括演替和火灾模拟）相结合。生物地球化学循环模型生物群落-BGC（生物地球化学循环）CenturyCentury rxvegGTEC（全球陆地生态系统碳模型）TEM（陆地生态系统模型）动态全球植被模型 LPJ（隆德-波茨坦-耶拿 MC1（MC 5 修改的 Century））VEMAP 2 模型比对结果已由 Schimel 等人（2000 年）、Bachelet 等人（2003 年）和 Gordon 和 Famiglietti（2004 年）发表。相关数据集可在线获取 [ http://www.daac.ornl.gov ] 来自橡树岭国家实验室分布式活动档案中心。VEMAP 2：美国年度气候变化，1895-1993 VEMAP 2：美国月度气候变化，1895-1993，版本 2 VEMAP 2：美国每日气候变化，1895-1993 VEMAP 2：美国年度气候变化情景 VEMAP 2：美国月度气候变化情景，版本 2 VEMAP 2：美国每日气候变化情景 VEMAP 2：生态系统模型对美国气候变化的年度响应，1994-2100
摘要
Additional Info
Field Value
Last Updated September 11, 2025, 6:37 AM (UTC+02:00)
Created April 1, 2025, 9:45 PM (UTC+02:00)
accessLevel public
bureauCode 026:00
catalog_conformsTo https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
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harvest_source_title Science Discovery Engine
identifier 10.3334/ORNLDAAC/767
landingPage https://search.earthdata.nasa.gov/search?q=vemap-2_results_monthly_767&ac=true
modified 2025-09-10
programCode 026:000
publisher ORNL_DAAC
resource-type Dataset
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source_schema_version 1.1
spatial [[{"WestBoundingCoordinate":-124.0,"NorthBoundingCoordinate":50.0,"EastBoundingCoordinate":-66.0,"SouthBoundingCoordinate":26.0}],"CARTESIAN"]
temporal 1994-01-01/1994-01-01
theme "Earth Science"
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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="vemap2_monthly_rslts_767",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-124.0, 26.0, -66.0, 50.0),
temporal=("1994-01-01", "2100-12-31"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
