基于二氧化碳月度瓶记录、全球气象数据和空气年龄的 OCO-2 二级二氧化碳先验值,采用 GES DISC 的回顾性处理 V11.2r (OCO2_L2_CO2Prior) 进行处理

简介: OCO-2 L2 CO₂先验数据集(v11.2r),融合全球气象、空气年龄及月度瓶采CO₂记录,支撑高精度碳通量反演。含2017年北美区域轨道观测,支持NASA Earth Data一键检索与可视化分析。(239字)

​OCO-2 Level 2 CO2 prior based on CO2 monthly flask record, global meteorology, and age of air Retrospective Processing V11.2r (OCO2_L2_CO2Prior) at GES DISC

简介

当前数据集版本为 11.2r。旧版本将不再可用,并被 11.2r 版本取代。轨道碳观测站 (OCO-2) 是美国宇航局 (NASA) 首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务,其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载单台仪器的 LEOStar-2 航天器。该仪器集成了三台高分辨率光谱仪,可同时测量近红外波段(1.61 和 2.06 微米附近)的反射太阳光中的二氧化碳以及 0.76 微米波段的分子氧 (O2) A 波段的反射太阳光。

摘要

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="OCO2_L2_CO2Prior",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2017-07-20", "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")

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