当前位置: 首页 > news >正文

AMSR-MODIS 边界层水汽 L3 每日 1 度 x 1 度 V1、V2 版本数据集

AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Daily 1 degree x 1 degree V1 (AMDBLWV) at GES DISC

AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Daily 1 degree x 1 degree V2 (AMDBLWV) at GES DISC

简介

该数据集可估算均匀云层下的海洋边界层水汽。AMSR-E 和 AMSR-2 的微波辐射测量提供了总水柱水汽,而 MODIS 的近红外图像提供了云层上方的水汽。两者之间的差值给出了地表和云顶之间的水汽,可解释为边界层水汽。

第 2 版是该数据集的当前版本。第 2 版采用了改进的方法来剔除高云。
该数据集可估算均匀云场下的海洋边界层水汽。AMSR-E 和 AMSR-2 的微波辐射测量提供了总水汽柱,而 MODIS 的近红外图像提供了云层上方的水汽。两者之间的差值给出了地表和云顶之间的水汽,可解释为边界层水汽。

简称:AMDBLWV
长名称:AMSR-MODIS 边界层水汽 L3 每日 1 度 x 1 度 V1
doi:10.5067/measures/amdblwv
版本:1
格式:netCDF
Spatial Coverage:-180.0,-90.0,180.0,90.0
时间覆盖范围:2002-07-04 至 2017-01-01
文件大小:每个文件 3.3 MB
数据分辨率
空间:1 ° x 1 °
时间:1 天

AMSR-MODIS 边界层水汽 L3 每日 1 度 x 1 度数据集是一个由AMSR和MODIS卫星观测所得的边界层水汽数据集。这个数据集提供了每日分辨率为1度 x 1度的地表边界层水汽数据。

边界层水汽是指大气中接近地表的水汽含量。它对于气候模拟、天气预报和水文循环等研究非常重要。

AMSR(Advanced Microwave Scanning Radiometer)是一种微波辐射计,用于测量大气和地表的微波辐射。它可以提供较高的空间分辨率和较准确的水汽浓度测量。

MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是一种远程感知仪器,用于测量地球表面的辐射和温度。它可以提供高分辨率的地球观测数据,包括水汽浓度。

AMSR-MODIS 边界层水汽 L3 每日 1 度 x 1 度数据集可以用于研究边界层水汽的空间分布和变化,并为气候模拟、天气预报和水文循环等研究提供基础数据。

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_name="AMDBLWV",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180, -90, 180, 90),temporal=("2002-07-04", "2017-08-08"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Luis Millan, Matt Lebsock, Evan Fishbein, Peter Kalmus, & Joao Teixeria (2017), AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Daily 1 degree x 1 degree V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/MEASURES/AMDBLWV

Millán, Luis F., Lebsock, Matthew D., Teixeira, Joao. 2019.  Variability of bulk water vapor content in the marine cloudy boundary layers from microwave and near-infrared imagery. Atmospheric Chemistry and Physics. Vol. 19, No. 13, pp. 8491-8502. DOI: 10.5194/acp-19-8491-2019  ISSN: 1680-7324  

网址推荐机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

http://www.lryc.cn/news/373226.html

相关文章:

  • Oracle备份失败处理,看这一篇就够了!
  • 后端中缓存的作用以及基于Spring框架演示实现缓存
  • Python:基础爬虫
  • 机器人运动学笔记
  • webshell三巨头 综合分析(蚁剑,冰蝎,哥斯拉)
  • stm32MP135裸机编程:启动流程分析
  • 在Pycharm使用Github Copilot
  • Docker镜像构建:Ubuntu18.04+python3.10
  • 如何进行LLM大模型推理优化
  • QLoRA:高效的LLMs微调方法,48G内存可调65B 模型
  • 力扣48. 旋转图像
  • 【踩坑日记】I.MX6ULL裸机启动时由于编译的程序链接地址不对造成的程序没正确运行
  • 【计算机网络仿真实验-实验2.6】带交换机的RIP路由协议
  • Apache网页优化
  • OpenCV形态学
  • 首途第三十三套清新简约卡片风格蓝紫渐变色短视频模板 | 苹果CMSV10主题
  • 永磁同步直线电机(PMLSM)控制与仿真2-永磁同步直线电机数学模型搭建
  • MPLS VPN一
  • 39python数据分析numpy基础之h5py读写数组数据到h5文件
  • 2024全新仿麻豆视频苹果cms源码v10影视模板
  • 这世上又多了一只爬虫(spiderflow)
  • SpringMVC框架学习笔记(七):处理 json 和 HttpMessageConverter 以及文件的下载和上传
  • 八、BGP
  • 有监督学习——支持向量机、朴素贝叶斯分类
  • 自动化测试文档
  • vue-i18n使用步骤详解(含完整操作步骤)
  • XXE漏洞修补:保护您的系统免受XML外部实体攻击
  • 去除upload的抖动效果
  • 什么是 Linux ?(Linux)
  • uni-app 怎么在tabbar使用阿里图标库