ORACLES 气溶胶云飞机遥感数据

​ORACLES Aerosol Cloud Aircraft Remote Sensing Data

简介

ORACLES_AerosolCloud_AircraftRemoteSensing_Data 是 ORACLES（云上气溶胶及其相互作用观测）项目期间，由 P-3 Orion 或 ER-2 飞机搭载收集的遥感气溶胶和云测量数据。这些数据收集于 2016 年 8 月 19 日至 2016 年 10 月 27 日、2017 年 8 月 1 日至 2017 年 9 月 4 日以及 2018 年 9 月 21 日至 2018 年 10 月 27 日三个时间段。ORACLES 项目提供了多年机载观测数据，涵盖了驱动东南大西洋气溶胶-云相互作用的关键参数的完整垂直柱状图。该区域是全球气溶胶强迫评估模型间差异最大的区域之一。在 2016 年的观测活动中，P-3“猎户座”飞机被用作低空飞行平台，同时进行气溶胶和云的原位和遥感测量，并辅以 ER-2 遥感数据。该产品的数据采集工作已完成。

南部非洲释放的生物质燃烧气溶胶颗粒，几乎占到全球总量的三分之一。也正因为这一地区影响太大，ORACLES（云上气溶胶及其相互作用观测）实验才显得格外关键。这项研究持续了五年，包含三个密集观测期（2016 年 8 月 19 日至 2016 年 10 月 27 日；2017 年 8 月 1 日至 2017 年 9 月 4 日；2018 年 9 月 21 日至 2018 年 10 月 27 日），目标很明确：把决定非洲生物质燃烧气溶胶气候影响的那些关键过程摸清楚。ORACLES 提供了多年机载观测数据，覆盖东南大西洋这一关键区域——这里恰恰是气溶胶强迫评估模型间差异最大的区域之一——并给出了驱动气溶胶-云相互作用关键参数的完整垂直柱状图。模型之所以在这一地区对气溶胶和云分布的判断存在差异，对东南大西洋综合气候效应的估计也不一致，部分原因就在于气溶胶会持续停留在云层上方。更有价值的是，ORACLES 实验采样到了云层与气溶胶层分离程度的不同状态，这让研究者能够从过程层面理解：辐射加热廓线一旦变化，会怎样进一步影响云的特性。这样的认识，也有望帮助改进其他偏远地区的模型模拟，尤其是那些同样经历云层上方长距离气溶胶输送的区域。ORACLES 实验使用了两架 NASA 飞机：P-3 和 ER-2。在三个实验阶段中，P-3 始终承担低空飞行平台的角色，用于同步开展气溶胶和云的原位观测与遥感测量；2016 年则进一步补充了 ER-2 的遥感数据。ER-2 的观测结果还将用于提升基于卫星的遥感能力，具体包括解析特定场景内部的变化，并为新型和改进型遥感技术的开发提供指导。

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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="")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="ORACLES_AerosolCloud_AircraftRemoteSensing_Data",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
count=-1, # 这里设为 -1，表示把符合条件的数据集一次性全部返回
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")