ARCTAS _ JValue _ Aircraft InSitu _ DC8 _ Data 是 DC-8飞机在北极对流层组成研究(ARCTAS)任务期间收集的原位光解速率数据

ARCTAS DC-8 Aircraft In-situ Photolysis Rate Data

简介

1. ✈️ ARCTAS 项目简介 ARCTAS（北极成分研究）是由NASA进行的一项研究，旨在测量和分析北极地区的化学成分。此次研究使用DC-8、P-3B和BE-200等飞机收集数据。
2. 📊 数据来源 DC-8飞机在ARCTAS项目中收集的现场光解率数据可供研究。该数据集用于研究高纬度地区的光化学过程。
3. 🔬 快速光化学分析 本研究从现场数据的角度研究了高北纬光化学的快速过程，提供了包括光解率、温度和压力等信息
4. ARCTAS _ JValue _ Aircraft InSitu _ DC8 _ Data 是 DC-8飞机在北极对流层组成研究(ARCTAS)任务期间收集的原位光解速率数据。数据由基于 CCD 的光通量光谱仪(CAFS)采集。该产品的数据收集已完成。北极是了解气候变化的关键地区。北极对气候变暖、污染以及欧亚大陆和北美北部森林火灾排放等环境扰动的反应包括一些关键过程，如冰盖和永久冻土融化、雪反照率下降以及卤素自由基化学物质从海盐气溶胶沉积到冰中。ARCTAS 是一个实地活动，探索与北极高度气候敏感性有关的环境进程。ARCTAS 是 NASA 为2007-2008国际极地年利用飞机、遥感、表面测量和气候、化学、气溶胶和运输模型(POLARCAT)实验对国际全球大气化学(IGAC)极地研究所做贡献的一部分。ARCTAS 有四个主要目标。首先是了解污染物向北极的长距离迁移。从北部中纬度大陆带到北极的污染具有环境后果，例如改变区域和全球气候并影响臭氧预算。在 ARCTAS 之前，这些道路基本上是不确定的。第二个目标是了解北方森林火灾的大气组成和对气候的影响; 通过影响辐射收支和云过程以及促进对流层臭氧的生成而对北极产生大气扰动的烟雾排放。第三个目标是从气候扰动中了解气溶胶辐射效应，因为由于该地区气候变化的快速步伐及其独特的辐射环境，北极是了解辐射效应的重要场所。ARCTAS 的第四个目标是了解化学过程，重点是臭氧、气溶胶、汞和卤素。此外，北极科学研究中心还努力发展将来自飞机和卫星的与北极污染和相关环境扰动有关的数据纳入地球科学模型的能力，扩大这些模型预测未来环境变化的潜力。ARCTAS 包括2008年4月和7月进行的两次为期三周的飞机部署。春季的部署试图探索北极的阴霾、平流层-对流层交换和日出光化学。选择4月作为部署阶段，是因为历史上北极中纬度大陆北部污染的季节性积累达到高峰。除了平流层-对流层交换和夏季光化学之外，夏季部署还试图了解北方森林火灾最活跃的季节阶段。在 ARCTAS 期间，美国宇航局的三架飞机，DC-8、 P-3B 和 BE-200进行了测量，并配备了现场和遥感仪器套件。机载数据与来自 AURA、 AQUA、 CloudSat、 PARASOL、 CALIPSO 和 MISR 的卫星观测结合使用。ASDC 包含 ARCTAS 飞机数据，以及与 MISR 相关的数据，MISR 是 Terra 卫星上的一个卫星仪器，提供有关地球环境和气候的测量信息。

Publisher

NASA/LARC/SD/ASDC

Contact Name

Rick Shetter

Contact Email

mailto:r.shetter@nserc.und.edu

Bureau Code

["026:00"]

Program Code

["026:001"]

Public Access Level

public

Geographic Coverage

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Temporal Applicability

2008-03-17T00:00:00Z/2008-07-14T23:59:59.999Z

Theme

["ARCTAS", "geospatial"]

Language

["en-US"]

Homepage

ASDC | ARCTAS_JValue_AircraftInSitu_DC8_Data_1

Issued

2022-01-07T00:00:00.000Z

Unique Identifier

C2569836771-LARC_ASDC

Last Update

2022-01-20T00:00:00.000Z

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="ARCTAS_JValue_AircraftInSitu_DC8_Data",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("2008-03-17", "2008-07-14"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. ASDC | ARCTAS_JValue_AircraftInSitu_DC8_Data_1.

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